XiaoMi-AI文件搜索系统
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MBA 645特殊主题：战略管理科学
在课程期间的任何时间都不可接受为文字文件，未格式化的纯文本等提交的工作。每个分配都需要提交至少一个R Markdown脚本文件和R Markdown脚本生成的HTML文件。使用数据集时，本课程将仅使用CSV（逗号分隔的变量文件，由Excel生成，文本文件或使用API的呼叫。如果提交使用CSV文件，则该文件还必须与R Markdown脚本和生成的HTML输出文件一起提交。学生还可以提交适当评论的补充R脚本文件，该文件代表R Markdown脚本中的R代码块。
Micro：Maqueen Micro：位教育编程机器人平台Wiki
本书为小学和中学生学习编程提供了一种成本效益且有趣的方式。课程指导他们探索如何通过编码来控制机器人汽车Maqueen，在此期间，他们将了解机器人的基础知识。Maqueen是一款为蒸汽教育而设计的迷你机器人汽车，小但功能强大。它是根据流行的Micro：BIT板开发的。孩子可以编码Maqueen来演奏，学习和创建以增强他们的分析和创造性思维能力，这正是Steam Education的最初意图。本书中使用了编程软件思维+。Mind+是一个基于3.0的图形编程平台，它支持各种开放源硬件，例如Arduino和Micro：bit。拖动图形代码块制作程序，或使用高级编程语言，例如Python，C，
利用生产线平衡技术提高工作效率
摘要：生产线平衡是一种有效的工具，可以提高装配线的生产能力，同时减少瓶颈、周期时间。生产线平衡是将操作分配给装配线上的工作站的问题，这样分配在某种意义上是最优的。本项目主要关注通过生产线平衡减少瓶颈活动、周期时间和每个工作站的工作量分配来提高单一型号装配线的整体效率，使用生产线平衡技术，主要是工作共享方法。所采用的方法包括计算流程的周期时间、识别瓶颈活动、计算工作站的总工作量和使用代码块（c++）软件在每个工作站上分配工作量，还通过生产线平衡重新设计布局，以提高生产线的效率和提高整体生产率。关键词-瓶颈、效率、布局、生产线平衡、工作共享方法。
架构蓝图——软件架构的“4+1”视图模型
简介 我们都见过许多书籍和文章，其中的一张图试图捕捉系统架构的要点。但仔细查看这些图上显示的一组框和箭头，就会发现它们的作者已经努力在一个蓝图上表示比它实际能够表达的更多内容。这些框代表正在运行的程序吗？还是源代码块？还是物理计算机？还是仅仅是功能的逻辑分组？这些箭头代表编译依赖关系吗？还是控制流？还是数据流？通常它包含所有内容。架构是否需要单一的架构风格？有时，软件架构会因为系统设计过早地对软件进行分区，或者过分强调软件开发的某个方面而受到损害：数据工程、运行时效率、开发策略和团队组织。通常，架构也无法解决所有“客户”（或南加州大学称之为“利益相关者”）的顾虑。这个问题已被多位作者指出：Garlan & Shaw 1 、CMU 的 Abowd & Allen、SEI 的 Clements。作为一种补救措施，我们建议使用多个并发视图来组织软件架构的描述，每个视图解决一组特定的顾虑。
用量子改进医学图像识别...
研究方法•INBREAST数据集审查和呈现•数据增强：通过旋转和对比度调整，人为地增加培训数据集的多样性；通过模型改善概括来提高诊断精度•量子信息处理（QIP）研究/UNET研究和审查•U-NET：卷积神经网络专门针对生物医学图像分割，具有更高的精度，由编码器编码器结构组成。•量子过滤器：过滤和处理量子信息，导致图像的澄清和去除•使用和不使用量子过滤器的训练收敛性：这改变了图像深度和对象在图像中的位置。这意味着更改图像以揭示它们在原始数据中可能无法观察到的独特功能。•测试和调试：在增强中尝试不同的参数，并根据输出选择适当的测试用例，并调试现有方法，代码块，以确保过滤器的无错误应用。我们认为的参数将是关于图像中噪声，分辨率和剩余文物的参数。Inbreast数据集相对毫无噪音，并且是高质量的，因此使用掩码清理数据中的人工制品对于调试至关重要。
基于遗传算法的图形解释器用于恶意软件分析
摘要 - MALWARE分析师通常更喜欢使用呼叫图，控制流程图（CFGS）和数据流程图（DFGS）的反向工程（DFGS），涉及黑盒深度学习（DL）模型的利用。拟议的研究介绍了一条结构化管道，用于基于逆向工程的分析，与最新方法相比，提供了有希望的结果，并为子图中的恶意代码块提供了高级的可解释性。我们将规范可执行组（CEG）作为便携式可执行文件（PE）文件的新表示形式提出，将句法和语义信息独特地纳入其节点嵌入。同时，Edge具有捕获PE文件的结构方面。这是介绍涉及句法，语义和结构特征的PE文件表示形式的第一项工作，而以前的努力通常仅集中在句法或结构属性上。此外，识别出恶意软件肛门的可解释人工智能（XAI）中现有图形解释方法的局限性，这主要是由于恶意文件的特异性，我们介绍了基于遗传算法的图形解释器（gage）。gage在CEG上运行，努力确定与预测的恶意软件家族相关的精确子图。通过实验和比较，与先前的基准相比，我们提出的管道在模型鲁棒性得分和判别能力方面表现出很大的改善。此外，我们已经成功地使用了对现实世界数据的实用应用，从而产生了有意义的见解和解释性。这项研究提供了一种强大的解决方案，可以通过对恶意软件行为有透明而准确的了解来增强网络安全。此外，所提出的算法专门用于处理基于图的数据，有效解剖复杂的含量和隔离影响的节点。索引术语 - 模式分析，可解释的AI，解释性，图，遗传算法
逻辑量子信道中的相干性 - John Preskill
摘要 我们研究了量子纠错对相干噪声的有效性。相干误差（例如，单位噪声）可以相互干扰，因此在某些情况下，受相干误差影响的量子电路的平均不保真度可能会随着电路大小的增加而二次增加；相反，当误差不相干（例如，去极化噪声）时，平均不保真度在最坏的情况下会随着电路大小线性增加。我们考虑了量子稳定器代码对噪声模型的性能，在该模型中，对每个量子位应用单位旋转，其中所有量子位的旋转轴和旋转角度几乎相同。特别是，我们表明，对于受这种独立相干噪声影响的环面代码和最小权重解码，只要噪声强度与代码距离成反比衰减，纠错后的逻辑通道会随着代码长度的增加而变得越来越不相干。对于弱相关相干噪声，也有类似的结论。我们的方法还可用于分析其他代码和容错协议对相干噪声的性能。然而，我们的结果并未表明，在噪声强度随代码块增长而保持不变的更物理相关情况下，逻辑通道的相干性会受到抑制，并且我们重述了阻止我们将结果扩展到这种情况的困难。尽管如此，我们的工作支持了容错量子计算方案将有效对抗相干噪声的想法，为担心控制误差和与环境的相干相互作用的破坏性影响的量子硬件制造商提供了令人鼓舞的消息。
食物微生物学中哪些指标生物
软件开发工具：效率和生产力的催化剂软件开发工具本质上是计算机程序的集合，可帮助开发人员创建，维护或调试应用程序。这些工具的范围从直接与代码交互的口译器到简化程序员生活的更复杂的系统。在本文中，我们将深入研究前10个软件开发工具，探讨它们如何促进协作，提高生产率并提高软件应用程序的质量。使用软件开发工具简化了创建软件的过程，使开发人员能够更有效地编写，测试和调试代码。这些工具还通过跟踪变更和管理任务来促进团队成员之间的协作，最终导致提高生产率和更高质量的软件。市场提供了广泛的软件开发工具，但有些脱颖而出，在其高级功能方面显着提高了软件应用程序的质量。以下是2025年前10个软件开发工具中的一些：Visual Studio代码Visual Studio Code是一个开源代码编辑器，在包括Linux，MacOS和Windows在内的各种平台上无缝运行。此工具支持多种编程语言，并在其最新更新中继续以令人兴奋的新功能发展。功能： - 自动凹痕 - 括号匹配 - 语法突出显示 - 工作场所和集成的自定义 - 内置代码调试2。使用GIT用作软件开发工具的最新趋势表明了其在现代开发工作流程中的关键作用。git git是一个版本控制系统，可确保开发人员可以恢复其作品的先前版本，多个个人进行的跟踪更改，并促进精简的协作。诸如GIT之类的版本控制系统在敏捷开发实践和自动化中起着至关重要的作用。关键功能包括： *跟踪历史记录和非线性开发 *与简单的分支和可扩展性的协作支持 *自动备份作为开源解决方案Jenkins是一家备受推崇的开源自动化服务器，可帮助软件开发人员变得高效并降低质量和可扩展性，同时降低错误和降低错误。其插件生态系统，自定义功能和主要行业赞助（Cloudbees，Comnubine Deliver Foundation）强调了其广泛使用。关键功能包括： *易于安装和配置 *建筑物，测试，部署和报告JIRA的自动化是一种工作管理工具，支持Scrum和Scrum和Canban等敏捷方法。它被软件开发人员广泛用于错误跟踪，问题跟踪和敏捷项目管理。JIRA在2024年的关键更新包括： * AI驱动的自动化以简化规则创建 *目标跟踪功能，以增强团队协作 *新的可视化选项和与Confluence和Loom Docker的集成是一个强大的平台，是建立，共享，共享和运行软件应用程序的强大平台。它具有UIS，API，CLI和安全应用程序，以简化开发周期。开发人员可以借助Kubernetes快速创建和部署云本地软件。Postman是一种著名的软件开发工具，特别用于API测试。Docker在2025年的更新包括： *同步的文件共享和增强的基于云的构建功能 * Docker Scout用于积极主动的脆弱性识别和分辨率 * AI和机器学习技术的集成（Genai stack，docker ai，docker ai）以促进开发人员的构建码和范围的应用程序，以构建代码，以构建代码，以构建代码，以构建代码，以构建代码，并综合范围的图像，使图像集成，并在范围内整合图像，通过Docker Hub图像。如2024年Kubernetes基准报告所示，对330,000多个工作量的分析表明，效率和可靠性大幅提高，许多组织采用自动化工具来识别和纠正错误配置。这种持续的发展和采用强调了Kubernetes在现代云本地环境中的关键作用。Kubernetes拥有自动缩放和生命周期管理等功能，提供可扩展性，可用性和自我修复功能。与Postman一起，开发人员可以轻松地开发，测试和共享文档API。这个简单的图形用户界面使用户可以发送和查看HTTP请求和响应。Postman是API开发领先的协作平台，它引入了几个更新和功能，包括高级AI驱动功能，以增强API协作和开发，以及新的工作区主题以及改进的专业和企业计划的合作伙伴工作空间。该平台现在在全球范围内为超过3000万开发人员提供支持，反映了其对API开发社区的重大影响。git：具有分支和合并功能的分布式版本控制，提供了灵活性和可扩展性。Postman的功能包括多个内置库，Postman API，代码生成，测试自动化和端到端测试。其他工具及其功能是：Visual Studio Code（VS代码）：具有可扩展插件和GIT集成的轻量级编辑器，提供快速的自定义和免费和开源的编辑器。Jenkins：带有插件生态系统的CI/CD自动化，可自定义具有强大的社区支持。JIRA：具有问题跟踪的敏捷项目管理，具有易于使用的界面和强大的集成。Docker：具有隔离环境的容器化，提供一致的环境和易于部署。github：带有拉的请求和CI/CD集成的GIT托管，提供无缝的GIT集成并免费用于开源项目。Sonarqube：具有安全漏洞检测的代码质量分析，提供详细的指标和语言支持。Slack：与实时聊天的团队交流，并与工具集成，促进快速沟通和良好的集成。kubernetes：具有自动尺度和负载平衡功能的容器编排，提供可扩展且可靠的容器管理。软件开发工具在确保团队和企业的高质量可交付成果方面起着至关重要的作用。这些工具促进团队成员之间的协作，启用有效的代码管理并简化部署过程。有多种类型的软件开发工具，包括集成开发环境（IDE），版本控制系统（VCS），调试工具和自动化工具。IDES（例如Visual Studio代码）为计算机程序员提供了有效开发软件的全面设施。软件工具是指开发人员使用的一组工具来创建，测试，维护和部署软件。这些工具通过自动化任务和管理复杂流程来提高开发团队之间的生产率，质量和协作。在当今快节奏的软件开发环境中，正确的开发工具使一切都不同。高级错误跟踪功能，Superb Sprint Management，核心自动化和无缝协作是在软件开发工具中寻找的重要功能。有了许多可用的选项，选择最佳的软件开发工具可能是一项艰巨的任务。但是，本指南旨在通过提供流行的敏捷软件开发平台的概述来简化该过程，从而突出其关键功能，优点和缺点。要增强您的软件开发工作流程，请考虑利用AI驱动的工具来连接任务，文档，人员等，并以前从未如此简化您的工作流程。软件开发工具的示例包括链接器，代码编辑器，GUI设计师，性能分析工具，汇编器，编译器等。一种工具通常可以容纳多个功能，从而更容易管理复杂的项目。通过使用正确的软件开发工具，团队可以提高生产率，质量和协作，最终提供高质量的软件产品和服务。ClickUp Brain用AI，连接任务，文档，人员等简化文章摘要来简化工作流程。作为代码编辑器，性能分析工具和编译器，某些工具可用于多种用途，而另一些工具则需要单独购买每个功能。用于软件开发，考虑了15个顶级工具，包括Clickup，它在敏捷项目管理和冲刺管理方面擅长。它可以在产品路线图，冲刺和积压的情况下进行合作，同时自动化未完成的冲刺并分配优先级。关键功能包括敏捷仪表板，与GitHub，GitLab和Bitbucket的本机集成，无代码数据库工具以及开发人员的Chrome扩展名。其他值得注意的工具包括GitHub，这是一个基于云的软件开发平台，用于共享和审查代码，管理项目和托管文档，以及Microsoft Azure，这是开发人员的最爱，用于构建，部署和管理Web应用程序，因为其对多种程序设计语言，框架，框架，操作系统的支持。每个工具都有其优势，例如自定义选项，集成功能和定价计划，包括具有不同功能和用户限制的免费和付费版本。G2和Capterra的评论突出了这些工具的受欢迎程度和有效性，根据数千条评论，评分在5星中的4.7至4.8不等。 Azure是一个平台，可以通过发现和消除风险来帮助开发人员管理应用程序，从而吸引了遵循精益原则的软件开发人员。 它支持许多编程语言，具有全面的SDK库，并与Microsoft工具（如Visual Studio）进行了很好的集成。 但是，Azure需要专业知识才能维护并且可能是昂贵的。G2和Capterra的评论突出了这些工具的受欢迎程度和有效性，根据数千条评论，评分在5星中的4.7至4.8不等。Azure是一个平台，可以通过发现和消除风险来帮助开发人员管理应用程序，从而吸引了遵循精益原则的软件开发人员。它支持许多编程语言，具有全面的SDK库，并与Microsoft工具（如Visual Studio）进行了很好的集成。但是，Azure需要专业知识才能维护并且可能是昂贵的。另一方面，其可扩展性，安全性和高可用性使其成为大型项目的理想选择。仍然，一些用户即使对于经验丰富的开发人员，也发现其功能不堪重负。Sendbird vs Linx vs Cloud 9：软件开发工具的全面比较Sendbird提供了一个完全免费的软件包，并提供所有Pro功能和两个付费计划，起价为每月399美元。它为离线消息，交付收据，翻译和聊天分析以及语音和视频API提供了内置的聊天API。Linx是一个低代码开发人员平台，可帮助组织减少开发时间和成本。它为软件开发团队提供本地和云解决方案，价格为每月49美元。但是，与大多数软件开发工具相比，配置可能很难和更昂贵。来自亚马逊的云9 IDE允许用户直接从其浏览器编写，运行和调试代码，包括代码编辑器，终端和调试器。它为流行的编程语言提供了必不可少的软件开发工具，没有用于运行和存储代码的存储资源以外的其他费用。给定文章文本Clickup Brain提供了AI帮助，以帮助从文档到跟踪进度的开发。Red Lion的Crimson编程工具具有拖放配置，专为红狮产品设计。深红色提供图形库，直接访问红狮功能以及C型语法编程环境。本文讨论了几种可以帮助软件开发周期的软件开发工具。通过Bootstrap是一个前端工具包，具有现成的代码块，大量组件列表和功能强大的JavaScript插件。Ultraedit是一个强大的代码编辑器，几乎支持每个编程语言，并提供项目管理和文本编辑功能。vim是一种免费的开源工具，提供了高级搜索和替换功能，用于代码审核的调试模式，支持数百种编程语言和文件格式，并带有插件以扩展其功能。但是，它具有一些缺点，例如buggy语法突出显示，一个不友好的UI，并且缺少优化的自动完整功能。Docker是一个强大的平台，使开发人员能够构建，共享和运行应用程序。它具有与行业领先的工具（如VS Code和Github）的强大集成，并具有大量的社区支持。但是，它需要一个高配置系统才能无缝运行，并且可能是内存密集的。轴是另一个通过启用软件开发计划，原型制作和开发开发产品来弥合开发，设计，客户和业务之间差距的工具。它提供功能强大的原型工具，拖放功能以及与Azure Cloud的集成。但是，它具有有限的协作功能和图像处理工具。本文通过引入Clickup Brain（一种工具），该工具不仅总结了文章，还可以将任务，文档，人员等连接到简化工作流程。提到ClickUP提供了其免费计划中开发所需的大部分功能，这是想要减轻其软件开发周期的软件开发人员的理想选择。