XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemLocating
WhisperHunter®方向查找器
Whisper Hunter DF系统能够从无人飞机系统（UAS）及其控制器，ocusync，Lightbridge和NTSC等技术中被动检测，定位和分类各种信号 - 向无线电和其他通用能量信号。一旦检测到信号，系统就为信号提供了轴承线（LOB）。
签署许可证
申请人有责任在安置任何独立式标志之前，确定该财产上的所有公用设施、通道或其他地役权的位置。以下信息应显示在随附于本标志许可证申请的所需现场平面图上，如提交清单页面上所述：TčĊ đĔĈĆęĎĔē Ĕċ Ćđđ ĊĆĘĊ- ĒĊēęĘ, ĕėĔĕĊėęĞ đĎēĊĘ, ĕĚćđĎĈ ėĎČčę Ĕċ ĜĆĞ đĎēĊĘ, Ćēĉ ĘĎČē ĘĊęćĆĈĐĘ ęčĊėĊċėĔĒ（ĎēĈđĚĉĊ ęčĊ đĔĈĆęĎĔēĆđ ĉĎĒĊēĘĎĔēĘ Ĕċ ęčĊ ĘĎČē ċėĔĒ ćĆĈĐ Ĕċ ĈĚėć ęĔ ċĔĔęĎēČ: ĔēĊ ĉĎĒĊēĘĎĔē ċėĔĒ ĊĆĘę ęĔ ĜĊĘę Ćēĉ ĔēĊ ĉĎĒĊē‐ ĘĎĔē ċėĔĒ ēĔėęč ęĔ ĘĔĚęč）。
一种深入学习的深度学习技术，可以在侧通道轨迹中找到加密操作
摘要 - 侧向通道攻击允许通过将部分已知的计算数据和测量的侧通道信号从加密原始词执行中提取秘密信息。然而，要设置成功的侧通道攻击，攻击者必须执行i）挑战的任务，即定位目标加密原始的时间在侧通道跟踪中执行，然后在该时间瞬间进行测量数据的时间对齐。本文介绍了一种新颖的深度学习技术，以定位目标计算的加密操作在侧通道迹线中执行的时间。与状态解决方案相反，即使在存在通过随机延迟插入技术获得的痕量变形的情况下，提出的方法也起作用。我们通过成功攻击了各种未受保护和受保护的加密原始图，这些攻击已在FPGA实现的芯片上执行，该芯片上以RISC-V CPU执行。索引术语 - 侧通道分析，加密操作的定位，深度学习，计算机安全。
希尔曼州立公园案例研究
本研究展示了航空磁测在希尔曼州立公园定位 19 世纪晚期油气井中的应用。研究区域位于宾夕法尼亚州西南部，为定位遗留油井提出了一些独特的挑战。宾夕法尼亚州许多遗留油井的位置记录并不存在。现有的记录往往不完整且不准确，旧井通常在未进行有效封堵的情况下被废弃。现在，未封堵的遗留油井可能充当与现代油气作业相关的流体和气体的垂直运移路径。希尔曼州立公园的油井在 20 世纪初被废弃，几乎没有留下井场痕迹。然而，钢制井套管通常留在现场。1940 年至 1960 年间，希尔曼州立公园 50% 的土地面积被露天开采煤炭。煤炭覆盖层的清除也将露天开采区域中直至煤炭深度的上部井套管清除。在重新分级作业期间，这些井被埋在矿山废料下。如今，希尔曼州立公园的大部分地区都被树木和茂密的植被覆盖，使用地面搜索定位井非常困难、耗时，而且往往徒劳无功。本研究中使用的航空磁测根据垂直钢制井套管的独特磁特征确定了井的位置，包括采矿区的埋井。航空磁测的结果与航空摄影、历史地图和高分辨率地形图相结合
信息管理策略2021 - 2024
1信息和记录管理标准2016，最低合规性要求1.1。2 OIA的合规性和练习在新西兰海关服务2017年12月3日3 2017年OIA报告指出：“在采访中，工作人员提到了由于缺乏围绕何处存储信息的政策和程序而引起的信息的困难。”2 OIA的合规性和练习在新西兰海关服务2017年12月3日3 2017年OIA报告指出：“在采访中，工作人员提到了由于缺乏围绕何处存储信息的政策和程序而引起的信息的困难。”
PlanRAG：一种用于决策者的生成大型语言模型的规划检索增强生成方法
在本文中，我们进行了一项研究，以利用 LLM 作为需要复杂数据分析的决策制定的解决方案。我们将决策问答定义为针对决策问题 Q、业务规则 R 和数据库 D 回答最佳决策 d best 的任务。由于没有可以检验决策问答的基准，我们提出了决策问答基准 DQA。它有两个场景，定位和建造，由两个视频游戏（Europa Universalis IV 和 Victoria 3）构建，它们的目标与决策问答几乎相同。为了有效地解决决策问答问题，我们还提出了一种新的 RAG 技术，称为迭代计划然后检索增强生成（PlanRAG）。我们基于 PlanRAG 的 LM 生成决策制定计划作为第一步，检索器生成数据分析查询作为第二步。所提出的方法在定位场景中比最先进的迭代 RAG 方法高出 15.8%，在建筑场景中比最先进的迭代 RAG 方法高出 7.4%。我们在 https://github.com/myeon9h/PlanRAG 上发布了我们的代码和基准。
