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World File Search System作业
作业描述 - 培训 - 研究官员 - pdri。 ...
•展示了设计和进行研究 /评估项目方面的经验•展示了解决复杂问题并整合来自一系列来源的知识，然后综合信息以发展相关理论和经验概念和研究领域的理解的能力。•高度发展的人际交往能力，包括书面和口头，尤其是在报告写作，期刊出版物，会议演示文稿等领域，以及将理论，技术和统计概念转化为用户友好报告的能力。•强大的分析技能。•对财务建模和趋势分析的可证明知识。•有效的管理和组织技能。•独立工作，同时参加多个项目并符合截止日期的能力。•现代办公实践和程序的经验，包括财务管理•强大的口头和书面沟通技巧•出色的人际交往能力
作业2个密码，CPA/CCA安全性和Macs
请记住，您可以自由与多达一个同学合作。有关更多详细信息，请参见课程网页。您应该写出并提交自己的解决方案！您的协作是为了讨论高水平的问题，而不是窃答案。您的作业的非编码部分应键入或仔细手写。，如果您想将其用作起点，我们为此文档提供了Tex模板。如果我们无法阅读您的手写答案，他们将不会获得信用。作业的编码部分应作为名为HW2.CPP的单个C ++文件提交。只需填写提供的功能定义即可。您不需要#CINGING其他文件。您的打字解决方案和C ++代码应通过GraleScope提交（请参阅课程网页）。应扫描手写的解决方案，并通过等级尺度上交。
智能手机摆的定量分析超出线性近似：锁定实际作业
如今可以直接访问传感器数据的应用程序，用于用于高中和大学生的实践教学练习。振荡运动是物理学的基石，许多论文都发表了使用智能手机来访问古典实验1或提出创新的习惯实践。2,3个简单摆4-6或复合摆7的不同配置已被赋予。其他研究涉及水平振荡质量8,9以及可能的耦合系统。8,10的信息，但是可以使用其他传感器，例如磁场，12,13光强度9,14和旋转15。此外，某些应用程序允许进行合并的磁盘和加速度记录，从而进行了有趣的研究。15最后，还使用了其他开放平台，例如Arduino 7或视频录制16。最近出现在本期刊上的有关移动设备和物理教学传感器的详尽资源信函。17
对行星表面作业宇航员-探测车团队进行形式化验证
摘要——本文介绍了一种使用 Brahms 多智能体建模语言对模型进行形式化验证来确保宇航员探测车 (ASRO) 团队自主系统可靠性的方法。行星表面探测车已被证明对几次载人和无人月球和火星任务至关重要。第一批探测车是遥控或手动操作的，但自主系统越来越多地被用于提高探测车操作的效率和范围，例如 NASA 火星科学实验室。预计未来的载人月球和火星任务将使用自主探测车协助宇航员进行舱外活动 (EVA)，包括科学、技术和施工作业。这些 ASRO 团队有可能显著提高地面作业的安全性和效率。我们描述了一个新的 Brahms 模型，其中自主探测车可以执行几种不同的活动，包括在 EVA 期间协助宇航员。这些活动争夺自主探测器的“注意力”，因此探测器必须决定哪些活动当前最重要，并参与其中。Brahms 模型还包括一个宇航员代理，它可以模拟宇航员在舱外活动期间的预测行为。探测器还必须对宇航员的活动做出反应。我们展示了如何使用 Brahms 集成开发环境模拟这个 Brahms 模型。然后，还可以使用 SPIN 模型检查器通过从 Brahms 自动翻译到 PROMELA（SPIN 的输入语言），根据系统要求对模型进行正式验证。我们表明，这种正式验证可用于确定任务和安全关键操作是否正确执行，从而提高 ASRO 团队行星探测器自主系统的可靠性。
15-441：计算机网络 2024 年春季作业 3
14. 在“Unix 网络实用程序”部分，您测试了 traceroute 并使用它查找数据包到达目的地所经过的路径。Traceroute 利用 TTL 来确定到达目的地所经过的中间路由器。Traceroute 的工作原理是发送 TTL 值逐渐增加的数据包，TTL 值从 1 开始。在每个路由器上，TTL 值都会递减，直到 TTL 值达到 0，并返回 ICMP“超时”错误。Traceroute 使用每个 ICMP“超时”错误来确定到达目的地的路径。我们希望您嗅探网络，查找发送和接收的到达 www.gentoo.org 的 ICMP 消息。使用 -I 标志强制使用 ICMP 数据包。对于以下问题，请使用 Wireshark 屏幕截图来支持您的答案。
MIT 选修大数据科学（课程作业）（12254017）
在本模块中，学生将接触到不同类别的机器和统计学习算法，这些算法可用于处理大数据、从数据中识别趋势、为预测目的建模趋势以及为检测隐藏知识建模。学生将接触各种机器和统计学习算法/方法，并将学习如何就这些算法/方法做出正确的选择。将涵盖监督和无监督模式下的学习。此外，学生将对有助于学习过程的方法有实际的理解，例如回归和分类的新发展、概率图模型、数值贝叶斯和蒙特卡罗方法、神经网络、决策树、深度学习和其他计算方法。该模块还包括一个可视化组件，专注于将信息（例如模式）编码为视觉对象。