在使用此保险箱之前,请检查保险箱以确保门闩锁正确。您可以使用随附的机械键执行快速测试。打开并关闭安全的5次。如果您发现任何问题或缺陷,请勿使用该产品。请通过support@vaulteksafe.com向Vaultek客户支持发送电子邮件。始终检查以确保安全门关闭时已锁定。此保险箱使用坚固的闩锁系统。牢固关闭前门中心附近。门需要牢固的压力,并在正确关闭时会自动锁定。尽快更改默认代码,以防止未经授权访问您的保险箱。不要丢失钥匙。发生停电的情况下,四个AA电池将在低功率模式下持续约3个月。不要随时放置或存储备用键。请勿将装载的枪存储在本机中。枪支本质上是严重的,必须尊重。负责任地存储。将该产品远离小孩,因为包装包含可能成为窒息危险的小物品。
越来越复杂的学习方法(例如 boosting、bagging 和深度学习)使 ML 模型更加准确,但更难解释和说明,最终形成了黑盒机器学习模型。模型开发人员和用户通常都会在性能和可理解性之间做出权衡,尤其是在医学等高风险应用中。在本文中,我们提出了一种新颖的方法,用于在给定特定实例的情况下为通用机器学习模型的预测生成解释。该方法名为 AraucanaXAI,基于替代的局部拟合分类和回归树,用于提供通用机器学习模型预测的事后解释。所提出的 XAI 方法的优势包括对原始模型的卓越保真度、处理非线性决策边界的能力以及对分类和回归问题的本机支持。我们提供了 AraucanaXAI 方法的打包开源实现,并在 AI 的医疗应用中常见的多种不同设置中评估了其行为。这些问题包括模型预测与医生专家意见之间可能存在的分歧以及由于数据稀缺导致的预测可靠性低。
摘要:航空航天信息物理系统的适航认证传统上依赖概率安全评估作为标准工程方法来量化与系统组件故障相关的潜在风险。本文介绍并讨论了依赖多种合作和非合作跟踪技术的检测和避免 (DAA) 系统的概率安全评估,以识别无人机系统 (UAS) 与其他飞行器相撞的风险。具体来说,故障树分析 (FTA) 用于测量每个基本组件故障的整体系统不可用性。考虑到导航和监视系统的相互依赖性,应用共同原因故障 (CCF)-beta 模型来计算与共同故障相关的系统风险。此外,还进行了重要性分析以量化安全措施并识别最重要的组件故障。结果表明,合作监视系统的交通检测失败对整个 DAA 系统功能的影响更大,并且合作监视中本机定位失败的概率大于其交通检测功能。尽管所有传感器单独产生 99.9% 的操作可用性,但事实证明,实施依赖于合作和非合作技术的适当多传感器 DAA 系统是实现设计的必要条件
摘要 - 生成人工智能(Genai)通过内容创建为用户提供各种服务,这被认为是将来网络中最重要的组成部分之一。但是,培训和部署大型人工智能模型(BAIMS)引入了大量的计算和通信开销。由于需要高性能计算基础架构以及长距离访问云服务的可靠性,保密性和及时性问题,因此对集中式方法构成了关键挑战。因此,敦促将服务分散,部分将它们从云移至边缘,并建立本地Genai服务以实现私人,及时和个性化的经验。在本文中,我们提出了一种带有协同的大云模型和小边缘模型的全新自下而上的Baim体系结构,并设计了一个分布式培训框架和一个以任务为导向的部署计划,以有效地提供本机Genai服务。拟议的框架可以促进协作智能,增强适应性,收集边缘知识并减轻边缘云负担。通过图像生成用例证明了所提出的框架的有效性。最后,我们概述了基本研究指示,以充分利用Edge和Cloud对于本地Genai和Baim应用程序的协作潜力。
广泛的害虫,主要是鳞翅目(毛毛虫),双翅目(蚊子和黑蝇)和鞘翅目(甲虫幼虫)(Sanchis 2011)。bt的特征是在孢子形成过程中生产,内毒素蛋白(称为哭泣的蛋白),这些蛋白会积聚并形成晶体包含体。昆虫必须消耗/摄取这些哭泣的蛋白质,才能感受到其作用,直到昆虫死亡。在摄入后,昆虫中肠内的碱性条件会导致晶体的溶解化,从而将其转化为有毒的核心碎片(Sansinenea 2019)。这些有毒蛋白与位于昆虫中肠上皮细胞上的受体(糖蛋白或糖蛋白)结合(Bravo等人2011)。结合后,毒素会改变其构象,从而使其插入细胞膜并形成阳离子选择通道(Bravo等。2013)。当形成足够的这些通道时,几个阳离子进入了细胞。这会导致细胞内部的渗透不平衡,从而导致中肠上皮完整性的丧失。这使碱性肠道果汁和细菌可以通过中肠地下膜,杀死昆虫。当用作喷雾剂时,这些毒素无效地防止昆虫攻击植物的根或植物的内部部分(Sanahuja等人。2011)。这些局限性引发了人们对开发新的遗传修饰植物和细菌表达哭泣和其他BT-杀虫基因的兴趣,以便提供更有效的毒素递送系统来控制这些昆虫(Azizoglu和Karabörklü2021)。2021; Lazarte等。在生物技术技术(例如基因工程)中的持续进展,具有计算生物学的能力,导致了有关BT的发展和发现。在这种情况下,全球各个研究小组对寻找具有新的抑制活性范围和高水平的毒性毒素的新型哭泣毒素非常感兴趣,这是针对虫害的一种替代品,这种毒性毒性具有更高的抗药性水平(Hou等人 2019; Crickmore等。 2021)。 结果,使用术基因组数据,遗传修饰(GM)微生物的发展的持续菌株改善正在成为不可避免的能够实现非本地基因表达和改善本机生产国以发展遗传学改善菌株的工具包(Liu等人(Liu等)(Liu等人。 2017; Azizoglu等。 2020)。 今天的新一代方法,例如模拟和动态研究,2019; Crickmore等。2021)。结果,使用术基因组数据,遗传修饰(GM)微生物的发展的持续菌株改善正在成为不可避免的能够实现非本地基因表达和改善本机生产国以发展遗传学改善菌株的工具包(Liu等人(Liu等)(Liu等人。2017; Azizoglu等。2020)。今天的新一代方法,例如模拟和动态研究,
变更参考描述para。1216基于CCIP和ARPI更改的经过修改的可保险种植要求。第1段。1216a(5)包括允许确定合同价格的生产协议。第1段。1217修改后的CCIP和ARPI不可保险的面积要求,以符合新的破坏和本机SOD政策更改。第1段。1219澄清的要求添加ARD之后发现的未报告的面积或未报告的单元。第1段。1232添加了有关CCIP的可接受面积报告修订的澄清。第1段。1232a(3)添加了有关面积报告修订的澄清,其中包括未报告的单位和/或未报告的面积。第1段。1232b(4)添加了有关Afipreage报告修订要求的注释。第1段。1232E(8)删除了先前的1232e(8)(a)(i)。第1段。1232E(10)在未经检查的情况下可以修订面积报告时,在情况下增加了未注明的面积,除非满足保险要求,否则它不会改变保单的责任。第1段。1303E(1)(e)在本年度生产报告外增加了新的精算要约的重新认证。第1段。1307和1328
摘要 - 本文对各种设计辅助技术对本机RRAM对硅的固有性能和可靠性的影响进行了全面评估。设计和技术的协作优化在替换传统闪存作为领先解决方案方面起着至关重要的作用。我们展示了使用读取之前的读取,电流限制和写入终止技术导致编程操作期间的功耗分别减少了47%,56%和13%。通过与写入验证和误差校正代码机制的结合,这些增强能够统称能源消耗减少83%,访问时间降低了55%。通过引入一种新颖的智能写算法(SWA),使这些进步成为可能。利用130nm CMOS技术实施的代表性128KB RRAM宏,这项研究显着有助于RRAM在嵌入式应用中的可行整合。对硅的实验评估验证了可靠性的提高,在经历了100万个周期后,读取了28.1µA读取边缘,而不会遇到任何读取错误,从而保持低于10 -7的位错误率(BER)。索引术语 - 无挥发性内存,ECC,智能算法,自适应和可重新配置系统,变体耐受
材料建模的人工神经网络(ANN)获得了显着的兴趣。我们报告了基于Boltzmann机器(BM)体系结构对ANSATZ的ANSATZ的ANSATZ的改编,用于量子化学计算[Yang等,J。Chem。理论计算。,2020,16,3513–3529]。在这里,这项研究将其扩展的形式主义提出了量子算法,该算法可以通过量子门制备NQ。ANN模型的描述符被选为电子配置的占领,是用量子机械代表的。我们的算法可能具有与先前研究中使用的基于经典抽样的组合相比的潜在优势。可以使用量子本机程序准确地形成NQ。仍然,在能量最小化方面对模型的训练有效地在经典计算机上进行。因此,我们的方法是一类变异的量子本素。BM模型与Gibbs的分布有关,我们的准备程序利用了量子相估计的技术,但没有哈密顿的进化。通过在量子计算机模拟器上实现该算法来评估所提出的算法。显示了理论的完整空间配置相互作用水平的说明性分子计算,并确定了与我们先前经典方法的准确性的一致性。
•阅读所有电源设备和飞机的手册,并在使用本机之前确保电源配置是合理的。•在将ESC连接到相关设备之前,请确保所有电线和连接都很好地隔离,因为短路会损坏您的ESC。确保所有设备连接良好,以防止可能导致飞机失去控制或其他无法预测的问题(例如对设备损坏)的连接不良。如有必要,请使用具有足够功率的焊铁将所有输入/输出线和连接器焊接。•在高速旋转期间切勿将电动机锁定,否则ESC可能会被摧毁,并且可能会损坏电动机。(注意:如果电动机真的被锁定,将节气门棒移到底部位置或立即断开电池的连接。)•在极炎热的天气中切勿使用此单元,或者在变得非常热时继续使用它。因为高温会激活ESC热保护,甚至会损坏您的ESC。•使用后始终断开并卸下电池,因为如果仍然连接到电池,ESC将继续消耗电流。长期接触将导致电池完全放电,并损坏电池或/和ESC。这不会在保修中涵盖。
演示文稿“ AI物流:物流中心的人工智能革命”。马德里,2月8日,2024年。-Telefónica和WürthEspaña,在不同领域的工业用品专业直接销售领导者,在Agoncillo(LaRioja)的后勤中心(LaRioja)中开发并实施了基于5G+和人工智能的几种解决方案,使其成为第一个Intelligent Intelligent Intelligent Intelligent Intelligent Intelligent Intelligent Logistics行业。以这种方式,Telefónica与诺基亚,Teradata和Etiqmedia的合作,已经回应了工厂某些过程的优化需求,以及Würth在其物流过程中发展的目标。在本机中部署在中心中的最新5G+网络将人工智能纳入人工智能,能够预测未来的情况,以便在当前做出决策。在这种连接性的基础上,由于从位于物流中心的各个点的连接摄像机生成的超高定义视频流中实时提取的数据,已将人工视觉解决方案集成到控制物流过程中,该视频流在分析和数据管理平台中与生态系统的其余部分集成。这种创新的解决方案对Würth提出的五个挑战提供了直接回应: