XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System识别方法
一种基于人工智能的新型 COVID-19 识别方法
背景 导致 COVID-19 的 SARS-CoV-2 病毒对全球医疗保健系统构成了重大挑战。尽管政府采取措施遏制疾病传播，但一些国家对 ICU 病床、医疗设备和更大检测能力的需求仍在难以控制地增长。有效的 COVID-19 诊断使医疗保健系统能够为患者提供更好的护理，同时保护护理人员免受疾病侵害。然而，许多国家受到可用检测试剂盒数量有限、缺乏设备和训练有素的专业人员的限制。对于因疑似 COVID-19 而前往急诊室 (ER) 的患者，及时诊断可能会改善结果，甚至为有效的医院管理提供信息。在这种情况下，在急诊室进行快速、廉价且随时可用的初步分诊测试可以帮助顺畅患者流动，提供更好的患者护理，并减少检查积压。
飞机飞行控制系统识别方法...
系统识别方法通过对动态系统的输入和输出进行测量，组成一个数学模型或一系列模型。提取的模型可以表征整个飞机或组件子系统行为（如执行器和机载信号处理算法）的响应。本文讨论了频域系统识别方法在飞机飞行控制系统的开发和集成中的应用。使用频率响应综合识别 (CIFER ® ) 系统识别工具，说明了如何提取和分析从非参数频率响应到传递函数和高阶状态空间表示等不同复杂度的模型。文中展示了艾姆斯研究中心众多飞行和模拟程序的测试数据结果，包括旋翼机、固定翼飞机、先进短距起飞和垂直着陆 (ASTOVL)、垂直/短距起飞和着陆 (V/STOL)、倾转旋翼飞机和风洞中的旋翼实验。对于这一大类系统，实现了出色的系统特性和动态响应预测。示例说明了系统识别技术在提供飞机开发整个生命周期（从初始规格到模拟和台架测试，再到飞行测试优化）的动态响应数据集成流方面的作用。
飞机飞行控制开发和验证的系统识别方法
系统识别方法通过测量动态系统的输入和输出来组成一个或一系列数学模型。提取的模型可以表征整个飞机或部件子系统行为（例如执行器和机载信号处理算法）的响应。本文讨论了频域系统识别方法在飞机飞行控制系统的开发和集成中的应用。使用频率响应综合识别 (CIFER ® ) 系统识别工具，可以提取和分析从非参数频率响应到传递函数和高阶状态空间表示等不同复杂程度的模型。结果显示了艾姆斯研究中心众多飞行和模拟程序的测试数据，包括旋翼机、固定翼飞机、先进短距起飞和垂直着陆 (ASTOVL)、垂直/短距起飞和着陆 (V/STOL)、倾转旋翼飞机和风洞中的旋翼实验。对于这类广泛的系统，可以实现出色的系统特性和动态响应预测。示例说明了系统识别技术在飞机开发的整个生命周期中（从初始规格到模拟和台架测试，再到飞行测试优化）提供集成的动态响应数据流中所发挥的作用。
