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电动汽车的基于Android的监控系统
摘要电动汽车（EV）进入市场是实现可持续运输的努力的一个重要里程碑。然而，诸如范围焦虑，电池管理和有效充电基础设施利用等因素阻碍了电动汽车的广泛使用。为了解决这些问题，已经开发出“ Ecotrack”，这是一种实时创新的电动汽车监控和管理系统，可增强电动汽车驾驶体验，确保道路安全并优化性能。Ecotrack完美地结合了现代技术，包括温度传感器，GPS和电流以及通过先进的移动应用程序集成的电压监视器以及电压监视器，供EV汽车所有者享用。Ecotrack的主要特征包括针对关键组件的实时温度监控，具有最新可用性信息的最近充电站导航到最近的充电站，以及全面的电池电流/电压监控，以防止操作极端。但是，系统会根据当前温度测量值自动冷却车辆，从而确保电池单元的最佳输出和耐用性。在其关键属性中也是一个专门为电动汽车所有者设计的用户友好的移动应用程序，以使他们可以实时跟踪汽车；偶尔获取其状态，并从远处控制一些操作。关键字：EV，Ecotrack，温度传感器，GPS，车辆跟踪简介
斑马DNA云3.10
在任何情况下，斑马技术或涉及随附产品的创建，生产或交付（包括硬件和软件）的任何损害均承担任何损害（包括，不受限制，随之而来的损害，包括业务利润，业务中断或业务信息损失），可能会出现此类技术，即使用此类产品，甚至可能会出现ZEE的使用。这种损害。某些司法管辖区不允许排除或限制附带或结果损害，因此上述限制或排除可能不适用于您。
使用增益比和结合机器学习Dwinanda Bagoes Ansori，Joko Slamet，Muhammad Zakky Ghufron，Muham
最近，Android用户的数量已大大增加，这使Android成为攻击者发起恶意活动的目标。恶意软件或恶意代码通常嵌入到Android应用中，以访问用户的设备并检索个人数据。研究人员探索了各种方法来减轻Android恶意软件的传播。此外，Android恶意软件数据集具有巨大的尺寸，并具有数百个功能。选择适当的特征选择方法是产生可靠检测模型的挑战之一。本文提出了一种使用增益比选择和一个集成机器学习算法来检测Android恶意软件并将其分为五个类别的方法。通过增益比计算方法根据其重要性值降低的特征。然后，被认为必要的功能包含在结合许多模型的分类过程中。使用Cicmaldroid2020（加拿大网络安全研究所Android 2020）的实验数据集表明，所提出的方法可以改善检测性能。增益比的特征选择提高了几种机器学习分类算法的检测准确性，幼稚的贝叶斯的2.59％，最近的邻居和2.29％的支持向量机。因此，随机森林，额外树木和最近邻居的结合机器学习模型取得了最高的性能，精度为94.57％，精度分数为94.71％。
Seeing AI（适用于 iOS 和 Android）：免费
小部件和放大图标 iOS：点击并按住主屏幕上的任意空白处。当图标开始摆动时，点击左上角的加号。选择一个小部件并按“添加小部件”。要放大图标，请转到设置>显示和亮度>视图>显示缩放，然后选择“较大文本”。手机将重启。 Android：触摸并按住主屏幕上的空白处。点击小部件并进行选择。将小部件滑动到您想要的位置。设置>壁纸和样式，应用网格。做出选择并点击应用。 虚拟主页按钮（iOS）：设置>辅助功能>触摸并打开辅助触控。将出现的按钮移动到屏幕上您想要的位置。
鹰眼：基于深度强化学习的Android应用程序的更改定位测试
Android应用程序经常进行更新，以跟上不断变化的用户，硬件和业务需求。通过广泛的测试确保应用程序更新的正确性对于避免到达最终用户的潜在错误至关重要。现有的Android测试工具生成了GUI事件，该事件致力于改善整个应用程序的测试覆盖范围，而不是优先考虑更新和影响元素。研究提出了以变化为中心的测试，但依靠随机探索来进行锻炼影响的GUI元素，对于具有巨大输入探索空间的大型复杂应用程序而言，无效且缓慢。在BOTEDANCE上，我们既定的基于模型的GUI测试工具FastBot2已成功部署已有近三年。FastBot2利用了从过去的探索中得出的事件 - 活性转变模型，以有效地实现增强的测试覆盖率。我们获得的一个关键见解是，事件活动转变的知识同样有价值地定位更新引入的变化。这种见解推动了我们针对Hawkeye进行更新的指示测试的建议。Hawkeye优先考虑通过从历史探索数据中进行深入的强化学习与代码更改相关的GUI行动。在我们的经验评估中，我们严格地将鹰眼与诸如FastBot2和Ares（例如10个流行的开源应用程序和商业应用程序）等最新工具进行了比较。结果表明，鹰眼在生成GUI事件序列中始终优于FastBot2和Ares，这些序列在开源和商业应用程序上下文中有效地针对更改功能。在现实世界的工业部署中，鹰眼无缝地进入我们的开发管道，进行烟雾测试
AITCS Android电池节省系统
摘要：Android电池节省系统是一种有助于保护设备电池寿命的应用程序。如今，大多数智能手机都包含了内置的电池设备功能，该功能有助于限制电池的消耗。不幸的是，它不包含在旧智能手机或旧版本的Android中。当今世界上拥有智能手机的83.32％以上的人口中，大多数人都很难维持智能手机的电池寿命。因此，提出了一种Android电池节省系统的应用程序。系统是使用面向对象的方法设计的，使用的模型是敏捷模型，因为此模型是应用程序开发的最佳模型。此外，该应用程序是使用Android Studio和Firebase开发的，以将数据存储在数据库中。最后，预计Android电池节省系统可以最佳使用并受益于Android智能手机用户。
如何调试生产中的Android设备
●Android调试核心主题●Android Studio LogCat用户指南●Pcloudy通过Android Log Analysis●LogCat V2来自Googleblog的LogCat V2功能●LogCat V2 v2详细信息概述（YouTube）
引用：Lei M，Lin B，Ling P等。 Android人工胰腺系统的功效和安全性在家庭中使用1型糖尿病的成年人
抽象简介Do-yourself to人造胰腺系统（DIY APS）是使用市售胰岛素泵，连续葡萄糖监测（CGM）和开源算法构建的。与商业产品相比，DIY系统负担得起，允许个性化设置并提供更新的算法，这使得它们成为大多数1型糖尿病患者（T1DM）的更有希望的疗法。许多小型和自我报告的观察性研究发现，它们的现实使用与潜在的代谢和心理益处有关。但是，迫切需要进行严格设计的研究以确认其功效和安全性。在这个26周的随机，开放标签，两臂，两阶段，跨界试验，年龄在18-75岁之间的参与者，T1DM和糖化血红蛋白（HBA1C）7-11％的参与者将在一个12周期间使用Androidaps，并在一个12周期间使用Androidaps。这项研究将招募至少24名随机参与者。Androidaps由三个组成部分组成：（1）实时CGM； （2）胰岛素泵； （3）在Android智能手机中实现的Androidaps算法。主要终点是从CGM得出的范围（3.9–10.0 mmol/L）的时间。主要次要终点包括下方，目标范围内和更高的传感器葡萄糖值的百分比；平均传感器葡萄糖值；血糖变异性和集中式HBA1C的度量。安全终点主要包括低血糖事件的频率，糖尿病性酮症酸中毒和其他严重的不良事件。将提供有关给每个参与者的审判的口头和书面信息。伦理和传播这项研究已得到太阳森大学第三附属医院的伦理委员会的批准。该研究将通过经过同行评审的出版物和会议演讲来传播。整体招聘。研究从2023年2月11日开始。主要完成2024年7月31日。试验注册编号临床。
WT6300 Android™产品参考指南
Introduction and Installation ............................................................................................................. 6 Target Audience .............................................................................................................. 6 Requirements .................................................................................................................. 7 Printer Platform ......................................................................................................... 7 Firmware Requirements ........................................................................................... 7 Connectivity .............................................................................................................. 7 Operating Systems ................................................................................................... 7 Feature Overview ..................................................................................................... 8 Installing Zebra Printer Setup Utility ................................................................................ 9 Sideloading ................................................................................................................... 10
Android-SEM：基于迁移学习的 Android 恶意软件语义增强模型的生成对抗网络
摘要：目前，在数以百万计的 Android 应用程序中，存在着许多恶意程序，对人们的安全和隐私构成重大威胁。因此，开发检测 Android 恶意软件的方法势在必行。最近开发的恶意软件检测方法通常依赖于各种功能，例如应用程序编程接口 (API) 序列、图像和权限，从而忽略了源代码和相关注释的重要性，而这些注释通常不包含在恶意软件中。因此，我们提出了 Android-SEM，这是一种基于迁移学习的 Android 源代码语义增强模型。我们提出的模型建立在 Transformer 架构之上，以实现从恶意软件源代码生成代码注释的预训练框架。使用生成对抗网络优化预训练框架的性能。我们提出的模型依赖于一种新颖的基于回归模型的过滤器来保留高质量的注释和源代码，以进行与语义增强相关的特征融合。与传统方法相反，我们创造性地结合了量子支持向量机 (QSVM) 来对恶意 Android 代码进行分类，结合了量子机器学习和经典深度学习模型。结果证明，Android-SEM 在恶意软件检测和恶意软件分类方面的准确率分别达到 99.55% 和 99.01%。