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搜尋「模糊邏輯」,共 8

根據「Nature」的報導,在智慧機器人導航與路徑規劃領域,研究人員正積極尋求更精準、更高效的解決方案。近期一項研究聚焦於此挑戰,並提出了一種結合模糊神經網路(FNN)與遺傳演算法(GA)的創新方法。 該研究首先著重於提升機器人在複雜環境中

專家們已經開始使用人工智慧(AI)技術,特別是預測模型,從小型山體滑坡收集數據,並將其輸入系統,來幫助人們密切關注未來的土石流的出現,並避免發生潛在的悲劇。

本作品以模糊邏輯控制判斷機制,用 Holtek HT66F70A 作為主要控制核心晶片,系統運作經由溫濕度及 pH 值感測元件,擷取數據至晶片整合感測器訊號,後以 LCM 作為顯示及操作之介面。

BMS的主要功能是監控電池所需要測量的三個重要參數,包括每個電池的電壓、電流和溫度等。不同類型的BMS除了可以自行設計,還可以購買整合IC。

作品融合現代科技技術,將體積縮小、降低成本與耗能,讓作品能夠更廣泛運用到更小的車體上

本作品目的在於雲端架構下設計一智慧型逃生指示系統。該系統監測來自於無線感測器的災害訊號後,並經由雲端伺服器上的軟體服務規劃逃生路徑。首先以盛群微控制器為訊號處理核心之災害感測模組,可依照室內溫度變化收取火災訊號並以無線感測網路傳送災害訊息。同時,本作品所設計之智慧型逃生指示看板可顯示最安全的逃生口方向。該指示器也利用盛群微控制器連結無線網路,可收取火災訊號後自動控制指示看板上LED燈所排列之指示方向。本作品的創意展現改善傳統固定式指示看板的缺點,即時依災害位置更動逃生方向,更加保障人員在智慧型大樓內的生命安全。

昨天與今天於交大舉辦的「2002模糊理論及其應用會議」,除了達到學術交流之目的,促進模糊理論(Fuzzy Systems)領域之蓬勃發展外,為增進國際新知互動與交流,特別邀請世界級學者N. R. Pal與L. X. Wang蒞會發表專題演講