XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System选择器
HID 使用表
3 使用页面 17 3.1 HID 使用表约定 ............................................19 3.2 处理未知用法 ...。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。....................20 3.3 用法和单位 ......。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 3.4 使用类型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.............22 3.4.1 使用类型（控件） ............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.......22 3.4.1.1 线性控制（LC） ...............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 3.4.1.2 开/关控制 (OOC) 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...............23 3.4.1.3 瞬时控制（MC） .........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...23 3.4.1.4 单次控制 (OSC) ...........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 3.4.1.5 重新触发控制（RTC） .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 3.4.2 使用类型（数据） .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 3.4.2.1 选择器（Sel） .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 3.4.2.2 静态值（SV） .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 3.4.2.3 静态标志（SF） .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 3.4.2.4 动态标志（DF）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 3.4.2.5 动态值（DV） .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 3.4.3 使用类型（集合） .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 3.4.3.1 命名数组（NAry） .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 3.4.3.2 收集申请（CA）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..........26 3.4.3.3 集合逻辑（CL） ............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 3.4.3.4 实物收集 (CP) ....................................26 3.4.3.5 使用开关（美国） ..........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 3.4.3.6 用法修饰符 (UM)。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 3.4.4 替代类型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 3.5 系统控制.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 3.5.1 键盘.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 3.5.2 鼠标。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 3.5.3 操纵杆.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 3.6 HID 语言。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 3.6.1 使用数据描述符（0x01）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 3.6.2 供应商定义的 HID LANGID（0x3C - 0x3F）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31
Lobish：使用基于通道的变换和模式解释语言检测中的脑电信号的符号语言
摘要：脑电图 (EEG) 信号包含有关大脑状态的信息，因为它们反映了大脑的功能。然而，手动解释 EEG 信号既繁琐又耗时。因此，需要使用机器学习方法提出自动 EEG 翻译模型。在本研究中，我们提出了一种创新方法，以实现高分类性能和可解释的结果。我们引入了基于通道的变换、通道模式 (ChannelPat)、t 算法和 Lobish（一种符号语言）。通过使用基于通道的变换，EEG 信号使用通道的索引进行编码。所提出的 ChannelPat 特征提取器对两个通道之间的转换进行编码，并用作基于直方图的特征提取器。采用迭代邻域分量分析 (INCA) 特征选择器来选择最具信息量的特征，并将所选特征输入到新的集成 k 最近邻 (tkNN) 分类器中。为了评估所提出的基于通道的 EEG 语言检测模型的分类能力，收集了一个包含阿拉伯语和土耳其语的新 EEG 语言数据集。此外，还引入了 Lobish，以便从所提出的 EEG 语言检测模型中获得可解释的结果。所提出的基于通道的特征工程模型被应用于收集的 EEG 语言数据集，实现了 98.59% 的分类准确率。Lobish 从大脑皮层提取有意义的信息以进行语言检测。
使用 Gumbel-softmax 实现深度神经网络的端到端可学习 EEG 通道选择
摘要 — 目的。为深度神经网络开发一种高效的嵌入式脑电图 (EEG) 通道选择方法，使我们能够将通道选择与目标模型相匹配，同时避免与神经网络结合使用包装器方法所带来的巨大计算负担。方法。我们采用一个具体的选择器层来联合优化 EEG 通道选择和网络参数。该层使用 Gumbel-softmax 技巧来构建选择过程中涉及的离散参数的连续松弛，从而允许以传统反向传播的方式端到端地学习它们。由于经常观察到选择层在某个选择中包含两次相同的通道，我们提出了一个正则化函数来缓解这种行为。我们在两个不同的 EEG 任务上验证了这种方法：运动执行和听觉注意解码。对于每个任务，我们将 Gumbel-softmax 方法的性能与针对此特定任务量身定制的基线 EEG 通道选择方法进行比较：分别使用效用度量的互信息和贪婪前向选择。主要结果。我们的实验表明，所提出的框架具有普遍适用性，同时其性能至少与这些最先进的、针对特定任务的方法一样好（通常更好）。意义。所提出的方法提供了一种有效的、独立于任务和模型的方法来联合学习最佳 EEG 通道以及神经网络权重。
数字语音通信系统 - DVCS6100 - Redimec
DVCS6100 是 Becker Avionics 最新的数字音频选择器和对讲系统。设计时同时考虑了旋翼和固定翼飞机，Becker Avionics 充分利用了其在航空航天工业音频应用方面的成熟技术。通过使用面向未来的 DSP 和微控制器技术，该系统符合当今最新的技术和质量标准。它采用了模块化系统设计理念，以在系统集成期间实现最大灵活性，并确保在飞行操作期间实现最佳性能和可靠性。DVCS6100 由以下部分组成：一个远程电子单元 REU6100，最多 6 个音频控制单元 ACU6100 或 ACU6101，可选对讲放大器，最多可容纳 12 名乘客。最多 6 个音频控制单元中的每一个都通过双冗余 CAN 总线将所选开关和旋转控制器的状态传输到远程电子单元。阻抗匹配和音频数字信号处理在 REU6100 内进行。 EM6100 是存储设备（可选）。它是一个连接到 REU6100 的小型设备，用于存储系统配置。允许轻松进行现场更换，而无需在工作台上重新配置系统。在系统集成或操作员现场使用期间，DVCS6100 的配置可通过 Becker Avionics 提供的特殊配置软件工具轻松实现。为确保操作期间的最大可靠性和安全性，系统具有特殊的安全模式：● 从属模式：如果飞行员或副飞行员 ACU 完全丢失，则通过将选择开关设置为并行切换控制
数学、计算机科学、人工智能与机器人学学士（M.CS.AI & R）
第一学期:: 网络技术课程目标：本课程使学生能够创建由静态和动态网页组成的灵活、有吸引力、用户友好的网站。除此之外，学生还将学习通过 Javascript 与网页交互并在互联网上托管自己的网站。学习成果：学习本课程后，学生将有能力创建自己的网站并在互联网上托管。学生还将对互联网使用的技术有足够的了解。单元 - 第一 HTML：基本 HTML 标签和属性、文档正文、文本、超链接、添加更多格式、列表、表格、分组、图像。更多 HTML：多媒体对象、框架、表格、标题单元 - 第二级层叠样式表：简介、语法、选择器、背景光标、文本字体、列表、表格、盒子模型、使用样式、简单示例、创建自己的样式、样式中的属性和值、格式化信息块、图层。第三单元 JavaScript 简介：什么是 DHTML、JavaScript 基础知识、变量、字符串操作、数学函数、语句、运算符、数组和函数。第四单元 JavaScript 的 DHTML：数据验证、打开新窗口、消息和确认、状态栏、不同框架、滚动按钮、移动图像。第五单元 XML：为 Web 应用程序定义数据、基本 XML、文档类型定义、呈现 XML、文档对象模型、Web 服务 教材：
Winnebago Industries 零件和配件目录
131147-01-01A 单门冰箱门，顶部旋钮，Norcold N300.9 131147-01-731 控制面板，3 通 131147-01-732 开关/选择器，4 位置 131147-01-733 火花点火器 131147-01-734 火焰计 113737-01-709 断路器 113737-01-735 恒温器燃气阀 131147-01-725 弯头，黄铜/90˚。2 PC 131147-01-726 适配器，管道 113737-01-730 安全点火阀 131147-01-728 插头/延长安全阀 131147-01-729 热电偶 131147-01-730 O 形环，安全阀 131147-01-746 燃烧器组件 131147-01-747 火花电极 131147-01-748 测压嘴 104137-06-724 冰格 125242-01-750 夹子 131147-01-701 燃气控制器 131147-01-702 控制面板组件 131147-01-704 旋钮，恒温器131147-01-723 加热器，直流 131147-01-724 加热器，交流 131147-01-721 橱柜挡板 131147-01-708 门闩 131147-01-710 铰链/橱柜-上部/RH，下部/LH 131147-01-712 金属丝架上部 131147-01-713 金属丝架下部 131147-01-714 门箱，白色 131147-01-715 滴水盘 113737-01-701 衬套-铰链 131147-01-711 门组件。(泡沫) 131147-01-742 面板固定器 (已使用 2 个) 131147-01-743 米色插头 131147-01-744 闩锁板 102621-04-703 支架弹簧，RH 白色蒸发器 102621-04-707 支架弹簧，LH 白色蒸发器 131147-01-705 冷冻室门 131147-01-735 铰链/冷冻室门，RH 131147-01-736 铰链/冷冻室门，LH 131147-01-738 弹簧销 131147-01-716 燃烧器管 131147-01-717 燃气入口管131147-01-718 接线端子 131147-01-719 手动关闭阀 131147-01-720 冷却装置-NSC 系统。包
tptu-v2：提高任务计划和大型工具的使用...
大型语言模型（LLMS）已经证明了需要解决任务计划和使用外部工具（例如天气和计算器API）组合的任务的熟练程度。但是，现实世界中的复杂系统提出了有关任务计划和工具使用情况的三个普遍的挑战：（1）实际系统通常具有许多API，因此将所有API的描述以LLMS的提示馈送是不切实际的，因为代币长度有限； （2）实际系统是为处理复杂任务而设计的，基本LLM几乎无法为此类任务计划正确的子任务订单和API呼叫顺序； （3）实际系统中API之间的类似语义和功能在区分它们时都为LLM甚至人类都带来了挑战。回应，本文介绍了一个旨在增强现实世界中LLM代理的任务计划和工具使用（TPTU）功能的综合框架。我们的框架包括三个旨在应对这些挑战的关键组件：（1）API猎犬在广泛的API集合中选择最相关的API； （2）LLM FineTuner对基本LLM进行调整，以增强其在任务计划和API调用方面的能力； （3）演示选择器检索与难以区分的API相关的演示，该演示进一步用于秘密学习以提高最终性能。我们使用现实世界中的行业系统和开源的学术数据集验证我们的方法，证明了每个组件以及集成框架的功效。
悉尼的住宅搬迁景观
摘要：这项研究调查了家庭住宅搬迁时机，这对于运输和城市规划至关重要。分析澳大利亚悉尼1,024次搬迁的高维数据集，研究将十个机器学习生存技术与三种经典生存模型进行了对比。结果表明，当经典模型与基于树的自动化特征选择器配对时，它们与机器学习成果紧密相符。值得注意的是，GBM，XGBoost和随机森林模型出现了出色的表演者。这项研究提供了自动和手动特征选择之间的全面比较，阐明了影响家庭住院时间的变量。虽然利用各种模型的预测堆叠的集合建模来提高准确性，但这些改进是边际，强调固有的建模挑战，尤其是在一致性指数中错误分类的特定家庭对的反复出现的问题。彻底的特征分析重点介绍了房屋所有权作为最重要的预测指标，强调了最近的生活事件和可访问性功能在搬迁决策中的重要性。研究强调了考虑当前和未来房屋在搬迁模型中的可及性的重要性，在模型结果中具有20％的特征。在这些基本见解的基础上，该研究为对可持续城市规划中的个人决策过程提供了更深入的理解铺平了道路。关键字：住宅搬迁，机器学习，生存分析，住宅自我选择，可访问性
移动应用程序开发 - 马德拉斯大学
讲解移动应用程序开发的基础知识 开发具有用户界面、网络和动画的 Android 应用程序。 使用模拟器工具测试和发布应用程序。单元 - I 移动应用程序开发 - 移动应用程序和设备平台 - 构建移动应用程序的替代方案 - 比较原生应用程序和混合应用程序 - 移动应用程序开发生命周期 - 移动应用程序前端 - 移动应用程序后端 - 关键移动应用程序服务 - 什么是 Android - Android 版本历史记录 - 获取所需工具 - 启动您的第一个 Android 应用程序 - 探索 IDE - 调试您的应用程序 - 发布您的应用程序 单元 - II 了解活动 - 使用意图链接活动 - 片段 - 显示通知 - 了解屏幕的组件 - 适应显示方向 - 管理屏幕方向的变化 - 利用操作栏 - 以编程方式创建用户界面监听 UI 通知 单元 - III 使用基本视图 - 使用选择器视图 - 使用列表视图显示长列表 - 了解专门的片段 - 使用图像视图显示图片 - 使用带有视图的菜单 - 使用 WebView - 保存和加载用户首选项 - 将数据持久保存到文件-创建和使用数据库。单元 IV 在 Android 中共享数据-创建您自己的内容提供程序-使用内容提供程序-短信-发送电子邮件-显示地图-获取位置数据-监控位置。单元 V 使用 HTTP 使用 Web 服务-使用 JSON 服务-创建您自己的服务-将活动绑定到服务-了解线程。
教育技术团队教学： -
CMS-A-CC-1-1-TH：数字逻辑核心课程1：理论：04学分：60小时集成电路：（5小时）双极逻辑系列：DTL，TTL Not Gate，TTL NAND NAND NAND GATE，TTL NAND NON GATE，TTL NON GATE，TTL NOR GATE，TTL NON GATE，OPEN COLLECTOR，FANOR，fan-in-fan-in，fan，Out; MOS Logic Families: NMOS, PMOS, CMOS, SSI, MSI, LSI and VLSI classification Number Systems : (5 hours) Weighted and Non-Weighted Codes, positional, Binary, Octal, Hexadecimal, Binary coded Decimal (BCD), Gray Codes, Alphanumeric codes, ASCII, EBCDIC, Conversion of bases, Parity bits, Single Error bit detection and校正代码：锤击代码，固定和浮点算术：加法，减法，乘法和除法。Boolean Algebra: (8 hours) Fundamentals of Boolean Expression: Definition of Switching Algebra, Basic properties of Switching Algebra, Huntington's Postulates, Basic logic gates (AND, OR, NOT), De- Morgan's Theorem, Universal Logic gates (NAND, NOR), Minterm, Maxterm, Minimization of Boolean Functions using K-Map up-to four variables, Two level and multilevel使用逻辑门实现，简化逻辑表达式。组合电路：（20小时）一半加法器，完整加法器（3位），半减法器，全部减法器（3位）以及使用基本逻辑大门（OR和，不是）和通用逻辑门（NAND＆NOR）（NAND＆NOR），Multibit Adder-ripple-ripp-ripp-cruction-nourter corral and and and and and bcd aDder，bcd adder a adder a adder a dractor bcd adder a adder a dracter，bcd adder a adder，1 and and and and and and and bcd adder a adder a adder a adder，1 1位，2位，3位和4位比较器使用基本逻辑门。数据选择器 - 多工器：扩展（级联），还原，功能实现，通用函数实现，多功能实现。