XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System设计程序
共形天线和集成设计程序
目前，飞机和直升机上的无线电通信和无线电辅助服务通常分散在整个机身上的许多天线和传感器中。从设备采购的角度来看，这种政策可能很方便，但它不可避免地会导致中小型飞机、直升机和无人机的安装问题，因为通常只有一小部分机身表面可用于天线定位。因此，必须接受性能下降，这既是由于飞机结构导致的天线方向图失真，也是由于传感器之间的电磁干扰。这个问题在多用途车辆上可能会变得更加严重，因为根据任务目标，必须满足不同的要求。可以在共形和多波段天线领域找到解决天线扩散问题的可能方法。
使用新兴技术的未来宇航员设计程序执行工具
1个实验室界面和高级材料（利马），莫纳斯蒂尔科学学院，莫纳斯蒂尔大学，突尼斯5019年； amira_mahmoud@etu.u.u-bourgogne.fr（A.M。）; rafif.benchaabane@fsm.rnu.tn（R.B.C。）2 Laboratoire跨学科的Carnot de Bourgogne（ICB），UMR 6303 CNRS，UniversitÉbourgogneFranche-Comté大学，9 AV。A. Savary，BP 47870，21078 Dijon，法国； julien.boudon@u-bourgogne.fr（J.B。）; lucien.saviot@u-bourgogne.fr（L.S.）3纳米硅硅烯实验室，LR16CRMN01，Sousse Technopark的微电子和纳米技术研究中心，B.P。334，Sahloul，4034 Sousse，突尼斯； mosaab.echabaane@gmail.com 4在环境（Laphymne）应用的材料和纳米材料的物理实验室，Gabes科学院，Gabes大学，6029 GABES，突尼斯，突尼斯； omrikarim16@gmail.com *通信：nmillot@u-bourgogne.fr;电话。： +33-380-395-937
可拓学增强了人工智能应用的公理设计程序
本文介绍了一种利用可拓学改进公理设计理论（AD）设计流程的方法。对AD的全面回顾表明，AD这一强大的原理已被广泛研究并应用于许多领域，然而，缺乏AD理论经验的实践者仍然发现很难在设计中遵循或应用这些原理，这往往会在无意中导致误解和怀疑。缺乏对所有元素的明确描述和指导映射过程的具体方法限制了AD理论的发展和应用。本文利用可拓学改进了AD的设计流程。用可拓学的基本元素来表示AD领域中的元素，并生成公式。开发了基于AD和可拓学的映射过程。改进的设计流程为设计者提供了基于逻辑和理性思维过程的理论基础，同时可以扩展解决方案空间并激发创新设计。基于所提出的设计程序，开发了计算机辅助系统，通过逐步填空的方式，使复杂而模糊的设计活动变得清晰易懂。以新型玉米收割机割台设计方案为例，说明了改进的设计程序的有效性。
自重构低噪声系数和高射频输入功率过驱动 LNA 的原始设计程序：应用于 X 波段 GaN MMIC
摘要 — 本文提出了一种基于宽带隙 RF 技术设计低噪声放大器的原创方法。这些 LNA 能够承受高电磁信号（如电子战中使用的信号），同时提供高探测率。该研究介绍了基于相同策略的单级 LNA 和两级 LNA 的原始设计程序。这些自重构 LNA 可以从高探测率模式（低 NF）切换到高线性模式（高输入压缩模式 IP 1dB ）。该设计策略与稳健的 LNA 设计进行了比较，后者使用更大的晶体管尺寸来提高线性度，但代价是 NF 略有下降。在放大器输入端，RF 步进应力结果已达到 30 dBm，没有任何破坏，并提供稳定的 S 参数和噪声系数。
人工智能时代的光学设计
80 年代初期，D. Dilworth 就提出了他对人工智能在镜头设计中的看法 [1]。他谈到了当时他的公司采用的两种主要方法。第一种是“自然语言界面”，第二种是将人工智能用作专家系统。第一种方法与我们实际的人工智能概念相去甚远，但第二种方法在某种程度上是软件通过研究专家设计的镜头来制定规则，从而“学习”光学的一种手段。他认识到人工智能是所谓的“处女地”，因为没有人研究过人工智能在镜头设计中的潜力。90 年代，镜头设计的趋势是全局优化和遗传算法 [2,3,4]。Dilworth 改进了他的“专家系统”，今天我们可以将其看作是一种不同的人工智能应用 [5]。人工智能在镜头设计中的想法不再受到关注。在 2002 年的 IODC 会议上，香农做了一个关于“镜头设计五十年”的演讲；我们现在知道了什么是当时不知道的？’[6]。我从手稿中摘录了以下句子：“未来的进步可能需要在设计程序中构建更多基础知识。未来的镜头设计程序需要纳入学习和教学功能。设计程序应该成为知识的宝库，以及一套工具。”香农看到设计程序可以做更多的事情，这也许就是未来。因此在接下来的十年里，该领域出现了新的应用，第一个是计算成像 [7] ，其次是新型表面，包括泽尔尼克和自由曲面等等。这些新的镜头设计趋势需要镜头设计师尚未完全掌握的额外技能。因此，为了有效地使用它，镜头设计师需要一些帮助。这就是为什么 (也许) 最早的 AI 应用之一是关于自由曲面的 [8] 。这么多年来，我们可以肯定，从镜头设计的角度来看，如果 AI 能够做到以下几点，它就会很有用：
国防部人工智能伦理原则与自主性
可追溯 该部门的人工智能能力将得到开发和部署，以便相关人员对适用于人工智能能力的技术、开发流程和操作方法有适当的了解，包括透明和可审计的方法、数据源以及设计程序和文档。
AI/ML 支架和 AI 保证
可追溯该部门的人工智能能力将得到开发和部署，以便相关人员对适用于人工智能能力的技术、开发流程和操作方法有适当的了解，包括透明和可审计的方法、数据源以及设计程序和文档。
COMS 4995：神经网络和深度学习
手工设计程序来解决许多现实世界的问题非常困难，例如区分猫和狗的图像。机器学习算法允许计算机从示例数据中学习，并生成完成这项工作的程序。神经网络是一种机器学习算法，最初受到大脑的启发，但最近在实际应用中取得了很大的成功。它们是谷歌和 Facebook 等公司用于图像处理、语音转文本和语言理解的生产系统的核心。本课程概述了神经网络算法的基本思想和最新进展。