英语原文共 8 页， 智能家居-当前的特点和未来的展望 MarieChan EricCampo DanielEstegrave;ve Jean-YvesFourniols 摘要： 在一个老龄化的世界里，尽可能保持身体健康和独立是至关重要的。老年人和残疾人不用住院治疗或机构化，可以每天24小时在他们自己的环境中接受许多“智能”设备的帮助。智能家居的概念是一种非常有前途且具有成本效益的方式，以非强制性的方式改善老年人和残疾人的家庭护理，从而使他们更独立，保持良好的健康状况并防止社会孤立。智能家居配备传感器，执行器和/或生物医学监测器。这些设备在连接到远程中心的网络中运行，以进行数据收集和处理。远程中心根据需要诊断正在进行的情况并启动协助程序。该技术可以扩展到可穿戴式和体内植入式设备，以在房屋内外每天24小时监测人们。这篇论文描述了�

英语原文共 15 页， 高压、高温环境下成功的试井操作：案例史 摘要：在油田中，高压/高温井（HP / HT）是井底压力超过10000psi，井底温度超过300ordm;F的井。因此，这些井中的严重油藏环境需要特殊的测试设备，能够维持高压和高温。已经设计了专门的测试流程和设备来降低实现成功评估的风险，并且HP / HT井可以在钻井支撑和无钻井作业以及套管井和裸眼井条件下成功进行测试。本文将比较几年前测试的HP / HT井的一些测试经验，以及一些较新的测试经验，并使用新技术来增加获得评估所需信息的成功。利用这项新技术，可以使用互联网功能将评估期间收集的数据传输到异地位置，使用能够在高温下工作的存储器标尺系统收集更准确的数据，使用各种收集工具收集井下实时数据，改进通过使用推进剂技术提高生产力，并通过使用最�

英语原文共 9 页， 基于传感器的活动识别的深度学习综述 J 王，Y陈，S郝，X彭，L胡 摘要： 基于传感器的活动识别从大量的低级别传感器读数中寻求关于人类活动的深层次的高等级知识。在过去的几年中，传统的模式识别方法取得了巨大的进步。然而，这些方法往往依赖于启发式手工制作的特征提取，这可能会阻碍其泛化性能。此外，现有的方法被无监督和增量学习任务所破坏。近年来，深度学习的最新进展使得有可能实现自动高级特征提取，从而在许多领域实现了性能的提高。自那时以来，基于深度学习的方法已经被广泛应用于基于传感器的活动识别任务。本文综述了基于深度学习的基于传感器的活动识别技术的最新进展。从传感器模态、深度模型和应用三个方面对现有文献进行了总结。我们还对现有的工作提出了详细�

英语原文共 9 页， 一种基于蚯蚓蠕动的工业内窥镜的管道机器人 最近报道了许多由腐蚀或变质引起的管道事故;因此，需要进行管道内检查来防止这些问题。纤维内窥镜目前被用作工业内窥镜来检查管道中的缺陷。但是，由于摩擦，它们不能插入长度超过15米的管道或弯管等复杂管道中。因此管道内检测机器人需要自行推进才能插入这些环境中。我们正在开发一种机器人，能够通过各种管道推动自己，例如长管和弯管，特别是使用DC无刷电机的蠕动爬行机器人进行管道内检查。在这项研究中，我们开发的机器人用于内直径为27毫米的直管和弯管。在本文中，我们推导出机器人运动速度和推进力的理论公式，并为机器人的蠕动爬行模式提出了一种称为中间运动模式的特殊运动模式。我们在27毫米直径的丙烯酸管中进行了多项实验，以检

DiscLDA: Discriminative Learning for Dimensionality Reduction and Classification Introduction Dimensionality reduction is a common and often necessary step in most machine learning appli- cations and high-dimensional data analyses. There is a rich history and literature on the subject, ranging from classical linear methods such as principal component analysis (PCA) and Fisher dis- criminant analysis (FDA) to a variety of nonlinear procedures such as kernelized versions of PCA and FDA as well as manifold learning algorithms. A recent trend in dimensionality reduction is to focus on probabilistic models. These models, which include generative topological mapping, factor analysis, independent component analysis and prob- abilistic latent semantic analysis (pLSA), are generally specified in terms of an underlying indepen- dence assumption or low-rank assumption. The models are generally fit with maximum likelihood, although Bayesian methods are sometimes used. In particular,

英语原文共 6 页， 一种带有两个车轮链的扁平管道检测机器人 摘要 - 本文提出了一种新型管道检测机器人，该机器人具有多个传感器，可以检测80-100mm管道。该机器人的特点是仅使用两个轮链实现驾驶和转向能力。与一般采用三轮链的管道机器人相比，新设计提供了更为简单的机器人控制和方便的用户界面，特别是在T形分支方面。作为另一个优点，该机器人的扁平形状允许在机器人的两侧安装附加的传感器。描述了运动学和三种控制模式。最后通过实验验证了该机器人系统的性能。 Ⅰ导言 管道检测机器人的功能可以描述为驱动、转向、检测和检索。然而，用于检查直径小于100mm的管道的机器人在设计紧凑的转向机构和安装传感器（例如磁探针和超声波探头）以检查裂纹，破裂，泄漏等方面存在特殊困难。 管道机器人机�

英语原文共 6 页， 摘要：非线性模型预测控制器采用改善的模糊转换法去处理非线性系统的问题。移动平均滤波模糊切换律（MAFFSL）是由准ARX径向基函数神经网络（RBFNN）预测模型和模糊切换定律组成。自适应控制器是基于NMPC设计的。用系统切换准则函数去构建的MAFFSL要比开关法则更好并且RBFNN用于替代准ARX黑盒模型中的神经网络（NN）时相比于NN该模型可以根据参数进行理解，而不是绝对的黑盒模型。可以用数值模拟的方法来验证所提出控制的性能。 关键词：非线性模型预测控制; 移动平均滤波器模糊切换律; 准ARX径向基函数神经网络; I.介绍 自适应控制在最近几年引起学者很大的兴趣[1] [2] [3]。 因此，许多非线性黑匣子模型已被用于非线性系统的控制中来。然而在控制器设计和整个系统稳定性上存在很多问题。 曾等人

英语原文共 9 页， 英语原文共 11 页，资料编号：[11326]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word

英语原文共 6 页， 云计算与物联网的集成：挑战与开放问题 摘要 物联网（IoT）正在成为下一次与互联网相关的革命。它允许数以十亿计的设备相互连接和通信，以共享信息，从而提高我们日常生活的质量。另一方面，云计算提供了按需、方便和可扩展的网络访问，这使得共享计算资源成为可能；实际上，这反过来又使来自各种数据源的动态数据集成成为可能。云和物联网的成功实现都面临着许多问题。云计算与物联网的结合是解决这些问题的最有效途径。云上的大量可用资源对物联网非常有利，而云可以获得更多的宣传，以更动态和分布式的方式改进其对现实世界对象的限制。本文通过突出集成的好处和实现方面的挑战，概述了云与物联网的集成。讨论还将集中于由此产生的基于云的物联网范例的体系结构及其新的应用场景。�

英语原文共 16 页， 移动电子商务中的商业模式和交易：要求和属性 摘要 无线网络技术的进步和手持终端用户数量的不断增加，使得后者成为向移动用户提供个性化服务的可能渠道，并为移动电子商务（MEC）的快速发展做出了贡献。由于移动终端和无线网络的特殊性和约束条件以及人们使用手持终端的环境，MEC部分地运行在与互联网电子商务不同的环境中。在本文中，我们讨论MEC中的业务模型以及与业务模型和环境相关的事务建模问题。 关键词： 移动计算 电子商务 商业模式 电子商务交易 1 介绍 无线网络技术的进步和手持终端用户数量的不断增加使得后者成为向移动用户提供个性化服务的新渠道，同时也促进了用便携式设备进行电子商务的快速发展。移动电子商务和个性化服务的基本要求是，移动无线设备要么直�