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World File Search System错误检测
医疗互联网中的异常检测...
物联网 (IoT) 成为医疗设备领域最新进展中最流行的术语。IoT 流程和结构中的医疗保健数据在健康和技术方面非常敏感和关键。异常值检测方法被视为任何 IoT 系统的主要工具或阶段，主要分为统计和概率、聚类和基于分类的异常值检测。最近，模糊逻辑 (FL) 系统与其他基于 ML 的工具一起用于集成和级联系统以增强异常值检测性能，但其局限性涉及异常值的错误检测。在本文中，我们提出了一个模糊逻辑系统，该系统使用局部异常值因子 (LOF)、基于连通性的异常值因子 (COF) 和广义 LOF 的每个点的异常分数来消除将点分类为异常值或正常值的混淆。关于人类活动识别 (HAR) 数据集，FL 实现了 98.2% 的值。与 LOF、COF 和 GLOF 各自的性能相比，准确率略有提高，但精确度和召回率的提高表明正确分类的数据有所增加，并且真实数据和异常数据均未被错误分类。结果表明，精确度和召回率的提高表明正确分类的数据有所增加。因此，可以确认，输入分数的模糊逻辑在减轻异常数据错误检测方面达到了预期目标。通过比较本研究中提出的模糊逻辑集合和不同类型的局部密度分数，模糊逻辑的结果提供了一种新方法来阐述或融合相同目的的不同工具以提高检测性能
deepseek vs. chatgpt：推理中的比较效力...
摘要新一代语言模型的出现因其卓越的理解和人类语言生成能力而彻底改变了自然语言处理（NLP）的领域。chatgpt成为一个基本模型，具有出色的优势。DeepSeek最近成为NLP的最新进步，在纯文本生成工作，语义分析和上下文依赖语言建模能力中表现出巨大的潜力。该研究调查并比较了DeepSeek和Chatgpt在评估主要应用于南亚阿拉伯语学习者的成人L2（第二语言）采集错误时的表现。使用此前提，我们旨在评估其在检测语言不准确性（形态学，语法，语义）和诊断L1（第一语言）的疗效方面的功效。方法包括对非本地阿拉伯语句子的错误分析，两个模型的比较评估以及对推理深度的对比评估。结果表明，DeepSeek在上下文驱动的错误检测（例如检测SOV单词订单转移时）的情况明显好得多，并且ChatGpt提出了更具主导性的相关反馈。但是，两者都需要微调提示来引入与语义/务实错误有关的反馈，例如缺少文章和方言不匹配。的贡献包括将AI工具集成到L2教育学的建议，强调对比度的演习和社会语言意识，以及针对L1靶向错误概况的培训AI的建议。这项研究将AI集成到针对成人L2学习者的可扩展解决方案的语言教学中，同时指出了模型中所需的改进。关键字：DeepSeek，Chatgpt，LLMS，母语影响（MTI），第二语言获取（SLA），AI辅助错误检测，对比语言学
C:/Dace Backup/DSN/CRC 论文/final_final_version/Paultisch_CRC_Ultra_dependable.dvi
循环冗余码 (CRC) 如果使用得当，可以成为一种有效且相对便宜的方法来检测通信信道上的数据损坏。但是，有些系统使用 CRC 的方式违反了分析 CRC 有效性时做出的常见假设，导致对系统可靠性的预测过于乐观。CRC 以一定的概率检测错误，这取决于所用特定代码的强度、误码率和正在检查的消息长度等因素。常见的假设还包括被动网络级间、显式数据字、无记忆通道和随机独立符号错误。在本文中，我们确定了一些 CRC 使用示例，这些示例损害了超可靠的系统设计目标，并推荐了通过架构方法而不是错误检测编码方法来提高系统可靠性的替代方法。
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网络，电路交换，数据包切换，多路复用（TDM，FDM），分层：OSI和TCP/IP的基本概念和分类控制），网络层（Internet协议，IPv4数据报，Internet地址类，特殊IP地址ARP，IPv6，ICMP，ICMP，网络地址翻译（NAT），Internet路由协议和算法，X.25，框架继电器和ATM，MPL和ATM，MPLS），物理和链接层函数（错误检测和链接，ARQ，链接，链接，lanq efertion topers，lanq toermes，lan lan lan lan lan thl liN，brID，brID，lid，lid，覆盖网络，命名，内容分配网络，对等系统，DHT，网络攻击）。
Sage 利用人工智能 (AI) 的力量支持中小型企业
• 实现发票处理等手动流程的自动化。采用应付账款 (AP) 自动化的中小企业报告称，生产率提高了 2 至 3 倍，从而为其会计团队创造了更多能力。• 我们的异常值检测解决方案是首个用于总账错误检测的实时 AI 驱动工具，每周审查超过 1500 万笔交易，帮助会计团队在发布之前发现并纠正数千个会计错误。• 我们正在使用 AI 为我们的碳会计解决方案 Sage Earth 提供支持，根据特定的碳排放类别对费用进行分类，以便我们能够更准确地预测其对环境的影响。这有助于中小企业管理和减少碳排放。• Sage Accounting 使用 AI 自动对银行交易进行分类，以进行数字纳税申报。
微电子可靠性 - ETIS 个人页面
本文介绍了一种非侵入式故障原因捕获方法，用于作为知识产权 (IP) 集成的基于处理器的片上系统 (SoC)。它在辐射技术鉴定的背景下提供有关单粒子翻转 (SEU) 起源的诊断信息。由于结合了跟踪事件缓冲和错误检测与触发机制，该模块能够仅使用 1 KB 内存捕获包含错误传播的执行跟踪。执行跟踪由一组可配置的流水线寄存器补充。对于单粒子功能中断 (SEFI)，我们还提出了一种基于机器学习算法的技术来查找 SEU 来自哪个寄存器。捕获的 CPU 跟踪由分类算法处理，在故障注入活动数据库上进行训练，并提供高达 87 % 的准确率。
三值逻辑电路的设计与实现...
三进制数系的基数为 3 [1]。基数通常定义为可以用单个数字表示的唯一数字或唯一符号的数量。在二进制系统中，使用两个逻辑符号 0 和 1 来表示一个值，而在三进制系统中，使用三个逻辑符号（0、1 和 2）。双极符号是三进制逻辑系统中的方法之一，用符号 -1、0、1 表示。在本文中，使用的符号是 0、1 和 2。三进制逻辑系统给出了三值交换的含义。与二进制逻辑系统相比，三值逻辑系统或三进制逻辑系统在设计数字电路时具有许多优点。可以减少芯片面积，更重要的是，可以轻松使用错误检测和纠错码。修订稿于 2020 年 2 月 28 日收到。 * 通信作者
人机界面在人工智能和数据科学中的重要性
摘要-本文介绍了人工智能 (AI) 和数据科学中的人机界面 (HMI) 主题。人机界面 (HMI) 是人与自动化系统相互作用和通信的方式。人机界面 (HMI) 最重要的任务是快速简洁地显示复杂的过程变量，以便于解释生产信息。人机界面 (HMI) 用于机器人技术，包括制造工厂、制药等。它还可用于装瓶过程以控制速度、效率、错误检测等方面。未来，人机界面 (HMI) 可用于新技术。在本文中，作者提供了有关数据科学中的人机界面 (HMI) 及其应用的信息，并提供了人机界面 (HMI) 的未来范围。关键词：人机界面 (HMI)、人工智能 (AI)、数据科学、自动化系统、机器人技术、工业、通信、传感器。
5133v.pdf - PR 电子
技术特性： 概述： 可以使用基于 DOS 的 PC 以及配置程序 PReset 5000 和通信单元 Loop Link 5905A 将变送器设置为所需的信号类型。设置变送器无需连接电源电压，因为通信单元提供所需的电源。缝纫时，10...35 VDC 电压在 2 线连接中转换为 4...20 mA 信号。输出以电源电压为参考，并具有防止由于极性错误而导致错误连接的保护。传感器连接始终为 3 线连接，其中每线电缆补偿可选择高达 50 Ω。如果需要 2 导体端接，则必须将连接器中的引脚 43 和 42（通道 1）或 53 和 52（通道 2）短路（无电缆补偿）。传感器错误检测可以选择Upscale、Downscale或输入特殊输出值。
工业 5.0 中的数字孪生 - DiVA 门户
本研究旨在探讨工业5.0背景下数字孪生技术对工业制造的影响。使用计算机检索Web of Science数据库，总结工业5.0中的数字孪生。首先介绍工业5.0的背景和体系架构。然后讨论工业5.0中的潜在应用和关键建模技术。研究发现，设备是工业场景的基础设施，而设备的嵌入式智能化升级是数字孪生的首要条件。同时，数字孪生可以在连接的机器和数据源之间提供自动化的实时过程分析，加快错误检测和纠正。此外，数字孪生可以为工业制造带来明显的效率提升和成本降低。数字孪生通过前景体现出其在工业5.0中的潜在应用价值和后续潜在价值。希望这篇比较系统的综述能为工业X.0时代的工业制造智能化发展和整个业务流程效率的提升提供技术参考。