XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System过程模型
Digi-nose第2部分：使用传感器技术提高数字鼻系统的准确性和效率，以尽早发现森林变化
最近，BPM社区已开始尝试LLMS以提取过程信息并从自然文本中生成工艺模型，并采用[1,2,2,3,4,5]等方法。这些作品表明了该任务的LLMS有希望的功能。在宣传[6，7]中，文献中也有一个在线工具1。该工具不仅允许初始生成文本的过程模型。它还提供了用于完善生成模型的反馈循环。促销表示该任务的LLMS具有很高的潜力。但是，应用的提示策略和中间格式的使用费显着高。首次尝试该工具时，我们生成了一个三步过程，并具有两个反馈循环的迭代。使用GPT-4的OpenAI API费用为0.8美元。虽然当前的GPT-4O模型更具成本效益，但我们认为应该优化此类系统以有效地使用LLM资源来降低成本，同时保持高质量的输出。我们建议，优化的系统可以使过程建模可能民主化，或者至少使更广泛的受众访问过程建模。因此，我们已经在[8]中开发了自己的方法，该方法着重于所需的令牌数量的建模成本。
使用增益比和结合机器学习Dwinanda Bagoes Ansori，Joko Slamet，Muhammad Zakky Ghufron，Muham 人工智能在宗教心理学研究中的作用 自然语言处理的生成人工智能工具的比较分析 通过虚拟现实框架演示的机器人学习的服装操纵数据集 通过多层大语言模型增强机器人任务计划和执行 硅，有机和钙钛矿太阳能电池 改良的Nife2O4支持的石墨烯氧化石墨烯可有效尿素电化学氧化和水分分割应用
摘要：本文介绍了对任意几何形状的薄壁聚合物复合材料结构的各种真空输注模式进行建模的结果。制造结构的较小厚度以及其背面在模具的刚性表面上的固定，使得可以显着简化过程模型，这考虑了热固性树脂的繁殖，随着可压缩的3D几何形状的可压缩多孔性的流变学的变化，以及在注射和真空端口的边界条件变化的情况下，以及在Post-Post-Post-sourting post-sourting post-sourting sourting sourting sourting sourting sourting sourting-sourting-sourting-sourting inforning sout-forting sourting。在灌注后阶段研究的四种真空灌注成型模式中，在预成型的开放表面和真空端口以及注入门的状态（开放）（开放）（开放）。该过程的目标参数是纤维体积分数，壁厚，壁厚，用树脂和过程持续时间填充纤维体积分数的大小和均匀性。对所获得的结果的比较分析使您有可能确定最有希望的过程模式，并确定消除不良情况的方法，从而使制成的复合结构的质量恶化。通过将其应用于薄壁飞机结构的成型过程所证明的开发仿真工具的能力，允许人们合理选择过程控制策略以获得最佳可实现的质量目标。
基于定义进行设计、制造和维护
基于模型的定义 (MBD) 旨在使用 3D 计算机辅助设计 (CAD) 模型捕获数字产品定义中的几何和非几何数据，作为产品定义基线的一种形式，以便在生命周期的不同阶段传播产品信息。MBD 可以消除与传统纸质图纸相关的容易出错的信息交换，并提高使用 3D CAD 模型捕获的组件细节的保真度。组件在其生命周期阶段的行为会影响其下游性能，如果将其包含在零件的 MBD 中，则可用于在设计期间提前预测性能并探索更新的设计以提高性能。但是，当前的 CAD 功能限制将行为信息与组件的形状定义相关联。本文介绍了一种基于 CAD 的工具，该工具使用 CAD 模型中的点对象来存储和检索元数据，从而创建与组件内空间位置的链接。该工具用于存储和检索从过程建模和特性分析中获得的涡轮盘制造过程中产生的体积残余应力。此外，由于过程模型不确定性而导致的残余应力分布变化已被捕获为盘 CAD 模型的单独实例，以表示零件之间的差异，类似于跟踪数字孪生的各个序列化组件。不同残余应力的传播
图像、GMTI 和信息融合的神经方法 - DTIC
根据 JDL 数据融合组过程模型，在 0、1、2 和 2+/3 级进行数据和信息融合。为了支持多传感器 IMINT 和 GMTI 融合和 3D 可视化，我们构建了阿拉巴马州莫比尔码头和周边地区的 3D 站点模型，该模型允许使用我们现有的图像挖掘工具进行搜索，并提供 COP 环境，可以在其中模拟和可视化场景。我们开发了用于模拟交通和编写单个车辆移动脚本的软件，以支持场景创建。我们探索了几个新概念来支持 2+/3 级的更高级别的信息融合。一种方法源于对动态脉冲信息网络及其同步形式的神经处理的洞察。这些网络可以以关系和学习到的关联的形式绑定数据和语义知识。我们证明了使用这些网络在移动数据集中学习动态城市场景中移动车辆之间的简单关联的可行性。第二种方法涉及从图像和/或文本数据中提取知识结构。我们开发了两种从数据集中的概念共现中发现分类法的机制。我们证明了这些方法对融合图像和文本语料库的有效性。最后一种方法利用神经启发机制从移动的跟踪实体中学习正常行为模型。这些模型随后被使用
推荐引用 推荐引用 中佛罗里达大学模拟与训练研究所，“分布式交互式模拟、演习管理和反馈标准：草案”（1964 年）。模拟与训练研究所。174。https://stars.library.ucf.edu/istlibrary/174
5.1.1 用户 ...... .. .......... .. .. ............ .. .. .... .. ...... .. ...... .. ...... .. .. .... .. .... .. 6 5.1.2 模拟管理器 ...... .. .. .... .. .. .. .. ...... .......... .. .............. 6 5.1.4 模式提供商 .. .. ... .. .. .. .. .. ............................................... 6 5.1.5 站点管理器 ...... .. .... ...... ......................................................................... .... 7 5.1.6 DIS 控制 .. .... .... .... .... .... .... ... ... . ........ .... ...... ........ .. ........ .. ........ .. ..... .. ................ .. 7 5.1.7 网络管理器 ...... .. ........ .... ...... ...... .... .. .. .. .. ........ .. ....... 7 5.1.8 VV&A 管理局 .. .. ........ .. .. .. .. .. .. .. .. .............................................. .... .. .......... 7 5.2 DIS 演习发展过程模型... ...... .. .... .. .. .. .. .. ................ .. ........ ...... .... 7 5.2.1 计划演习 .... .. .. .. .. .. ...... .. .. .. .. .. .......... .. .. .......... .. .................... 8 5.2.2 设计、构建和测试演习 .... .. .. ............ .. ................ .. ........ ...... 8 5.2.3 实施演习 .................. .. .. .. .. .. .. .. .. ...... .. .. .. .. ............ .. ....... 9 5.2.4 开展演习后活动 .. .. ........ .. ................ ...... .. .. ...... .. .. ......... 10 5.2.5 向决策者提供结果 .. .. ............ .. .. .. ........ .... ................ .... 10 5.3 验证、确认和认证 .................. .. ............ .... .. ....... 10 5.3.1 第 1 阶段 • 合规标准验证 .. ............ .. ............ 12 5.3.2 第 2 阶段 · 架构设计验证 .. ............ .. ............................ .. ....... 12 5.3.3 第 3 阶段 • 概念验证 ................ .... .... .. .... .... ........................ .. .. ....... 12 5.3.4 第4 • 详细设计验证 ........ .. ......................... .. .. .. ................ 13 5.3.5 阶段 5·兼容性验证 .. .............. .. .. ................ .... ......... 13 5.3.6 阶段 6 • 演习验证 .. .. ...... .... .. ........................ .. ......... 13 5.3.7 阶段 7·认证 .. .. .. .. .... .. .. .. ...... .. .. ... .. .......... ........ ................ 14 5.4 练习设置、管理和反馈所需的功能 .... .... ........... 14 5.4.1 练习设置 ................. .... .... .. .......... .. .. .. .......... .. ........ .. ........ 14 5.4.1 .1 实例化会话 ................................. ........ .. ...... .. ...... .. ... .. ... 14 5.4.1.2 请求参数报告 .... ... .. ................... .. .. .................... 15 5.4.1.3 显示实体状态 .. .. .. ................................ .... .. .. .. .. 15 5.4. 1.4 显示网络健康 .. .. .. .. .. .. .. .. .......... .... .. ........ 15 5.4.2 练习管理.. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 15 5.4.2.1 设置练习 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 15 5.4.2.2 初始化会话 .. .. .. .. .. .. .. .. .......... 15 5.4. 2. 3 控制会话 .... .......... .. .. .. .............. .. .............................. 16 5.4.2.4 监控会话 ...... .... .. ........ .. ........ .... .. .......... .. ........ 17 5.4.3 练习反馈 ................ .. ................ .. .......... .... .. .............................. 18 5.4.3.1 数据 ................ .. .. ................ .. ...... .. .. ........................ .. .......... 18
236 22EEHO305电动汽车测试...
使用M -G集，电动机，控制器，测试程序的应用，测试项目的测试项目的分析 - 测试 - 电机测试和控制器测试（仅控制器）。- 使用涡流类型发动机测力计，测试策略，测试程序，测试程序的讨论。使用交流测功机测试程序。III单元功能安全性和EMC 9 0 9 0 9功能安全生命周期 - 故障树分析 - 危害和风险评估 - 软件开发 - 过程模型 - 开发评估 - 配置管理 - 可靠性 - 可靠性缩略图和冗余 - 功能安全性 - 功能安全性和EMC-功能安全和质量 - 自动驾驶汽车的功能安全性。电动汽车中的IV单元9 0 0 9简介 - EMC问题，EMC的电动机驱动问题，DC -DC转换器系统的EMC问题，EMC无线充电系统的EMC问题，EMC的EMC问题，车辆控制器问题，电池管理系统的EMC问题，电池管理系统问题，车辆EMC要求。电动机和DC -DC转换器系统中的单元V EMI 9 0 9 0 9概述 - 电动机驱动系统的EMI机制，进行电动机驱动系统的发射测试，IGBT EMI源，EMI耦合路径，EMI驱动系统的EMI建模。emi在DC-DC转换器中，EMI源，执行的发射高频，DC-DC转换器系统的等效电路，EMI耦合路径
2023 年 3 月 19 日至 23 日 - 矿物、金属和材料学会
会议主席：Dmitry Eskin，布鲁内尔大学 8:30 AM 介绍性评论 8:35 AM 主题演讲 原铝冶炼中先进过程监控和控制的数据分析：Carl Duchesne 1；1 拉瓦尔大学 9:00 AM 主题演讲 用于评估高安培直流母线的数值建模工具：Andre-Felipe Schneider 1；Daniel Richard 1；Olivier Charette 1；1 Hatch Ltd. 9:25 AM 主题演讲 海德鲁铝业 - 通过建模和数字化实现冶炼厂改进：Nancy Holt 1；1 海德鲁铝业 AS 9:50 AM 主题演讲 透明数据和标准化数据分析对于铝行业脱碳的重要性：Marlen Bertram 1；L. Wu 1； 1 国际铝业协会 10:15 AM 休息 10:30 AM 主题演讲 铝直接冷铸宏观建模问题：Matthew Krane 1；1 普渡大学 10:55 AM 主题演讲 微观结构模拟作为材料性能和铸造缺陷预测的基础：Markus Apel 1；1 Access 亚琛工业大学 11:20 AM 主题演讲 通过应用数字孪生、过程模型和视觉系统提高直流铸造线的安全性和性能：Arild Hakonsen 1；1 Hycast AS 11:45 AM 主题演讲 增加铝回收的数据驱动方法：Elsa Olivetti 1；1 麻省理工学院 12:10 PM 小组讨论
热固性复合材料残余应力预测的工艺建模与表征
聚合物基复合材料 (PMC) 因其优良的性能和较高的强度重量比而广泛应用于风能行业的主要承重部件[1]。然而，制造这种复合材料仍然是一项艰巨的任务。随着固化的进行，成分基质的化学流变和热机械性能会发生变化。化学收缩、放热产热和成分材料性能不匹配等多种多物理现象进一步影响原位基质响应，并导致制造过程中残余应力的积累、变形和损坏[2-9]。这些残余应力对复合材料性能的改变程度尚不完全清楚。基于准确而全面的材料表征的过程建模模拟可以填补这一知识空白。由此产生的过程模型可用于优化复合材料制造，以提高风能应用复合部件的性能。过程建模利用强大的计算分析工具，能够准确预测复合材料在受到各种热机械载荷时的微尺度响应[2-8,10-16]。许多基于航空级复合材料的计算研究报告了现象学和本构关系，以预测基质固化的演变[17]，估计工艺引起的残余应力产生[18-27]，并评估其对加工复合材料性能的影响[3-6、8、10、11、28]。然而，由于缺乏完整的固化和温度相关材料属性数据集，此类研究通常依赖室温数据或采用确定性基质属性进行分析。因此，
进化计算手册
《进化计算手册》是进化计算 (EC) 领域的一个重要里程碑。与任何新领域一样，进化计算也经历了多个不同的发展和成熟阶段。该领域始于 20 世纪 50 年代末和 60 年代初，当时数字计算的出现使得科学家和工程师能够构建和试验各种进化过程模型。这项早期工作产生了许多重要的 EC 范式，包括进化规划 (EP)、进化策略 (ES) 和遗传算法 (GA)，这些范式成为 20 世纪 70 年代大部分工作的基础，这一时期人们对这些思想进行了深入的探索和改进。其结果是产生了各种强大的算法，它们具有解决困难的科学和工程问题的巨大潜力。到 20 世纪 80 年代末和 90 年代初，活动水平已经发展到与主要 EC 范式（GA、ES 和 EP）相关的每个子组都参与规划和举办自己的定期会议的程度。然而，在该领域内，人们越来越意识到需要加强各个子组之间的互动和凝聚力。如果整个领域要成熟，它需要一个名称，它需要有一个清晰的凝聚力结构，它需要一个档案文献库。20 世纪 90 年代反映了这种成熟，选择进化计算作为该领域的名称，建立了两个期刊
前进视觉感知学习：来自数据的见解...
上午11:30 - 下午12:30 │2025年2月21日（星期五）CPD1.24，1/f，Run Run Shaw Tower│Centennial Campus│香港大学抽象视觉感知学习（VPL）可以通过培训来增强任务性能，有时通过培训提高了准确性，从近乎机会到熟练程度。 鉴于其在优化视觉和认知功能中的关键作用，因此了解通过学习的看法如何变化至关重要。 然而，人类学习是一个动态过程，涉及一般学习，遗忘，快速重新学习和适应，由于许多研究中使用的粗糙时间分析，通常会忽略它们。 本谈话从大规模的多任务VPL研究中介绍了发现，揭示了特定于主题的一般学习能力，会议内和间隔过程以及任务之间的干扰效应。 为了更好地分析这些学习动力学，我们使用非参数和分层贝叶斯模型介绍了新的数据分析方法，从而为人类学习行为提供了细粒度的见解。 此外，新的计算建模技术允许对生成过程模型进行逐审拟合，从而通过最小的培训数据可以预测学习性能。 这些进步为优化培训策略和改善人类绩效提供了基础。 演讲将以未来的研究方向结束，包括精炼生成模型，探索组件学习过程对经典感知学习操作的影响，并开发一个全面的框架来增强学习概括和效率。上午11:30 - 下午12:30 │2025年2月21日（星期五）CPD1.24，1/f，Run Run Shaw Tower│Centennial Campus│香港大学抽象视觉感知学习（VPL）可以通过培训来增强任务性能，有时通过培训提高了准确性，从近乎机会到熟练程度。鉴于其在优化视觉和认知功能中的关键作用，因此了解通过学习的看法如何变化至关重要。然而，人类学习是一个动态过程，涉及一般学习，遗忘，快速重新学习和适应，由于许多研究中使用的粗糙时间分析，通常会忽略它们。本谈话从大规模的多任务VPL研究中介绍了发现，揭示了特定于主题的一般学习能力，会议内和间隔过程以及任务之间的干扰效应。为了更好地分析这些学习动力学，我们使用非参数和分层贝叶斯模型介绍了新的数据分析方法，从而为人类学习行为提供了细粒度的见解。此外，新的计算建模技术允许对生成过程模型进行逐审拟合，从而通过最小的培训数据可以预测学习性能。这些进步为优化培训策略和改善人类绩效提供了基础。演讲将以未来的研究方向结束，包括精炼生成模型，探索组件学习过程对经典感知学习操作的影响，并开发一个全面的框架来增强学习概括和效率。关于发言人Lu Zhong-lin教授是NYU上海的神经科学教授，也是纽约大学神经科学中心的全球网络教授。Lu教授于2019年加入俄亥俄州立大学的纽约大学，在那里他是艺术与科学学院杰出心理学教授，心理学，验光学和转化数据分析教授，以及认知和脑科学中心，以及认知和行为脑智慧中心的中心。lu是实验心理学家和心理科学协会的会员。Zoom会议（对于无法亲自参加研讨会的参与者）