XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System通信手段
第 5 部分机械装置 - 韩国登记册
应至少提供两种独立的装置，用于将命令从驾驶室传送到机器处所或控制室内通常控制螺旋桨速度和推力方向的位置。其中一种装置应为机舱电报机，它可在机器处所和驾驶室上提供命令和响应的视觉指示。应提供从驾驶室和机舱到可控制螺旋桨速度或推力方向的任何其他位置的适当通信手段。【见指南】
ELTRES 概述白皮书 - 索尼半导体解决方案
例如，ELTRES 可用于手机信号无法覆盖的海洋或山脉等地区。日本的手机网络人口覆盖率几乎为 100%，但地理覆盖率远低于此。大多数手机网络未覆盖的地区是山区和海洋。使用 ELTRES，可以在由于缺乏通信手段而难以到达的地区收集数据，例如出于安全原因监测人员、收集气象数据、监测河流和水库的水位以及监测桥梁等基础设施。即使在基础设施发达的城市地区，也可以使用抗干扰的廉价物联网通信提供各种物联网服务。
利用人工智能——保障老年人的利益和基本权利！
在住房、出行和健康领域，许多产品和服务已经或正在借助人工智能开发，以帮助老年人过上独立的生活。例如，语音控制应用程序、作为智能家居一部分的传感器支持的供暖、通风、照明和安全系统、割草和清洁机器人以及从经验数据中学习的家用技术，使日常生活更加轻松。此外，语音控制辅助系统或通信手段对有认知、感官或身体障碍的人尤其有帮助。人工智能还促进了医学研究和诊断。借助人工智能，远程医疗有助于确保医疗服务和患者安全。
医疗实践中的人工智能技术
材料和方法。结果。个人远程生活质量维持手段的实施包括以下组成部分：制造新的和使用现有的微型或微电子医疗传感器，直接从患者身体读取医疗参数。此类传感器旨在监测体温、心率、呼吸和血压，读取心脏信号，确定皮肤湿度，实时记录跌倒或患者位置的突然变化和其他身体参数，用于数据采集的微型接口，模拟数字转换和从位于患者身体上的医疗传感器接收的医疗参数的数据预处理，根据现代通信标准与远程医疗中心的微型数据通信手段，具有人工智能元素的自动和远程诊断工具，用于在患者病情危急时输入药物的遥控注射器。
释放频率：采用分散式无通信控制方案的 100% 可再生能源系统的多兆瓦演示
电力系统规模从小型微电网到孤岛系统再到大型区域电网不等，通常由中央控制器管理，中央控制器需要复杂的通信方法，并且可能不可靠，在某些应用中会带来网络安全风险，尤其是在控制大量节点时。我们提出了一种本质上稳健、可扩展的集成方法，使用多个储能系统和分布式能源，不需要任何专用通信手段。这种方法超越了将电网频率控制在固定值（例如 60 Hz）的范式，而是允许频率在一定范围内波动（例如 59.6-60.4 Hz）。有了更大的工作范围，频率可以携带必要的信息，从储能系统到变化很大的分布式能源，如光伏、风能、水力发电等。
基于IOT的智能网格，以远程监控和控制可再生能源
智能电网是一项技术，可以使电网控制，自动化并管理不断增长的电力需求，从而使公用事业与客户之间的双向通信。智能电网可提高功率质量，提供有效的传输，设备故障或发生停机并减少峰值需求时更快的重新路由。智能电网的一个基本特征是通过使用信息和通信技术来提高电力的效率，经济性和可持续性。智能网格是一个庞大的系统，它利用了及其应用程序的各种通信和网络技术，其中包括有线和无线通信。“事物网络”是指事物的一般思想，尤其是日常对象，这些对象是可以通过Internet读取，可识别，可被定位，可寻址和/或可控制的，无论通信手段如何（无论是通过RFID，无线LAN，广阔的区域网络还是其他方式）。
在...背景下的信息战工具和技术
所谓非政府部门的新媒体（传统网络媒体和社交媒体）构成了信息技术和信息心理空间，用于获取、处理和交换信息。这种多媒体现实给我们带来刺激，刺激我们的感官，并不允许自己被遗忘。它通过陶醉我们的认知区，不断以其吸引力诱惑我们。这一行动符合俄罗斯学者和政治家亚历山大·杜金 (Alexander Dugin) 关于网络战争的概念。这些鼓动宣传和情报组织活动是由非国家行为者（在这种情况下，由与欧亚运动相关的各种组织网络）进行的。网络技术被广泛理解，适用于现实和虚拟信息空间。俄罗斯网络结构自下而上组织，并自上而下地进行指导、控制和纠正，确保系统严密。它们严格集中，根据网络集体主义原则、在共同的世界观矩阵内并根据行政指令 1 运作。这种活动并不新鲜，它只是利用现代技术和通信解决方案在信息领域开展创新活动的示范。在此背景下，新的通信手段，尤其是社交媒体，已经出现
基于EEG
摘要 - 近年来，神经科学家与脑部计算机界面（BCI）设备的开发有关。运动障碍患者可能会受益于BCIS作为通信手段和恢复运动功能的手段。脑电图（EEG）是评估神经元活性的最常用之一。在许多计算机视觉应用中，深度神经网络（DNN）显示出显着的优势。倾向于最终使用DNN，我们在这里提出了一个浅神经网络，该网络主要使用两个卷积神经网络（CNN）层，其参数相对较少，并且快速学习了脑电图的光谱时暂时特征。我们将该模型与其他三个神经网络模型进行了比较，该模型具有不同的深度，该模型使用了针对患有运动障碍的患者和视觉功能下降的患者的眼神闭合状态应用于精神算术任务。实验结果表明，浅CNN模型的表现优于所有其他模型，并达到了90的最高分类精度。68％。处理跨主题分类问题也更加健壮：仅3％的准确性偏差而不是15。传统方法的6％。
双层随机定价的滚动范围方法...
高效生产、分配和消耗能源是我们这个时代面临的最重要挑战之一。随着分布式发电 (DG) 在全球能源结构中的重要性日益增加，生产水平比以往任何时候都更难预测。为了避免损失或停电，必须找到新的解决方案：让需求适应生产，而不是相反，这种做法越来越受欢迎，可以提高电网的运行效率。赋予需求曲线所需形状的概念被称为需求侧管理 (DSM) [Kreith and Goswami，2016]，它可以通过多种技术来实现。在这些技术中，负荷转移包括转移部分需求，方法是提前或推迟电力消耗 [Wang et al.，2016]。在本文中，负荷转移是唯一考虑的 DSM 技术。当然，应用 DSM 技术只能在智能电网环境中进行，在智能电网环境中，广泛的通信手段确保配电网络各个参与者之间的数据传输，特别是在能源供应商和消费者之间 [Farhangi，2010，Ka-balci，2016]。在 Alekseeva 等人 [2018] 的研究中，电力供应商的目标是最大化其利润，因为他们知道其客户将根据供应商提供的价格优化其消费。在 Afşar 等人 [2016] 的研究中也发现了类似的模式，其中供应商的目标在于 m