XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System高度调整
自动化车辆空气动力学模拟不同...
接地车风洞测试通常会评估车辆空气动力学的不同车辆高度配置。此类风洞测试的 CFD模拟需要为每个高度配置的单独计算机模型。 为了简化此过程，Dome使用了VB接口（使用Windows'COM接口的宏），该接口会自动使计算机模型的所有更改以正确模拟高度调整。 它可以为不同的高度配置提供稳态模拟。 VB界面也可以用于瞬态模拟，其中车辆高度构造正在不断变化。 使用SC/TETRA中的移动元件函数通过网格变形来调整车辆高度。CFD模拟需要为每个高度配置的单独计算机模型。为了简化此过程，Dome使用了VB接口（使用Windows'COM接口的宏），该接口会自动使计算机模型的所有更改以正确模拟高度调整。它可以为不同的高度配置提供稳态模拟。VB界面也可以用于瞬态模拟，其中车辆高度构造正在不断变化。使用SC/TETRA中的移动元件函数通过网格变形来调整车辆高度。
AeroCruze 230 高级触摸屏，2 轴或 3 轴自动驾驶仪
AeroCruze 230 自动驾驶仪由自动驾驶仪面板上的一组混合控件操作，使用双同心旋钮、软按钮、触摸屏显示器以及一组专用控件。专用旋钮/按钮功能专为频繁使用的功能而设计。自动驾驶仪触摸屏按钮控制一般功能的启用/禁用，并控制横向和垂直模式。面板软触摸上/下按钮控制空速/垂直速度目标、俯仰参考和 ALT 模式下的精细高度调整。高度选择旋钮用于预选所需高度。
PARC工作包5项目
超快科学建立在精确时脉冲脉冲的动态组成上，并且几乎在每个模式锁定的激光器中都观察到了不断发展的脉冲。但是，到目前为止，基本的物理学很少受到控制或使用。在这里，我们演示了一种一般的方法，可以控制双弯曲激光器内的孤子运动以及超短脉冲模式的可编程合成。在ER内引入单脉冲调制：纤维激光器，我们迅速在两个暂时分离的孤子梳之间移动时间。它们的叠加在腔外产生超时的孤子序列。在实时光谱干涉仪的基础上，我们观察到通过超快非线性和激光增益动力学吸引和排斥力的相互作用引起的索塞质分离的确定性切换。利用这些见解，我们演示了纳米到皮秒泵探针延迟和可编程的自由形式的孤子轨迹的高速全光合成。这个概念可能会为新的一类全光延迟发生器铺平道路，以进行超快测量，以高度调整，循环和采集速度。
BQ25756：独立/I2C控制，1
•宽输入电压工作范围：4.2 V至70 V•宽电池电压操作范围：具有多化学支持的最高70 V： - 1-1至14细胞Li-ion充电概况 - 1至16细胞LIFEPO 4电荷4充电概况 compensation with soft start – Optional gate driver supply input for optimized efficiency • Automatic maximum power point tracking (MPPT) for solar charging • Buck-only mode • Bidirectional converter operation (Reverse Mode) supporting USB-PD Extended Power Range (EPR) – Adjustable input voltage (VAC) regulation from 3.3 V to 65 V with 20-mV/step – Adjustable input current regulation (R AC_SNS ) from 400 mA to 20 a具有50 ma/step的使用5-MΩ电阻•高精度 - ±0.5％电荷电压调节 - ±3％电荷电流调节 - ±3％输入电流调节•I 2 C控制最佳系统性能，可控制电阻器可编程的选项，可使用电阻器可编程的选项 - 可调节电流和输出电流限制•可调节•高度的16位ADC•高度调整•高度的ADC•高度•高度，高度的集成，高度的集成，和温度，•保护 - 电池电量过电和过电流保护 - 充电安全计时器 - 电池短保护 - 热关闭•状态输出 - 适配器当前状态（PG） - 充电器操作状态（STAT1，STAT2）•包装•包装 - 36 PIN 5 mm×6 mm QFN
![arxiv：2311.10678V2 [CS.RO] 2024年3月21日](/simg/d\dec77ae97faebdc144858814cd2153c7b85b5b55.webp)
arxiv：2311.10678V2 [CS.RO] 2024年3月21日
摘要 - 面对概括为新颖环境的挑战时，塔迪的机器人策略表现出低于标准的性能。人类纠正反馈是实现这种概括的一种至关重要的指导形式。但是，适应并从在线人类矫正中学习是一项非凡的努力：不仅机器人需要记住人类随着时间的推移的反馈，才能在新环境中检索正确的信息并降低干预率，而且还需要能够响应有关高级人类偏好对低级级别的高度调整的反馈，以响应对低级人士的高度调整。在这项工作中，我们介绍了基于大型语言模型（LLM）的在线校正（DROC）的蒸馏和检索，该系统可以响应语言反馈的任意形式，从校正中提取的可提取知识，以及基于文本和视觉相似性，从而在新颖设置中提高绩效。DROC能够响应一系列在线语言校正，这些校正解决了高级任务计划和低级技能原则中的失败。我们证明DROC有效地将相关信息从知识库中的在线更正顺序提取，并通过新任务或对象实例检索这些知识。DROC优于通过LLMS [1]直接生成机器人代码的其他技术，仅使用第一轮中所需的校正总数的一半，并且两次迭代后几乎不需要校正。我们在我们的项目网站上显示进一步的结果和视频：https：//sites.google.com/stanford.edu/droc。