XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System设计研究
人工智能框架设计研究...
摘要 —本研究旨在研究人工智能 (AI) 思维的定义和属性，以支持 AI 教育，从而帮助教育工作者确定应如何在 K-12 年级开展此类教育。采用文本挖掘方法，使用文本爬取和共词分析，使用 Python 编程语言设计和定义 AI 思维。使用余弦相似度和 word2vec 技术进行共词分析。余弦相似度通过根据出现频率分配权重来提取配对词。word2Vec 的 skip-gram 检查周围的单词并预测配对词。根据共词分析结果，AI 思维正在使用综合思维过程通过讨论、提供、演示和证明过程来解决决策问题。此外，未来的 AI 教育研究必须考虑 AI 思维。本研究旨在作为推动 AI 教育发展的基础研究。
欧盟监测框架设计研究...
本报告是根据与欧洲健康与数字执行机构 (HaDEA) 签订的服务合同在 EU4Health 计划下编写的，该机构受欧盟委员会的授权行事。本报告中的信息和观点均为作者的观点，并不一定反映委员会/执行机构的官方意见。委员会/执行机构不保证本研究中包含的数据的准确性。委员会/执行机构或代表委员会/执行机构行事的任何人均不对其中所含信息的使用负责。
人为因素设计研究协议
背景：用药指南包含重要的相互作用和副作用，内容广泛而复杂。由于信息详尽，患者无法记住必要的用药信息，这可能导致住院和不遵守用药规定。在理解患者管理复杂用药信息的认知方面存在差距。然而，技术和人工智能 (AI) 的进步使我们能够了解患者的认知过程，从而设计一款应用程序，更好地向患者提供重要的用药信息。目标：我们的目标是改进基于人工智能和人为因素的创新界面的设计，以支持患者理解用药信息，从而有可能提高用药依从性。方法：本研究有三个目标。目标 1 分为三个阶段：(1) 观察性研究，以了解患者对用药信息的恐惧和偏见的感知，(2) 眼动追踪研究，以了解用药信息的注意力中心，以及 (3) 心理不应期 (PRP) 范式研究，以了解功能。将收集观察数据，例如音频和视频记录、凝视映射和 PRP 时间。本研究将纳入总共 50 名患者，年龄在 18-65 岁之间，他们开始服用至少一种新药物（我们为其开发了可视化信息），并且在使用 TICS-M 测试和健康素养水平进行的认知筛查中认知状态为 34。在目标 2 中，我们将利用从目标 1 的每个组件获得的知识，以智能手机应用程序的形式迭代设计和评估一个由人工智能驱动的药物信息可视化界面。界面将通过两次可用性调查进行评估。总共将招募 300 名患有糖尿病、心血管疾病或精神健康障碍的 18-65 岁患者参加调查。调查数据将通过探索性因子分析进行分析。在目标 3 中，为了测试原型，将采用双臂研究设计。该目标将包括 900 名患者，年龄在 18-65 岁之间，可以上网，没有任何认知障碍，并且至少服用两种药物。患者将按顺序随机分配。将使用三项调查来评估药物信息理解的主要结果和 12 周时药物依从性的次要结果。结果：初步数据收集将于 2021 年进行，结果预计将于 2022 年公布。结论：这项研究将引领基于人工智能的创新数字界面设计的未来，并有助于提高药物理解，从而可能提高药物依从性。这项研究的结果也将开启未来的研究
设计研究-EV-Battery模块。 ...
引言迅速增长的电动汽车（EV）市场是运输创新的最前沿，这是对清洁，更可持续的移动解决方案的需求。每个EV的核心都是一项杰出的技术创新 - 电池模块。这些紧凑，强大的储能单元正在彻底改变汽车行业，并已成为可持续运输的骨干。高性能电动汽车开发的核心是电池模块的设计和工程。有限元分析（FEA）在优化电池模块性能，安全性和可靠性方面起着关键作用。此白皮书通过设计研究探讨了圆柱细胞与棱柱细胞对电池模块结构完整性的影响，并使用Altair的革命性AltairSimsolid®技术使其轻松有效。
当前增材制造设计研究前沿
摘要 增材制造设计 (DFAM) 旨在开发利用增材制造 (AM) 工艺独特功能的设计，以实现效益最大化。本文重点介绍了 DFAM 研究前沿的几个问题。首先，描述了在计算设计过程中需要包括制造时的机械和其他物理特性，例如拓扑和形状优化以及生成设计。AM 工艺很少生产具有均匀成分和各向同性特性的零件，因此设计方法和工具不应假设它们。其次，针对 AM 工艺链进行设计的主题很重要，因为 AM 制造的零件通常需要后处理操作，例如支撑去除、精加工、热处理等。DFAM 方法需要结合整个工艺链，而不仅仅是 AM 工艺，本文以金属粉末床熔合为例进行了探讨。第三，通过彻底重新思考产品架构，可以实现 AM 的最大优势。电动摩托车和辅助外骨骼的示例说明了这些想法和潜在优势。最后，提出了一些关于 4D 打印设计的想法，特别是利用形状记忆效应的 3D 打印变形和可部署系统。
具有遗传算法的基于零件的设计研究
摘要在将上循环描述为将一组现有 /二手材料安装到新设计中的问题时，本文利用遗传算法（GA）和树叉在有限的材料清单中锻炼设计。它提出了一种自下而上的生成方法，旨在通过降低材料选择性来增加上循环的适用性。纸张介绍了两种情况：第一个基于树叉从一棵树中采购的树叉，第二个利用废物材料，即从森林地面收集的树叉。IT研究了从较早设计阶段的材料尺寸和制造约束的气体，以扩大这些元素的形态参与并创建自下而上的生成系统。该论文在没有事先选择的情况下利用废料，而不会改变或变形其独特的几何形状以最大程度地减少制造能耗。它提出了由十个叉子制成的制作的桌子结构。关键字树叉，遗传算法，生成设计，最大程度地减少废物，可持续性，材料上循环，物质可用性的设计，循环经济1.简介
揭示经颅直流电刺激 (tDCS) 和脑机接口 (BCI) 干预对中风后慢性康复患者的转化效应——一项替代治疗设计研究
摘要：中风是一种由脑梗塞或脑出血引起的使人衰弱的临床疾病，对运动功能恢复构成重大挑战。先前的研究表明，应用经颅直流电刺激 (tDCS) 可以改善神经系统疾病或障碍患者的神经可塑性。通过调节皮质兴奋性，tDCS 可以增强常规疗法的效果。虽然上肢康复已得到广泛研究，但对下肢的研究仍然有限，尽管它们在运动、独立性和良好的生活质量方面发挥着重要作用。由于神经肌肉残疾造成的生命和社会成本很高，tDCS 设备相对低成本、安全性和便携性，结合低成本的机器人系统，可以优化治疗并降低康复成本，增加获得神经肌肉康复尖端技术的机会。本研究探索了一种新方法，该方法依次利用以下过程：tDCS、基于运动想象 (MI) 的脑机接口 (BCI) 和虚拟现实 (VR)，以及电动踏板末端执行器。这些方法用于增强大脑可塑性并加速中风后患者的运动恢复。这些结果对于下肢功能严重受损的中风后患者尤其重要，因为这里提出的系统以实时闭环设计提供运动训练，促进足部区域 (Cz) 周围的皮质兴奋，同时患者直接用大脑信号控制电动踏板。这种策略有可能显著改善康复结果。研究设计遵循交替治疗设计 (ATD)，即采用双盲方法来测量中风后患者的身体功能和大脑活动的改善情况。结果表明，患肢的运动功能、协调性和速度以及感觉改善呈积极趋势。对脑电图信号中的事件相关去同步 (ERD) 的分析揭示了 Mu、低 beta 和高 beta 节律的显著调节。虽然这项研究没有提供辅助心理练习训练优于传统疗法的确凿证据，但它强调了进行更大规模调查的必要性。
用于为蓝色经济应用提供动力的小型振荡浪涌波能量转换器的动力输出设计研究：预印本
摘要 动力输出装置 (PTO) 是波浪能转换不可或缺的一部分，其设计过程并非易事。更好的 PTO 以及为各种应用选择和设计 PTO 架构的更好流程将有利于帮助为蓝色经济提供动力的设备，因为它们可以减少在 PTO 设计上花费的时间和金钱，并提高这些设备的整体能量捕获性能。本文记录了小型浪涌型波浪能转换器 (WEC) 的 PTO 选择过程，旨在为未来的 PTO 选择过程提供参考。在 WEC-Sim 中评估了三种 PTO 架构：液压止回阀 PTO、液压主动阀 PTO 和直接电动 PTO。构建了每个 PTO 的简单模型。由于最初没有小型设备的模型，因此在大型设备上模拟 PTO。使用弗劳德缩放法缩小结果，并与直接模拟小规模模型的结果进行比较。由于这项工作尚处于设计阶段的早期，需要对 PTO 选项进行粗略研究，因此我们做出了严格的假设。具体而言，我们将研究控制的有效性以及能量转换的效率。但是，能量捕获只是考虑的一部分；在选择 PTO 时还需要考虑物流问题。例如，大型 WEC 的组件非常大且昂贵，因此定制 PTO 组件可能有意义，但小型 WEC 将从现成的可用性中受益，因为定制成本将是小规模部署总资本成本的很大一部分。潜水式现成组件对于液压 PTO 来说更容易采购。由于高效的控制、高效的能量转换以及海洋级组件的可用性，为这种小型浪涌型 WEC 选择了主动阀液压 PTO。
汽车智能座舱交互设计研究综述 - 包装工程
1 ）交互性与安全性的矛盾问题。在当前智能座 舱所处的发展阶段，新型人车交互方式的安全性尚需 要进一步检验，繁复的人机交互会对驾驶人造成分神 影响甚至带来安全隐患；在未来智能座舱发展的第三 阶段，还将面临着人车交互的信任问题。解决该问题 是智能座舱实现实质性发展的关键。 2 ）舱内交互与舱外交互的协同问题。智能座舱 作为移动生活智慧终端的“第三空间”，其交互范畴 需全面覆盖汽车舱内及舱外的立体化时空场景，不仅 需要解决舱内的人机交互问题，也要解决舱外的人机 交互问题，以及舱内舱外人机交互的协同问题。现有 研究已部分解答了该问题，但仍需结合真实应用场景 继续深入研究。 3 ）智能座舱与其他智慧生活形态的连接问题。 汽车智能座舱是智慧城市的重要组成部分，其交互设 计不是孤立的，需有机对接到整个智慧城市的系统 中。目前，对该问题的研究关注还比较少，有较大的 研究空间。 4 ）智能交互的应用实现问题。虽然智能交互的 部分关键技术已实现了突破，但离普遍应用还较远。 其根本原因在于交互技术的发展还不够充分，主要体 现在信息感知、信息传输、信息处理等三个方面，具 体为传感探测仪器的精度不足、高速物联通信基础设 施建设不足、芯片及软件产品的算力不足。这些问题 的解决将决定智能座舱交互设计的发展速度。 综合以上研究现状与问题分析，汽车智能座舱交 互设计的发展趋势总结如下： 1 ）交互模态多元化、复合化。基于视觉、听觉、 触觉等多感官通道的立体融合式交互模态将成为主 流，结合更加深入的效率、安全、信任等人机交互研 究，将逐渐发展成为全面的智能交互体系。 2 ）交互方式人性化、情感化。虽然交互模态日 益多元化，但座舱人机交互的方式将变得越来越简 单，汽车将自发迎合人的自然交互习惯，让驾驶员以 更少的注意力完成更多的人机交互，从而找到智能座 舱交互性与安全性的平衡点。同时座舱人机交互将更 注重对人的情感需求的感知与响应，成为情感化的智 能伙伴。 3 ）交互设计场景化。智能座舱的交互设计将结 合更多的场景催生更丰富的交互方案，不仅从车内场 景扩展到车外场景，也会由单一场景扩展到复合场 景，甚至扩展到智慧生活的任意场景中，并实现交互 模式的订制化，使汽车智能座舱真正成为未来智慧生 活空间的一部分。 4 ）交互相关技术日益成熟。在国家政策的持续 引导与驱动下，硬件技术、软件技术、物联通信基础 设施等都将迎来持续的建设、发展与完善，为智能座 舱交互设计的全面发展提供技术基础。