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。
啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜呜iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii
1981 年的数字计算机技术已经远远落后于其他工具,例如穿孔卡,这是一种前电子数字数据存储和处理工具,被土壤科学家广泛使用(例如,Beckett 等人,1972)。在 McBratney 和 Webster(1981)的研究之前的几年,穿孔卡本身与模拟数据(例如 Buringh(1954)或 Webster 和 Beckett(1970)等人用于土壤和土地评估的航空照片)相比是一种改进。快进到今天,科学家已经接受并培育了由二进制的 1 和 0 组成的数字环境,而不是需要人工解释的模拟数据。人们使用包含数十万个土壤剖面的大型(> 10 Gb)电子数字土壤数据库制作世界数字地图。这些土壤数据可通过数字传感器和仪器快速获取。数据分析已启用
有限的资源、市场需求以及软件功能实现的技术限制通常要求对需求进行优先级排序 [1–4]。优先级排序的重点是排序和选择未来软件版本中应包含的需求。优先级排序中的智能决策支持极其重要,因为尤其是在处理大量需求时,手动优先级排序过程往往会变得非常昂贵 [5–8]。潜在的次优优先级排序可能导致不同的负面影响,例如由于关注不相关的需求而浪费时间、由于未首先提供相关功能而产生机会成本,以及缺乏对市场需求的关注,在最坏的情况下可能导致全部损失 [9]。在这种情况下,优先级排序可以在战略层面以及操作层面进行,这通常与短期优先级排序任务相关 [10,11]。本章讨论的优先级排序方法基于约束推理与优化 [12]、基于效用的推荐 [13]、基于内容的推荐 [14]、矩阵分解 [15]、冲突检测 [16] 和基于模型的诊断 [17] 等领域的 AI 技术。图 2.1 给出了不同优先级排序任务的概述。这种分类基于两个维度。首先,需求水平
摘要 社交媒体上有关疫苗的错误信息越来越受到医疗专业人士、医学专家和研究人员的关注。尽管这种担忧通常与许多利益相关者群体在线产生的信息流总量有关,但疫苗接种争议往往因时间、地点和所讨论的疫苗而异。我们研究了丹麦三个 Facebook 页面上管理员生成的内容,这三个页面旨在促进有关人乳头瘤病毒 (HPV) 疫苗接种的批判性辩论。我们开发了一个定性编码框架,使我们能够根据流行主题和通过链接和共享整合的互文材料来分析管理员的帖子。我们对从 2012 年 11 月(第一个页面建立时)到 2019 年 5 月期间超过三分之一的帖子(n = 699)进行了编码。我们发现这些页面主要涉及 HPV 疫苗接种后的不良事件报告和(感知到的)医疗保健系统反应不足。为了构建其核心信息,这些页面汇集了不同的来源,主要是来自丹麦新闻媒体的报道,但也包括个人叙述、科学信息、政治主张等。我们得出结论,HPV 疫苗接种网站(如这些页面)是异质的和上下文相关的。它们不是统一的疫苗批评网站,而是似乎在回应和交换它们所处的通信环境中的信息和错误信息。
我的研究生工作重点是了解人类在自行车上保持平衡时使用的控制机制。由于自行车是一种动态复杂的车辆 [ 1 , 15 , 36 , 18 ],充当人类与环境之间的中介,因此它是了解平衡和手动控制的理想车辆平台。我早期的研究生工作重点是将主成分分析应用于跑步机上稳定骑行期间的大量运动捕捉数据,该方法确定了主要运动模式并揭示了低速时用于保持平衡的细微腿部运动 [ 17 , 35 ]。我们通过对城市周围和跑步机上更自然的骑行行为进行视频分析,进一步证实了这种低速行为 [ 13 ]。此后,这项工作在运动研究文献中被广泛引用。在那些初步实验之后,我设计并制作了一辆装有独特仪器的自行车,能够准确测量骑车人-车辆系统的完整动态 [ 21 , 32 ],包括最
我的研究生工作重点是了解人类在自行车上保持平衡时使用的控制机制。由于自行车是一种动态复杂的车辆[1,15,36,18],充当人类与环境之间的中介,因此它是了解平衡和手动控制的理想车辆平台。我早期的研究生工作重点是将主成分分析应用于跑步机上稳定骑行期间的大量运动捕捉数据,从而确定了主要运动模式并揭示了低速时用于保持平衡的细微腿部运动[17,35]。我们通过对城市周围和跑步机上更自然的骑行行为进行视频分析,进一步证实了这种低速行为[13]。此后,这项工作在运动研究文献中被广泛引用。在那些初步实验之后,我设计并制作了一辆装有独特仪器的自行车,能够准确测量骑车人-车辆系统的完整动态状态[21,32],包括最
我的研究生工作重点是了解人类在自行车上保持平衡时使用的控制机制。由于自行车是一种动态复杂的车辆[1,15,36,18],充当人类与环境之间的中介,因此它是了解平衡和手动控制的理想车辆平台。我早期的研究生工作重点是将主成分分析应用于跑步机上稳定骑行期间的大量运动捕捉数据,从而确定了主要运动模式并揭示了低速时用于保持平衡的细微腿部运动[17,35]。我们通过对城市周围和跑步机上更自然的骑行行为进行视频分析,进一步证实了这种低速行为[13]。此后,这项工作在运动研究文献中被广泛引用。在那些初步实验之后,我设计并制作了一辆装有独特仪器的自行车,能够准确测量骑车人-车辆系统的完整动态状态[21,32],包括最
我的研究生工作重点是了解人类在自行车上保持平衡时使用的控制机制。由于自行车是一种动态复杂的车辆[1,15,36,18],充当人类与环境之间的中介,因此它是了解平衡和手动控制的理想车辆平台。我早期的研究生工作重点是将主成分分析应用于跑步机上稳定骑行期间的大量运动捕捉数据,从而确定了主要运动模式并揭示了低速时用于保持平衡的细微腿部运动[17,35]。我们通过对城市周围和跑步机上更自然的骑行行为进行视频分析,进一步证实了这种低速行为[13]。此后,这项工作在运动研究文献中被广泛引用。在那些初步实验之后,我设计并制作了一辆装有独特仪器的自行车,能够准确测量骑车人-车辆系统的完整动态状态[21,32],包括最