XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System基本模型
Toughbook 55
1个基本模型，由国家独立第三方实验室测试后MIL-STD-810H方法516.8程序IV进行过境降落测试和IEC 60529节13.4、13.6.2、14.2.5和14.3和14.3。2键盘是可以用户更换的，但是一旦删除，就必须丢弃旧键盘。3 1GB = 1,000,000,000字节。总可用内存将减少，具体取决于实际系统配置。4个配备了两次DIMM（内存卡）的单元带有Intel Iris XE图形，而不是Intel UHD图形。5条读取器，可插入的智能卡CAC读取器，DVD驱动器，蓝光驱动器和左扩展区域的第二个SSD驱动器是相互排斥的。6个Power2Go和PowerDVD软件不包括。 7 VGA+串行+USB-A，VGA+串行+Fischer USB和VGA+串行+LAN+LAN和USB-C+USB-A在后部扩展区域是相互排斥的。 8模块固件和设备天线系统已获得美国商业运营商的技术认可。 确保模块固件和设备天线系统与客户的私人LTE网络兼容是客户的责任。6个Power2Go和PowerDVD软件不包括。7 VGA+串行+USB-A，VGA+串行+Fischer USB和VGA+串行+LAN+LAN和USB-C+USB-A在后部扩展区域是相互排斥的。8模块固件和设备天线系统已获得美国商业运营商的技术认可。确保模块固件和设备天线系统与客户的私人LTE网络兼容是客户的责任。9电池性能功能（例如充电时间和寿命）可能会根据使用计算机和电池的条件而有所不同。电池操作和充电时间会根据许多因素而有所不同，包括屏幕亮度，应用，功能，电源管理，电池调理和其他客户偏好。电池测试来自250 NIT的MobileMark 25，连接到Wi-Fi并使用办公生产率和创造力方案。12延迟可用性MobileMark 2014电池寿命结果为18小时（36个带有可选的长寿命电池），在150 NIT测试，连接到Wi-Fi，仅使用办公生产率方案。10第2电池，指纹读取器，非接触式智能卡读取器和可插入的智能卡读取器在正确的扩张区域是相互排斥的。11需要软件和激活以实现盗窃保护。
博士入学考试大纲 - 2024 年农业...
一、昆虫形态学 昆虫体壁结构、构造和形态；口器、触角及其类型和功能；翅膀：构造和形态、脉络、翅膀连接装置和飞行机制；足：构造和形态。 胚胎后发育。昆虫目中未成熟阶段的类型，卵、若虫/幼虫和蛹的形态，未成熟阶段对于害虫管理的意义。 二、昆虫解剖学和生理学 外皮生理学、蜕皮、角质层化学、几丁质的生物合成；生长、激素控制、变态和休眠期；信息素的分泌、传递、感知和接收。昆虫消化、循环、呼吸、排泄、繁殖、分泌（外分泌腺和内分泌腺）和神经冲动传递的生理学和机制。昆虫营养的重要性——维生素、蛋白质、氨基酸、碳水化合物、脂质、矿物质和其他食物成分的作用；细胞外和细胞内微生物及其在生理学中的作用；人工饲料。III. 昆虫分类学 昆虫目和其中所含的具有经济价值的科的区别性状、一般生物学、习性和栖息地。弹尾目、原尾目、双尾目。昆虫纲：无翅亚纲——古颌目、缨尾目。亚纲：有翅亚纲，古翅目——蜻蜓目和蜉蝣目。门：新翅目：亚门：直翅目和蜉蝣目（=小翅目：蜉蝣目、蜉蝣目、等翅目、螳螂目、蝼蛄目、革翅目、直翅目、竹节虫目、螳螂目、茧蜂目、蟠翅目），亚门：半翅目（=副翅目）：伪翅目、虱目、缨翅目和半翅目。昆虫目及其所含重要经济科的鉴别特征、一般生物学、习性和栖息地（续）。新翅目亚门，脉翅目组-鞘翅目：捻翅目、大翅目、尖翅目、脉翅目和鞘翅目，全翅目组长翅目、蚤目、双翅目、毛翅目、鳞翅目，膜翅目组：膜翅目。IV. 昆虫生态学丰度的基本概念-模型与现实世界。种群增长基本模型-指数与逻辑模型。离散与连续增长模型。概念
使用不确定性和灵活设计的地热成本估算
地热技术经济模型目前正在广泛使用中，并不能在集成分析中共同说明参数不确定性，动态操作策略和动力工厂设计灵活性。对于可用的学术和政府提供的工具，地热发电成本估算通常始于单值输入，尽管对用户指定分布的支持捕获参数值的不确定性变得越来越普遍。确定项目价值的缺失作品允许对不确定性的灵活响应，在这种情况下，早期的建筑选择可以基于条件的设计修改，并且规则模拟了工厂一生中做出的现场管理决策。本文提出了一个不同的模板，用于估计包含设计灵活性的功率项目值。首先，使用确定性参数输入定义静态模型。通过灵敏度分析评估了诸如最初的地下条件，随着时间的推移随时间的变化，随着时间的推移而变化的变化以及更广泛的风险，例如对国家电气化的破坏，通过敏感性分析来评估。最敏感的特征是分配的概率密度函数，每个功能都在重复模型中采样以形成蒙特卡洛解决方案集合。然后通过执行设计灵活性的决策规则增强了此基本模型。本研究将提出的建模方法应用于新墨西哥州现有工厂的假设增强地热系统（例如）。对最终结果的多维分析为决策者提供了对设施设计，施工时间表和战略的最佳选择的见解，从而最好地降低了地热投资的经济成果不佳的风险。建模的概念使用靶向浅储层的模块化动力植物单元，它偏离了当前用于生产电力的水热系统。每个模块包括一个基于当前商业系统类似物的单个喷油器生产对二进制周期生成器。初始成本模型提供了对资本费用，运营和维护成本以及电力销售收入的静态评估，以确定工厂使用寿命的净现值（NPV）。用概率分布补充关键模型参数后，该模型使用多个决策规则来调整工厂设计，因为操作条件会随着时间的推移而变化。这些规则是连续实施的，可以使用摘要指标，直方图和目标曲线进行比较的结果集合。通过优化决策规定阈值标准来增强场景中的见解，从而表征了一种现场管理策略，该策略可最大程度地提高上空潜力而不会增加下行风险。
电动汽车设计，力学和
课程目标：1。学习EV和车辆力学的基础知识2。了解EV架构并研究储能系统概念3。推导电池模型并了解不同类型的电池及其充电方法4。学习DC-DC转换器的控制预赛。单元I内燃机9 0 9 IC发动机，BMEP和BSFC，车辆燃油经济性，排放控制系统，柴油排气排放的处理，内燃机和电动汽车的比较，光，中型和重型全电动车的审查。II单元电动汽车和车辆力学9 0 9电动汽车（EV），混合动力汽车（HEV），发动机评级 - EV与内燃机内燃烧发动机车辆的比较 - 车辆力学的基本原理。 III单元电池建模，类型和充电9 0 9电池和混合动力车辆中的电池 - 电池基础知识 - 电源板参数。 类型 - 铅酸电池 - 镍 - 卡德米电池 - 镍金属水合（NI MH）电池 - 锂离子电池 - Li-polymer电池，锌 - 空气电池，钠硫硫磺电池，氯化钠，氯化钠，研究和开发高级电池的开发。 电池建模，电路模型。 电池组管理，电池充电。 第四单元控制预序9 0 9 0 9控制设计初步 - 简介 - 转移功能 - 一阶和二阶系统的Bode图分析 - 稳定性 - 稳定性 - 瞬态性能 - 增强转换器的瞬态性能传递函数 - 增益边距和相位边缘研究 - 开放式循环模式。II单元电动汽车和车辆力学9 0 9电动汽车（EV），混合动力汽车（HEV），发动机评级 - EV与内燃机内燃烧发动机车辆的比较 - 车辆力学的基本原理。III单元电池建模，类型和充电9 0 9电池和混合动力车辆中的电池 - 电池基础知识 - 电源板参数。类型 - 铅酸电池 - 镍 - 卡德米电池 - 镍金属水合（NI MH）电池 - 锂离子电池 - Li-polymer电池，锌 - 空气电池，钠硫硫磺电池，氯化钠，氯化钠，研究和开发高级电池的开发。电池建模，电路模型。电池组管理，电池充电。第四单元控制预序9 0 9 0 9控制设计初步 - 简介 - 转移功能 - 一阶和二阶系统的Bode图分析 - 稳定性 - 稳定性 - 瞬态性能 - 增强转换器的瞬态性能传递函数 - 增益边距和相位边缘研究 - 开放式循环模式。单元V控制AC机器9 0 9 0 9简介 - 参考框架理论，在各种帧 - 矢量控制 - 直接扭矩控制中的诱导和同步机的基本模型。
经济学中的大型语言模型
文本数据的可用性越来越多，自然语言进步（NLP）已改变了经济学领域，使研究人员能够从大量非结构化数据中提取有价值的见解（Gentzkow等人。2019年，Ash和Hansen 2023）。Text-As-DATA分析始于基本模型（例如字袋），它随着大语模型（LLM）的发展而大大发展。这些模型（例如Bert和GPT）为理解和分析文本开辟了新的可能性，尤其是通过捕获较早方法来解决的语言的上下文和细微差别。从历史上看，词袋模型及其扩展（如n grams）主导了经济学中的文本分析格局。尽管这些模型在许多应用程序中都是有效的，但它们在文本中可以表示的信息限制，因为它们依赖于计数单词和短语，而不是了解文档中的长期连接。LLM的出现，尤其是基于变压器档案的人的出现，通过采用注意操作来克服许多限制，从而使模型可以以上下文依赖性方式权衡不同单词的重要性（Vaswani等人2017）。这项创新显着提高了模型解释和生成文本的能力，使LLMS成为经济研究的宝贵工具。近年来，LLM在经济和相关领域中的应用迅速扩大。研究人员已经开始在特定于域的数据集上微调这些模型，创建了诸如Finbert之类的专业版本（Yang等人。2023）。2020）用于财务文本和克利伯特伯特（Webersinke等人。2021）用于气候相关的文档。这些适应性证明了LLM在特定领域提高性能的潜力，从而对针对不同领域的独特需求量身定制的更准确和上下文感知的分析。尤其是这些微调模型可以预测与文档有关的元数据变量，例如工作职位中的薪水或远程工作选项（Bana 2022，Hansen等，Hansen等人。最近，实施工具来帮助LLMS遵循指示，并对人类反馈做出反应，导致了一代强大的AI助手（例如Chatgpt）的出现。这些模型可以执行以前认为需要人类智能的许多任务（Korinek 2023）。可以以有意义有效的方式与用户互动的AI助手，为将NLP应用于经济政策分析，市场研究以及其他方面提供了新的机会。尽管LLM有潜力，但它们在经济学中的采用并非没有挑战。这些模型的复杂性和规模，再加上训练它们所需的大量资源，引起了人们对可访问性和透明度的担忧。此外，经常从互联网中采购的广泛文本的依赖，引入了风险重新 -
EPA备忘录拟议的能源之星最有效的2025标准
Energy Star最有效的效率也是为零售商激励措施的杠杆作用，这是一项创新的，全国协调的市场转型计划的能源之星零售产品平台（ESRPP）的一部分。ESRPP零售商现在代表了当前计划赞助商的服务领域的1,750多个电器店面。目前，在2024年，有18个效率计划赞助商参加了ESRPP目前为美国家庭服务的31％。EPA通过流行的能量星产品发现器上的过滤器为消费者提供有关能量恒星最有效公认产品的信息。您可以在此处访问Energy Star产品查找器。2025产品类别和识别标准EPA完成了对与当前认可模型相关的数据的审查，并在多种情况下发现了能量星的多种更新，需要最有效的标准来识别最佳的能量星。EPA提出了针对Ashps，洗衣机，除湿机，房间空气清洁剂和通风孔风扇的更改。吊扇，干衣机，计算机监视器，洗碗机，地热泵，冰箱/冰柜，房间空调，天窗和窗户/滑动玻璃门的标准将与2024年相同。吊扇：2025年的吊扇没有提出任何更改。目前，被公认为能量星的吊扇最有效的2024占认证模型的16％。链接到完整建议文档的烘干机：对于能量恒星最有效的2025年的干衣机提出了任何更改。目前，所有干燥机基本模型中有11％有资格获得能量恒星最有效的2024识别。链接到完整的建议文件垫圈：EPA提议修改2025年的大型衣柜标准。对于大于2.5 ft3的型号，提出的最小iMEF值为3.1，最大IWF值为3.0。随着这些更改，在所有洗衣机中，目前有3个品牌的16个基本型号有资格获得认可。这代表所有基本模型的5％。链接到完整提案文档计算机监视器：2025年未针对计算机监视器提出更改。大约有4％的经认证模型符合能源之星最有效的2024标准，目前的监视器标准仍然是产品重新设计的高性能基准。链接到完整的提案文件除湿机：EPA提议修改2025年除湿标准。提议的便携式除湿剂的最低标准为1.85，产品≤25品脱/天，IEF为25.01-50品脱/天之间的IEF为2.20，产品≥50.01品脱/天的IEF为3.40。全院除湿机的最低标准是产品≤8.0ft3的IEF为2.35，产品> 8.0 ft3的IEF为3.81。目前，来自7个品牌的12个基本型号符合拟议的2025 Energy Star Most
Course Descriptions 科目简介
课程描述 科目简介 4 年制本科课程 ORM2205 编程入门 (3 学分)（从 2025-26 年的 CDS2205 重新编码） 本课程不需要计算机编程知识。它向学生介绍开发用于解决问题的计算机程序的基本概念和技术。整个课程使用面向对象编程方法来教授编程的基础知识。在本课程中，学生将学习如何应用集成程序开发工具来设计、实施、测试、调试和记录程序。它为学生能够使用高级编程语言（如 Java 和 C++）开发应用程序奠定了基础。 ORM2209 数字视频编辑和电影制作 (3 学分)（从 2025-26 年的 CDS2209 重新编码） 本课程探讨开发视频应用程序的各种方法。它向学生正式介绍理论概念和实际用法。视频组件包括文本、图形和图像、音频、视频和 3D 动画。学生还将学习开发、管理和处理数字视频产品（如录像带、CD、DVD、CD-ROM 等）的技术。还将讨论通过互联网、3G 电话网络以及其他计算机相关方法分发视频。完成课程后，学生应能够制作自己的电影。 ORM2215 互联网技术 (3 学分)（从 2025-26 年的 CDS2215 重新编码）本课程将研究互联网中使用的各种技术。学生将学习 PC 和互联网/WWW 的高级操作，并有望能够使用网页创作工具和编程语言开发网页。将研究互联网技术在不同商业应用中的应用，例如电子商务、数据库和内部网/外部网。本课程没有指定任何先决条件，但学生应该掌握基本的计算和网页创建技能。 ORM2250 电子商务：供应链应用 (3 学分) (从 2025-26 年的 CDS2250 重新编码) 本课程旨在建立传统企业与电子商务之间的联系。特别是，它研究电子商务 (e-business) 如何改变供应链中的商品和服务流动，以及它如何为传统企业和新企业创造威胁和机遇。此外，基于供应链管理 (SCM) 的基本模型，它使用计算机模拟程序、基于计算机的练习和案例分析教学法来构建 SCM、规划和变更管理的综合视图。应用涵盖物流、采购和运营战略，并通过消费者和工业环境中的案例研究和计算机模拟进行研究。 ORM2251 数字成像和摄影 (3 学分) (从 2025-26 年的 CDS2251 重新编码) 本课程介绍供应链管理的基本概念、技术、数字成像和数字摄影的基础知识和设备。课程将介绍所涉及的硬件和软件技术的原理以及它们在实际应用中的实际用途。学生还将学习使用当前的数字成像软件和设备。
![arxiv：2410.19363v2 [cs.cv] 2024年12月23日](/simg/g:\will\search\icon\source\6\686e38225a84bacafbcd016080a298d9958cd5fd.webp)
arxiv：2410.19363v2 [cs.cv] 2024年12月23日
胃肠道的异常异常会显着影响患者的健康，并需要及时诊断以进行有效治疗。 考虑到这一点，视频胶囊内窥镜（VCE）框架对这些异常的有效自动分类对于改善诊断工作流程至关重要。 这项工作介绍了开发和评估一种新型模型的过程，该模型旨在从VCE视频框架中对胃肠道异常进行分类。 Omni Di-Mensional Got Goate（OGA）机制和小波转换技术的整合到模型的体系结构中，该模型可以专注于内窥镜图像中最关键的区域，从而降低噪声和无关紧要的特征。 这在胶囊内窥镜检查中尤其重要，其中图像通常包含质地和颜色的高度可变性。 小波转换是通过有效捕获空间和频域信息的贡献，从而改善了特征提取，尤其是用于检测VCE框架的微妙特征。 此外，从固定小波变换和离散小波变换中提取的特征是串联的通道以捕获多尺度特征，这对于检测息肉，溃疡和出血至关重要。 这种方法提高了不平衡胶囊启示数据集的分类精度。 提出的模型达到了92。 76％和91。 分别为培训和验证精度为19％。 同时，培训和验证损失为0。 2057和0。 2700。 81％，AUC为87。 49％，F1得分为91。异常会显着影响患者的健康，并需要及时诊断以进行有效治疗。考虑到这一点，视频胶囊内窥镜（VCE）框架对这些异常的有效自动分类对于改善诊断工作流程至关重要。这项工作介绍了开发和评估一种新型模型的过程，该模型旨在从VCE视频框架中对胃肠道异常进行分类。Omni Di-Mensional Got Goate（OGA）机制和小波转换技术的整合到模型的体系结构中，该模型可以专注于内窥镜图像中最关键的区域，从而降低噪声和无关紧要的特征。这在胶囊内窥镜检查中尤其重要，其中图像通常包含质地和颜色的高度可变性。小波转换是通过有效捕获空间和频域信息的贡献，从而改善了特征提取，尤其是用于检测VCE框架的微妙特征。此外，从固定小波变换和离散小波变换中提取的特征是串联的通道以捕获多尺度特征，这对于检测息肉，溃疡和出血至关重要。这种方法提高了不平衡胶囊启示数据集的分类精度。提出的模型达到了92。76％和91。分别为培训和验证精度为19％。同时，培训和验证损失为0。2057和0。2700。81％，AUC为87。 49％，F1得分为91。81％，AUC为87。49％，F1得分为91。提出的模型达到了平衡的精度94。11％，精度为91。17％，召回91。19％和98的特异性。44％。此外，该模型的性能是针对两个基本模型VGG16和RESNET50的基准测试的，证明了其增强的能力，可以准确识别和分类一系列胃肠道异常。这项工作在2024 Capsule Vision Challenge中获得了第27位。可以在https://github.com/09srinivas2005/capsule-endoscopy-multi-classificatio n-via-gia-gia-gated-gated-gatew-githet-and-thevelet-transformations.git上找到实施和其他资源。
研究声明
是一个障碍。我们已经开发了许多具有概率正确性保证的不确定性量化技术。典型的不确定性定量技术使I.I.D.假设训练和测试分布是相同的（或密切相关的交换性假设）；因此，我们还设计了用于检测和减轻分配转移影响的技术。最后，我们设计了受到离线增强学习技术启发的算法，该算法可以从大规模批处理数据中以安全的方式进行学习，而无需与环境进行潜在危险的互动。神经词系统的保形预测。共构预测是通过将基本模型改为输出标签而不是单个标签的统计量来量化预测不确定性的技术的集合[1]。这些算法具有覆盖范围的范围，尤其是在假设训练和测试分布相同的假设下，预测集可以保证包含具有很高概率的地面真相标签。用于建立值得信赖的神经符号程序，与更传统的不确定性量化技术相比，共形预测具有多个优势，这些技术预测了每个标签的概率（例如，校准预测）。首先，与概率相比，预测集往往更容易纳入存在的软件（例如，传统的机器人计划算法可以避免障碍的预测集，而在概率预测下的计划需要修改计划算法）。此外，覆盖范围保证通常直接转化为整个系统的安全保证（例如，可以保证机器人避免具有很高概率的障碍），而为预测概率提供的保证是易于解释的。我们最近的工作已经证明了如何使用学习理论的技术来设计可能带有近似正确（PAC）瓜素的共形算法[2]。我们的工作也是第一个证明了如何将保形预测应用于包括Resnet [3]在内的深神经网络，随后在结合形式预测和深度学习方面有很大一部分[4，5]。在后续工作中，我们已经证明了共形预测提供的覆盖范围保证是如何用于为更广泛的神经成像计划提供概率保证。例如，我们将其与模型预测性屏蔽结合在一起 - 我们在先前的工作中开发的安全强化学习算法[6，7，8]），以使从视觉观察结果获得安全的加强学习，其中强化学习代理使用DNN策略直接映射图像[9]。在另一项工作中，我们展示了如何为大型语言模型构建共形预测集，并构成它们以提供概率保证，以检索增强问题回答[10]。最后，在正在进行的工作中，我们通过使用抽象解释来通过程序传播预测集[11]，致力于将这些技术扩展到一般程序组成。分布偏移下的不确定性定量。如果可以区分它们，则不确定性量化的传统算法，包括共形和校准预测，在很大程度上取决于I.I.D.训练和测试分布是相同的（或稍弱的交换性假设）。 在许多现实世界中，这些假设分解了 - 例如，在不断变化的环境中运行的机器人或部署在患者人群不同的新医院中的机器学习模型。 因此，除了量化I.I.D.下的不确定性外 假设，我们需要检测该假设何时失败。 我们考虑了无监督的域适应设置（即，我们从移位的测试分布中使用了未标记的示例），这在许多设置中都存在，因为系统可以观察到所需的预测输出的输入。 然后，我们建议使用基于分类器的测试来检测协变量分布的变化[12]。 直观地，想法是训练DNN以区分培训和测试输入。训练和测试分布是相同的（或稍弱的交换性假设）。在许多现实世界中，这些假设分解了 - 例如，在不断变化的环境中运行的机器人或部署在患者人群不同的新医院中的机器学习模型。因此，除了量化I.I.D.下的不确定性外假设，我们需要检测该假设何时失败。我们考虑了无监督的域适应设置（即，我们从移位的测试分布中使用了未标记的示例），这在许多设置中都存在，因为系统可以观察到所需的预测输出的输入。然后，我们建议使用基于分类器的测试来检测协变量分布的变化[12]。直观地，想法是训练DNN以区分培训和测试输入。