XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System编写程序
最终用户编程，概率编程和生成AI
“对于大多数人来说，英语比使用符号要容易得多因此，我认为数据处理器应该能够用英语编写程序，并且计算机将它们转换为机器代码。那是Cobol的开始。”后海军上将恩典料斗
高度自动化系统中的人为因素 - CIEHF
回首往事，我似乎很惊讶，尽管我从事了 40 年的职业生涯，主要从事高危行业复杂系统研究、开发、验证和使用的人为因素方面工作，却从未直接参与过自动化项目。显然，自动化和数字化已经无处不在。我的职业生涯从将程序插入模拟计算机和用 Fortran 编写程序开始，随着“便携式计算机”的推出而迅速发展（我的第一台计算机重 7 公斤多，放在 75 毫米多高的包里挎在肩上），到如今我们口袋里随身携带的设备的惊人功能和性能，这些设备在我们的日常生活中越来越重要，甚至可以在餐厅点餐。
van Wijngaarden 语法的内在语义
在正式检查程序的（预期）含义时，通常会有很多麻烦，并且会增加复杂性，因为程序的形式语义通常与程序本身以及生成编写程序的编程语言的形式语法无关。相反，van Wijngaarden 语法具有内在语义，即它们的规则包含或表达由它们生成的终端字符串的（预期）含义。这种内在性允许在句法变化和上下文相关条件下保留含义。为了更好地展示 van Wijngaarden 语法语义的内在性，我将它们与属性语法进行了对比，后者是需要对编程语言进行语义分析时（例如在编译中）经常选择的选择。
项目代码：JRMP2025_04学校 /部门< / div>
在这个项目中，参与的学生将完成三个级别的学习，以使他们能够编写程序以自动控制机器人。在第一级，他们将学会通过可穿戴手套来控制人形机器人的运动。这将使他们获得有关机器人的工作原理以及如何用于控制目的的Arduino进行编程的基本知识。在第二层中，他们将在AI-Empoperapity的机器人视觉系统上进行智能对象识别，其中将强调基本机器学习技能，例如数据收集，培训机器学习算法和硬件实现等基本的机器学习技能。在第三级，他们将在大型工业机器人上设计和实施控制算法，以在工业中获得机器人控制的动手经验。
PLTW 面向创新者和制造者的计算机科学
面向创新者和制造者的计算机科学课程教导学生，编程不仅限于虚拟世界，还涉及物理世界。学生需要创造性地使用传感器和执行器来开发与环境交互的系统。通过设计算法和使用计算思维实践，他们编写程序并将其上传到执行各种真实任务的微控制器。该单元通过有意义的应用拓宽学生对计算机科学概念的理解。团队选择并解决与可穿戴技术、交互式艺术或机械设备相关的个人相关问题。在整个单元中，学生通过融合硬件设计和软件开发来学习物理世界的编程，让学生通过创建个人相关、有形且可共享的项目来发现计算机科学概念和技能。
本科研究学者研讨会摘要书
流媒体数据和大于RAM的处理变得越来越重要，因为我们转向云和分布式数据管理模型。处理大数据时，分析系统的性能可能会对组织的硬件和软件设计的设计产生广泛的影响。当前的研究追求流体记忆，以编写程序，以更接近现代硬件的速度处理流数据。本文介绍了一个新颖的用户空间API，用于将物理内存重新映射到虚拟内存中，以支持高性能流数据处理。此API依赖于其与内核和CPU使用的数据结构的低级交互来实现此速度，从而使对可移植性和安全性进行了权衡。对于在受信任环境中运行的应用程序，该系统提出了对Windows中存在的传统内核API的重新映射速度增加200倍的可能性，并将功能扩展到Linux生态系统。
美国课程手册（计算机科学课程）- CentraleSupelec |
讲师：Guillaume Mainbourg 部门：DÉPARTEMENT INFORMATIQUE 教学语言：英语、法语 校区：巴黎校区 - 萨克莱、雷恩校区、梅斯校区 工作量（HEE）：60 现场小时数（HPE）：36,00 说明 SIP 课程旨在培养未来的工程师理解和掌握他们在职业生涯中会遇到的 IT 工具和信息系统，以及正确设计和编写程序的能力。 该课程由两部分组成：信息系统和编程，使用 Python 语言。 在编程和算法方面，三门连续的课程帮助学生培训。 这是第一门 SIP 课程，接下来是两周的编程（编码周）和算法与复杂性课程。 一年级学生在这些领域的水平差异很大，因为他们之前的课程（预备班包括“MP Option Info”、其他大学等）和个人编程品味不同（有些学生已经参加过编程竞赛）。本课程不要求任何算法方面的高级概念。但是，所有学生必须验证最低共同水平，最先进的学生将能够进一步学习。学生在三门课程结束时能够编写的程序将对 CS 的其他课程、实验室有用，而且在第一级，对校园和公司的学生俱乐部也很有用。季度编号 SG1 先决条件（就 CS 课程而言）无先决条件
人工智能正在为空调工程师提供帮助
在这个例子中，AI 检测到实际室温低于设定点（太冷），送风流量为零，尽管送风挡板 100% 打开。哦，它不比人类聪明。是的，我们需要人类编写程序来告诉我们检查。在什么时候？这个错误报告给了空调工程师。任何读过这篇文章的人可能也会发现这个缺点。但使用人工智能最重要的优势是，你编写的程序只需要执行一次。它会一直这样进行故障检测，永不停歇，永不疲倦。永远不会感到无聊，每天都要与建筑物中的数千台 VAV 箱一起工作。当检测到故障时，AI 还可以进行故障诊断，例如导致故障的原因。在这个例子中，从皮托管到压力传感器的压力测量管松动，导致压力读数为零。VAV 箱也会将空气流量视为零。起初，AI 对此并不擅长，不知道错误是什么。但我们人类逐渐教会 AI，如果它遇到此数据的错误，那应该是由此引起的。如果数据出现这种错误，很可能是因为AI的记忆力超强，它不会忘记，而是不断积累知识。不断进步随着时间的推移，AI再次发现了同样的错误。可以诊断错误已更正可以说出导致错误的原因以及如何修复它。自动故障检测和诊断（AFDD）将发挥作用。肯定更多的是空调工程