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用于调度水力发电辅助系统的方法
太阳能资源具有丰富，清洁，可再生和易于开发和使用的优点。光伏发电技术具有柔性量表，没有污染和简单维护的优点，但与此同时，光伏发电的输出受地理和气象学因素的影响，导致某些缺点，例如间歇性和波动。直接进入电网的大规模访问将对网格的安全和稳定的运行[1]产生许多负面影响，这种不可控制性严重阻碍了太阳能的发展，太阳能的发展可以通过水力局的快速启动单位和能源存储系统进行优化，而水力发电的可调节性使其成为重要的互补电源的重要链接。水力 - 光伏型互补性的关键是如何使用水力发电站的可控能力来平滑光伏生成曲线图，以及能量存储系统，以移动峰值并填充山谷，并根据光伏发电的产生特征，以使光伏生成可以安全地连接到端子上，以使grid curde curde culid culid and Culive culid and Indin []端子[端子] [端子]终端[端子] [端子] [端子]均可满足。
使用... 建立辅助系统的框架
在决策支持框架的开发中，通过系统文献研究和对维修领域专家的访谈，研究了现实技术支持系统在维修中的应用特点和实施要求。对应用特征的检查包括现实技术辅助系统的类型——增强现实、混合现实和虚拟现实——以应用于执行、培训或维护规划。实施要求的研究涵盖了有关员工、技术和安全的要求范围，以及它们在多大程度上对维护中现实技术辅助系统的实施具有决定性作用。
以人工智能为核心技术的沿海船舶操舵辅助系统开发
日本正在进入超老龄化社会，近期国内海员存在短缺的风险。此外，由于许多海上事故都是由人为错误引起的，因此强烈需要先进的机械支持来减少船员劳动并提高安全性。在此背景下，船舶操作自动化的趋势正在加速。但要实现这一目标，防止与其他船舶碰撞或搁浅的避让操作必须实现自动化，而这需要超越风险评估，采取规避行动。
评估特斯拉 Model 3 驾驶辅助系统的可靠性...
15.补充说明 与美国运输部、联邦公路管理局合作进行。16.摘要 配备可同时执行自动转向和加速的高级驾驶辅助系统 (ADAS) 的车辆数量正在增加，预计这些功能将在低成本车型和豪华车中提供。这些系统要求人类驾驶员保持警惕并随时待命，以防他们需要接管。因此，在配备 ADAS 的车辆中，人与机器之间的界面至关重要。对此类 ADAS 系统的开发的正式测试和指导有限。这项工作的目标是在涉及人类驾驶员和 ADAS 系统之间界面的四种场景中评估配备 ADAS 的车辆之间和车辆内部的变化。这些场景包括：(1) 在高速公路自动驾驶期间评估驾驶员监控系统的性能；(2) 在自动驾驶期间向分心的驾驶员发出意外道路模式的警报；(3) 协助分心的驾驶员应对无意的车道偏离；(4) 当车辆无法再自信地行驶时，将驾驶员交接给分心的驾驶员。鉴于特斯拉可能面临一系列潜在的苛刻环境，特斯拉 Model 3S 是测试平台。结果表明，计算机视觉系统的性能变化极大，这种变化可能是部分（但不是全部）延迟向双手不在方向盘上的驾驶员发出警报的原因。单辆车的性能并不一致，因为一辆车在最具挑战性的驾驶场景（在驾驶员忽略接管请求的情况下驾驶极端弯道）中表现最佳，但在看似更简单的场景（如检测车道偏离）中表现最差。这些结果表明，从业者需要开发一套更丰富的测试来捕捉汽车内和汽车之间的变化，同时也表明通过无线更新进行的软件升级可能会引发导致安全问题的潜在问题。
基于脑电图的脑机接口用于使用小波变换的手部辅助系统
摘要。多年来，机器人一直为人类带来巨大的用途。在人体无法按需求运作的情况下，机器人的功能在这些情况下非常有效。脑电图 (EEG) 控制的手部助手利用 EEG 信号和脑机接口 (BCI)。使用 Emotiv Insight 耳机从大脑获取 EEG 信号，然后对信号进行处理和特征提取，然后对信号进行调节，因为它是具有加性噪声的低幅度信号。使用小波变换对模拟信号进行信号处理。小波变换将有助于从模拟信号中提取信息。然后为信号分配签名以执行专用任务。滤波信号被提供给 Arduino Uno 的模拟引脚。借助 Arduino Uno 上内置的 ADC，数字数据也可在数字引脚上获得。然后通过 MATLAB 访问 Arduino 板。在不久的将来，如果它得到类似的输入，它将准确理解要执行什么操作。此外，机器人手部助手可以根据我们的需要进行操作。
6 CarePre：智能临床决策辅助系统
临床决策支持系统被广泛用于协助医疗决策。然而，临床决策支持系统通常需要手动整理的规则和其他难以维护和更新的数据。最近的系统利用先进的深度学习技术和电子健康记录来提供更及时和准确的结果。这些技术中的许多都是以预测即将发生的医疗事件为共同重点而开发的。然而，尽管这些方法的预测结果很有希望，但它们的价值却因缺乏可解释性而受到限制。为了应对这一挑战，我们推出了智能临床决策辅助系统 CarePre。该系统扩展了最先进的深度学习模型，可根据焦点患者的历史病历预测即将发生的诊断事件。该系统包括一个交互式框架以及直观的可视化效果，旨在支持诊断、治疗结果分析和分析结果的解释。我们通过报告预测算法的数量评估、两个案例研究以及对高级医生和肺病专家的访谈结果来证明 CarePre 系统的有效性和实用性。
驾驶辅助系统的计算流体动力学分析...
插图列表 图 1：美国 2 号柴油年度价格 [4] .............................................................................. 2 图 2：（左）美国驾驶室 Peterbilt 579（右）欧洲 Mercedes Benz Acturos ...... 9 图 3：耦合压力算法概述 [31] .................................................................................... 16 图 4：Ahmed 体示意图 [20] .................................................................................................... 22 图 5：单个 Ahmed 体的阻力系数与数百万个元素 [15] ............................................................. 23 图 6：Ahmed 体的细化区域 [15] ............................................................................................. 25 图 7：两个排列的 Ahmed 体的归一化阻力系数与间隔距离 [15] ............................................................................................................. 33 图 8：Auburn 研究型 Peterbilt 579 的照片，附有 Smartway 风格拖车 ............................................................................................................. 34 图 9：简化 Peterbilt 的 SolidWorks 绘图579 模型 ................................................. 35 图 10：表面细化区域概览 ...................................................................................... 36 图 11：单卡车细化区域概览 [15] ...................................................................... 37 图 12：细化区域 1 及尺寸 ......................................................................
时空信息融合在船舶辅助系统故障检测中的应用
传感器融合一直是数据分析及其应用的重点主题之一。个体传感信息通常用于揭示潜在的过程动态并识别其中的潜在变化。这些系统通常配备具有（可能）不同模态的多个传感器。这些问题表明需要融合分布式和异构信息，以便实时准确推断关键系统的状态。为此，本文开发并验证了分布式物理过程（例如，船上辅助系统）中的故障检测和分类方法。文献中提出了几种传感器融合方法来解决故障检测问题，包括线性和非线性滤波器、自适应模型参考方法和基于神经网络的估计方案。然而，据作者所知，这些技术尚未应用于船上系统，因为存在一些固有的困难，包括：（可能）信号的非平稳行为、过程动态的潜在非线性、输入输出和反馈相互作用、多模态数据的缩放和对齐以及乘性过程噪声。上述一些问题可以在一定程度上简化或通过更简单的解决方案来近似。例如线性和线性化建模和贝叶斯估计技术（例如扩展卡尔曼滤波和粒子滤波）[1][2]。研究人员还使用了软计算