XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System连接层
用于预测汽车诊断故障代码的机器学习框架
2.1 预测性维护 . ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.5.2.3 完全连接层 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.7.1 准确度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 2.8 使用机器学习进行预测性维护的工作 . . . . . 21
与相对论重新连接模型的非常高的能量伽马射线弹性的定量比较
极快变异性的起源是Blazars伽马射线天文学中的长期问题之一。尽管许多模型解释了较慢，能量较低的可变性，但它们无法轻易考虑到达到每小时时间尺度的快速流动。磁重新连接是将磁能转化为重新连接层中相对论颗粒加速的过程，是解决此问题的候选解决方案。在这项工作中，我们在统计比较中采用了最新的粒子模拟模拟，观察到了众所周知的Blazar MRK 421的浮雕（VHE，E> 100 GEV）。我们通过生成模拟的VHE光曲线来测试模型的预测，这些曲线与我们开发的方法进行了定量比较，以精确评估理论和观察到的数据。通过我们的分析，我们可以约束模型的参数空间，例如未连接的等离子体的磁场强度，观察角度和大黄色射流中的重新连接层方向。我们的分析有利于磁场强度0的参数空间。1 g，相当大的视角（6-8°）和未对准的层角度，对多普勒危机的强烈候选危机进行了强大的解释，通常在高同步器峰值峰值的射流中观察到。
2020 年博士和硕士研究主题
(1) 在“智能连接层”，考虑无线通信和传感器网络等问题。(2) “数据到信息转换层”考虑组件机器健康和退化以及性能预测等问题。(3) “网络层”考虑组件和机器的孪生模型（或数字孪生）、机器时变识别和记忆以及数据挖掘的数据聚类等问题。我们还考虑了人类在工业 4.0 环境中作为任务执行者和决策者的角色。我们对控制架构的适应性和技术的使用感兴趣（例如协作机器人和可穿戴眼动追踪系统）以促进人类在 CPS 中的整合。主题列表：MEng（结构化）
制造单元数字孪生的架构
SLADT 的第 1 层和第 2 层构成智能连接层或物理孪生的一部分。第 3 层中的开放平台通信统一架构 (OPC UA) 服务器在物理孪生与其他层之间提供供应商中立的通信接口。数据到信息转换层（或 IoT 网关）被添加为第 4 层，以便在信息传递到第 5 层之前向从第 3 层接收的数据添加上下文。当信息从较高层流向物理孪生时，第 4 层还可以将信息转换为物理孪生可以使用的数据。第 5 层和第 6 层是架构的认知层。第 5 层由接收并保留来自第 4 层的历史信息的云服务组成。第 6 层由模拟和仿真工具组成。
高度结构化和稀疏的线性变换
我们引入了一种名为 De formable Butterfly (DeBut) 的新型线性变换，它概括了传统的蝴蝶矩阵，可以适应各种输入输出维度。它继承了传统蝴蝶从细粒度到粗粒度的可学习层次结构，当部署到神经网络时，DeBut 层中突出的结构和稀疏性构成了一种新的网络压缩方法。我们将 DeBut 用作标准全连接层和卷积层的直接替代品，并证明了其在均质化神经网络方面的优势，并使其具有轻量级和低推理复杂度等优良特性，同时不影响准确性。DeBut 层的无数变形所带来的自然复杂性-准确性权衡也为分析和实践研究开辟了新的空间。代码和附录可公开获取：https://github.com/ruilin0212/DeBut 。
![arXiv:2001.11954v1 [eess.SP] 2020 年 1 月 30 日](/simg/g:\will\search\icon\source\8\8aeefbb195336dbc21f8ba28fedd28d586512293.webp)
arXiv:2001.11954v1 [eess.SP] 2020 年 1 月 30 日
摘要——基于头皮记录脑电图 (EEG) 的脑机接口 (BCI) 系统可以极大地改善患有运动障碍的人的生活质量。创建由多个卷积、LSTM 和全连接层组成的深度神经网络来解码 EEG 信号，以最大限度地提高人类意图识别的准确性。然而，之前的 FPGA、ASIC、ReRAM 和光子加速器在处理实时意图识别时无法保持足够的电池寿命。在本文中，我们提出了一种超低功耗光子加速器 MindReading，仅通过低位宽的加法和移位运算即可实现人类意图识别。与之前的神经网络加速器相比，在保持实时处理吞吐量的情况下，MindReading 将功耗降低了 62.7%，并将每瓦吞吐量提高了 168%。
MindReading：一种基于脑电图的人类意图识别的超低功耗光子加速器
摘要——基于头皮记录脑电图 (EEG) 的脑机接口 (BCI) 系统可以极大地改善患有运动障碍的人的生活质量。创建由多个卷积、LSTM 和全连接层组成的深度神经网络来解码 EEG 信号，以最大限度地提高人类意图识别的准确性。然而，之前的 FPGA、ASIC、ReRAM 和光子加速器在处理实时意图识别时无法保持足够的电池寿命。在本文中，我们提出了一种超低功耗光子加速器 MindReading，仅通过低位宽的加法和移位运算即可实现人类意图识别。与之前的神经网络加速器相比，在保持实时处理吞吐量的情况下，MindReading 将功耗降低了 62.7%，并将每瓦吞吐量提高了 168%。
使用Silvaco-Tcade调整层厚度
这项研究使用Silvaco-Atlas软件背对背设计和模拟了CIGS/CIGS。我们认为CIGS吸收层厚度和子细胞是关键参数，以优化CIGS/CIGS串联太阳能电池的性能。该研究比较研究了不同电极金属的影响，例如钼，铝，钛和银对效率。最佳CIGS/CIGS串联太阳能电池配置的电参数为15.65 mA/cm²的短路电流密度（JSC），开路电压（VOC）为1.86 V，填充因子（FF），86.04％的填充因子（FF），为86.04％，转化效率（η）为27.112％。与获得最大转化效率相对应的顶部和底部细胞的最佳吸收层厚度分别为0.17和6.3μm。相反，CDS层的最佳厚度为0.04 µm。银在几种金属之间连接层方面的性能最佳。结果可用于开发低成本和高效率太阳能电池。
基于 A3C 深度强化学习的空战机动决策方法
摘要：针对无人战斗机空战中的机动决策问题，本文提出了一种基于深度强化学习的无人战斗机自主机动决策方法。首先，建立敌我双方无人战斗机飞行机动模型及机动库。然后，考虑到无人战斗机俯仰角不同时各动作不同的状态转换效果，将俯仰角等10个状态变量作为状态空间。结合空战态势威胁评估指数模型，设计内部奖励与稀疏奖励相结合的两层奖励机制作为强化学习的评估依据。然后，根据异步优势演员-评论家（A3C）算法，构建全连接层的神经网络模型。通过多线程的方式，UCAV与环境不断交互学习，对模型进行训练，逐步学习到最优的空战机动对抗策略，并指导UCAV进行行动选择。该算法通过多线程异步学习，降低了样本间的相关性。最后，在三种不同的空战场景中验证了该方法的有效性和可行性。
使用 Mask R-CNN 的头盔检测系统
我们已经看到了这些信息，所以我们决定为这个项目做出贡献。为了公共安全，需要一个可以检测到路上没有戴头盔的人的自动头盔识别系统。这种类型的系统将帮助官员判断谁戴了头盔，并对犯错的两轮车用户处以罚款。在这个项目中，我们将使用 mask RCNN，但首先让我们了解一下 faster R-CNN 的工作原理。它们分为两个阶段。阶段 1：它由两个网络和区域提议网络组成。我们必须一次提供一个输入来获得一组区域提议，区域提议是特征图中包含对象的区域。阶段 2：在第二阶段，网络预测阶段 1 中获得的每个提议区域的边界框和对象类。每个提议区域可以有不同的大小，而网络中的全连接层始终需要固定大小的向量来做出预测。这些提议区域的大小是通过使用 Rol pool 或 RoIAlign 方法来固定的。