XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System记录数据
a204.pdf
本文的主题是一个新的设备平台，它解决了目前中子符合计数可维护仪器有限的情况，并反映了微电子学的最新进展。该平台新设备的主要功能是收集来自中子探测器的信号，处理并将它们转换为数字信息，并将其存储在数据文件中。这些设备共享一个通用的可编程硬件和工业级组件，即使在高温操作条件下也能保持高可靠性。它们嵌入了一个现场可编程门阵列，用于为多达 32 个输入通道生成带时间戳的中子信号列表。内部多线程微处理器记录数据，再现移位寄存器、多重寄存器和脉冲串记录器的功能。它同时为多平台图形用户界面提供了一个 Web 服务器。所有上述处理能力、高压和低压电源都集成在一个模块中，功耗也很容易在无人值守监控系统的密封外壳中消散。本主题平台的系统已根据安全保障会计常用的参考工具进行了验证，本文展示了这些比较的结果。
系统评价
这项系统评价评估了自然语言处理（NLP）方法，用于检测电子健康记录临床记录中的认知障碍。按照PRISMA指南，我们分析了18项研究（n = 1,064,530），这些研究采用了基于规则的算法（67％），传统的机器学习（28％）和深度学习（17％）。NLP模型在识别认知能力下降方面表现出了强劲的性能，中位灵敏度为0.88（IQR 0.74 - 0.91）和特定室0.96（IQR 0.81 - 0.99）。深度学习体系结构取得了卓越的成果，在接收器操作特征下的区域曲线最高为0.997。重大实施挑战包括不完整的电子健康记录数据捕获，不一致的临床文档实践和有限的外部验证。虽然NLP表现出了希望，但成功的临床翻译需要建立标准化的方法，改善对注释数据集的访问并开发公平的部署框架。
无人机数字式执行器自动测试系统设计...
杨涛 * ，柴立人，王刚 中国航天空气动力研究院，北京 100074 * 通讯作者 摘要：针对无人机数字作动器测试问题，该作动器是无人机的关键部件之一，其静动态性能直接影响无人机的机动性能，本文研究了一种全自动数字作动器测试系统，介绍了该系统的硬件和软件设计方案，并进行了应用演示。该系统以 TI 双核微控制器 TMS28377D 为核心，拥有 RS422、RS485、RS232、CAN Bus 等广泛应用于数字作动器的丰富通信接口。此外，测试系统还连接旋转增量式编码器，提供数字作动器的实际位置信息，以及 SD 卡用于实时记录数据。测试系统通过以太网通信与上位机通信，上位机发送命令并接收反馈。本文设计的全自动数字作动器具有可靠性高、升级方便等优点。该自动测试系统在无人机数字执行器的研制、生产和仓储中有着巨大的潜力。
航空测量通用规范 - NGS
2.8 原始数据 - 本项目期间生成的观察日志和其他原始记录是合法记录，将保留以备数据核查，并存储在国家档案馆中。这些日志必须是原创的、清晰易读的、整洁的、清楚的，并且用不可擦除的黑色墨水完整填写，这一点非常重要。原始数据将被保存，未经修改，无论是手写还是计算机记录形式。在原始记录（纸质或数字）中，不得擦除或抹去任何内容。记录表格上的所有可用空间都应填写完整。如果表格上出现错误，请在错误处划一条线，并在上方或侧面写上更正。如果空间太小而无法进行现场更正，请使用新的日志表重新开始，但是，不要在办公室重新复印表格以制作“干净”的副本。应对原始记录数字的所有更正进行解释说明。所有记录信息都必须整洁易读。对计算机记录数据的所有编辑都将在原始副本上进行。始终提交数据的原始版本，而不是手工副本、影印件或数字副本。
一种基于强化学习的方法，用于在不匹配干扰的不确定的非线性系统中进行最佳输出跟踪
摘要 - 在本文中，考虑了非线性非线性系统的最佳控制问题。提出了一个非线性干扰观察者（NDO）来测量系统中存在的不存在的不存在。干扰与控制信号（所谓的不匹配的干扰）的干扰很难直接在控制通道内拒绝。为了克服挑战，通过衰减其对输出渠道的影响，实施了广义的基于观察者的补偿器来解决不确定性补偿问题。实时通过增加输出跟踪错误来增强系统状态，我们开发了一个复合参与者批判性的加固学习（RL）方案，以近似最佳控制策略以及与赔偿系统有关的理想价值函数，通过求解汉密尔顿 - 雅各布蒂 - 雅各布 - 雅各布·贝尔曼（HJB）方程。通过使用系统的已知模型的记录数据在本文中应用，以通过取消探测信号的影响来增强系统的鲁棒性。仿真结果证明了所提出的方案的有效性，为二阶模型中的输出跟踪问题提供了最佳解决方案，这是不匹配的干扰。
医疗保健领域的人工智能和责任
AI 正被纳入全球医疗保健领域。5 研究人员预测，到 2030 年，AI 可能会影响全球 14% 的国内生产总值，其中一半的影响来自生产率的提高。6 AI 将通过“从每天提供医疗保健过程中产生的大量数据中获得新的和重要的见解”来改变医疗保健。 7 AI 可以快速且经济高效地分析以前无法扩展的数据集（如电子健康记录数据、医学图像、实验室结果、处方和人口统计数据），“以做出预测并推荐干预措施”来治疗患者。8 美国“正在大力投资开发 AI”，白宫最近发布的行政命令证明了这一点，该命令建立了“美国 AI 计划”，以促进美国学校的教育和学徒制，以支持“未来的行业，如 ...疾病诊断算法。” 9 然而，“人工智能的好坏取决于人类对它的编程以及它所运行的系统。” 10 一般而言，人工智能被定义为旨在执行与人类相似或优于人类的任务的计算机技术。11 人工智能使用计算机算法模仿人类智能
16T 风洞系统获得重大升级
阿诺德空军基地太空与导弹联合试验部队的工程师正在开发一种遥测功能，用于在以超过 25,000 G 和超过 13,000 英里每小时的速度发射射弹时收集、传输和记录数据。阿诺德的电气工程师 Elvis Encalada 评论说，使用遥测技术源于研究边界层转变的需要。射弹在以非常高的速度飞行时会经历 BLT，即从层流到湍流的转变。射弹体上发生 BLT 的具体位置是影响射弹飞行动力学的关键参数。“主要想法是将仪器和电子设备放在发射的射弹内部，”他说。“电子设备将收集 BLT 数据并以无线方式传输数据。接收天线将放置在射程沿线，用于收集传输的数据，然后将其发送到 RF（射频）接收器，最终发送到计算机。”除了 Encalada，空军项目经理 Jesse Labello 和机械工程师 David Woods 也为这项工作做出了贡献。Woods 带领团队设计了模块化
BrightScope/ICI 固定缴款计划简介
BrightScope/ICI 固定缴款计划概况是 BrightScope 和投资公司协会的一项合作研究，旨在分析从私营部门固定缴款 (DC) 计划的审计 Form 5500 文件中收集的计划级数据，为私营部门的 DC 计划设计提供独特的新见解。这项研究借鉴了 BrightScope 固定缴款计划数据库中收集的信息。该数据库旨在从多个方面阐明 DC 计划设计，包括提供的投资选项的数量和类型；雇主缴款的存在和设计；DC 计划使用的记录员类型；以及计划设计随时间的变化。此外，行业范围内的费用信息与 DC 计划的投资相匹配，从而可以分析 DC 计划的成本。BrightScope/ICI 固定缴款计划概况是对现有计划发起人调查和基于记录数据的研究的补充，旨在提高公众对退休储蓄这一关键领域的了解。本材料不用于将特定计划的成本与此处介绍的广泛平均值进行比较。
BrightScope/ICI 固定缴款计划简介
BrightScope/ICI 固定缴款计划概况是 BrightScope 和投资公司协会的合作研究成果，旨在分析从私营部门固定缴款 (DC) 计划的审计 Form 5500 文件中收集的计划级数据，为私营部门的 DC 计划设计提供独特的新见解。该研究借鉴了 BrightScope 固定缴款计划数据库中收集的信息。该数据库旨在从多个方面阐明 DC 计划设计，包括提供的投资选项的数量和类型；雇主缴款的存在和设计；DC 计划使用的记录员类型；以及计划设计随时间的变化。此外，行业范围内的费用信息与 DC 计划的投资相匹配，从而可以分析 DC 计划的成本。BrightScope/ICI 固定缴款计划概况是对现有计划发起人调查和基于记录数据的研究的补充，旨在提高公众对退休储蓄这一关键领域的了解。本材料不用于将特定计划的成本与此处介绍的广泛平均值进行比较。
信函回复：对 RRR 重大事件响应报告改进的修订 - 2020 年 1 月 23 日
2019 年 11 月 13 日，OEB 宣布将推出一种名为 Pivotal UX 的新 RRR 归档系统，旨在通过简化分销商的数据提交来改进 RRR 归档流程。该系统已向志愿者开放测试，测试于 2019 年 12 月 20 日结束。19 名分销商自愿试用新系统并提供反馈。OEB 感谢分销商测试系统所花费的时间和精力，并重视收到的反馈。用户对新系统的用户体验总体反馈积极且令人鼓舞。分销商提出了许多系统改进建议，工作人员根据分销商提交 RRR 表格的时间对这些建议进行了评估和优先排序。将于 2020 年 1 月 27 日实施的改进包括更改 RRR 提交页面的格式和显示，并且系统现在将仅显示提交的 RRR 表格的最新版本，以确保记录数据的清晰度。