XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System预定义
基于曲率以提高自动驾驶汽车的高速驾驶稳定性...
本研究提出了一种基于进料前向（预览距离控制）和反馈（LQR，线性二次调节器）控制器的路径跟踪算法，以减少标题角误差和预定义路径和自主车辆之间的横向距离误差。路径跟踪的主要目标是生成控制命令以遵循预定义的路径。通过控制车辆的转向角而导致的轨迹误差和横向距离误差来求解馈线误差和横向距离误差。使用LQR来减少由环境和外部干扰引起的误差。通过使用CARLA模拟器模拟自动驾驶汽车的驾驶环境来验证所提出的算法。使用测试工具证明了安全性和舒适性。这项研究还表明，所提出的算法的跟踪性能超过了其他路径跟踪算法的跟踪性能，例如纯Pursuit和Stanley方法。
基于人工智能的脑电图信号情绪艺术表现
据我们所知，没有相关工作能够将情绪状态转化为绘画。在（Salevati and DiPaola，2015）和（Colton，Valstar and Pantic，2008）中，作者提出了创建富有表现力的人物自画像的系统。然而，这些系统有明显的局限性，用户可以控制他们想要在肖像上表达的情绪（在一种情况下，他们选择它；在另一种情况下，情绪是从面部表情中检测出来的，这很容易伪造）。在这两部作品中，预定义的样式都只是应用于现有肖像。在从脑电图生成情感绘画的背景下，我们提到了（Ekster，2018）和（Random Quark，2017）。在这些情况下，绘画通过简单的线条、预定义的形状、颜色、分形或鸟群来表现情绪，导致绘画之间的差异相当低。
开发商业竞争的推进器
卫星操作的空间环境非常苛刻，与地球不同。在太空中，几乎不可能修复卫星麻烦。由于这些原因，“高可靠性”是装载在卫星上的各种设备的最重要点。近年来，已经有需要延长卫星寿命的要求，这意味着包括推进器在内的各种设备也需要延长寿命。此外，由于电力在卫星中受到限制，因此减少功耗也很重要。此外，如果成本较低且交货时间较短，它们将在商业上具有竞争力。我们终于完成了如此理想的推进器的开发。（图1，表）顺便说一句，什么是推进器？与发射车分离后，卫星通过其自己的推进系统将卫星转移到预定义的轨道上。进入预定义的轨道后，卫星使用推进系统来保持轨道和态度控制。推进器是该推进系统的一部分，实际上会产生推力。
使用计算机视觉和AR
许多产品（例如照片编辑软件和AI图像生成器）可以实现虚拟的尝试。然而，他们有一个静态的共同问题。也就是说，必须重新录制和重新加工一张新照片才能查看不同的姿势或角度。也有类似AvatorCloud的产品可以创建用户的头像，并允许用户更改服装（Nexr，n.d。）。但是，化身可能不够现实，无法完全证明衣服，并且姿势也可能仅限于预定义的模板。一些像Farfetch这样的品牌还使用Snapchat（n.d. Farfetch）上的增强现实（AR）发布了实时虚拟试用功能，但是这些选择仅限于他们自己的产品或预定义的敷料。一个人可能需要为不同的品牌和类别的多个应用程序或服务。因此，需要一个更通用的应用程序，它既不是静态的，也不是品牌独家的应用程序来解决上述问题。
整个医院尽在你的掌控之中
预定义的治疗方案节省了员工时间 为了选择正确的治疗方法，Space 提供了多种 TCI 算法（丙泊酚：Schnider、Marsh；瑞芬太尼：Minto）以及用户配置文件（血浆靶向/效应位靶向）。
人工智能和聊天机器人 101
最初，聊天机器人依靠简单的模式匹配来识别关键字并做出预定义响应。随着人工智能和自然语言处理的进步，聊天机器人变得越来越复杂。它们能够理解上下文，进行流畅的对话，并根据用户交互提供相关建议或信息。
自动化治疗性寡核苷酸生物转化的MS分析
- 图1。根据完整的母体药物结构（包括TAG修饰，寡核苷酸序列）自动生成MS搜索文库（在siRNA序列的情况下包含感官和反义链），核酸酶动作和预定义的代谢反应，从而实现全面的代谢概况。
人类与机器之间不断发展的关系⋆
摘要：传统设计通常包括人与机器之间的主仆关系，其中人通过界面直接控制机器将做什么以及何时做。当前的原型路径包括从信息显示（人根据显示的信息直接控制机器）转变为自动化（人仍然指挥机器，然后机器使用预定义的指令集执行请求）。技术的快速进步使得现在或在不久的将来，机器能够达到一定的智能水平，使系统能够在没有预定义特定指令的情况下执行任务/使命；从而达到非人类自主代理的状态。现在，人机界面技术的发展方向从信息系统转变为自动化，再转变为自主代理——本质上是从主仆关系转变为队友关系。本文讨论了这些不断变化的关系以及从技术的主仆关系发展到更平等的队友关系所带来的挑战。这一进展的例子包括当前为城市空中交通而进行的旋翼机噪音最小化工作。