XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemRESTful
Wheeler Technologies，Inc .- Insight Daily Suite
•候选人筛选；候选技能评估；就业前筛查；表格I-9和电子验证•计算机和软件系统工程和体系结构•数据和统计分析：R / Shiny•Restful API：消费者端；服务方面；安全API•大数据服务：企业搜索；机器学习；人工智能; NLP; TensorFlow•容器：Docker; kubernetes•实用程序：智能电网；需求响应•GIS和空间科学：地理编码•操作系统：Linux；视窗;安卓; ios; ARM•云服务：Azure； aws;谷歌;混合和私有云•数据库专业知识：MS SQL；甲骨文； hadoop;蒙哥postgresql; MySQL•系统安全：经过认证的网络安全•敏捷流程：经认证的Scrum Master•安全性和身份验证：OKTA； auth0; adfs; kerberos;密码学•软件开发：.NET；爪哇; Angularjs; Python; perl; r / shiny; •建立和管理离岸技术团队•经过认证的教育提供者•软件DevOps：测试；部署; CI/CD•技术人员配备；团队增强；临时技术劳动力认证：
第3项 /第9周< / div>
你们中的许多人都知道，我正在减轻坎贝尔女士休假时间的校长，并在学期结束时完成。我是一名退休的校长，已经在近三年内开始担任这些缓解职位。我非常喜欢在Onslow School工作，并且很喜欢在Onslow镇工作。我特别要感谢我们的员工让我感到非常欢迎。所有报告中的小学营，学生在营地度过了愉快的时光。昨天，他们在玻璃底船和浮潜中看到了他们。今天，他们正在访问骨架湾礁鲨保护区。我们希望他们明天下午回家。学期4开学学生在10月8日星期二返回4学期。10月7日星期一是学校的发展日，我们的员工将在学校课程和未来的方向上工作。节日快乐！学期第3学期在9月20日星期五完成。我想祝学生度过一个快乐，安宁和安全的假期。学期4将是另一个非常忙碌的学期。
1955年《基本商品法》：优点和挑战
A.高级搜索算法dinzo部署了尖端的搜索算法，利用机器学习和自然语言处理，以提升产品发现，从而为用户提供精确且与上下文相关的搜索结果。这种智能算法随着时间的推移适应用户偏好，提供了越来越个性化和高效的购物体验。dinzo的高级搜索算法结合了续您的查询扩展技术，从而使其能够以高度准确性地对用户查询进行解密和扩展。通过考虑搜索词的上下文，该算法完善了其对用户意图的理解，从而产生了更细微和量身定制的搜索结果。这种上下文意识增强了算法预测用户需求和偏好的能力。-（e Matex Adda Adda Adda Advance Advance搜索算法KI）自定义API开发量身定制的API的开发增强了数据的效率，从而确保了通过优化的和后端的系统和后端系统之间的优化和具有优化的交流。dinzo的API设计具有宁静的体系结构，为未来增强功能提供了灵活且可扩展的基础。
AstroLibrary：一个用于实时合相评估和
地球空间已经很拥挤，而且会更加拥挤。这种趋势会迅速增加空间物体之间发生碰撞的概率。由于物体以极高的速度飞行，碰撞后果将是灾难性的。然而，即使当前空间目录的大小为 O(10^4)，准确有效的结合评估 (CA) 和碰撞避免 (COLA) 也一直是一大挑战。由于新卫星数量的增加、传感器能力的提高以及凯斯勒综合症，空间目录的大小将迅速增加，除非设计出一种范式转换计算方法，否则情况会更糟。这里我们提出了 SpaceMap 方法，它可以对 O(10^6) 或更多对象执行实时 CA 和近实时 COLA，前提是通过预处理将卫星之间的时空接近度表示在简洁的数据结构中。理论和计算基础是 Voronoi 图，它被称为二维和三维空间中许多对象之间时空推理的最简洁、最有效的数据结构。该算法以 C++ 实现，并以 AstroLibrary 的形式提供，它具有 RESTful API 和 Python 包，可从应用程序调用。借助该库，任何具有基本编程技能的人都可以轻松开发高效的应用程序来解决具有挑战性的时空问题。还介绍了实验结果。
Vertiport 自动化软件架构和要求。
4D 四维 AAM 先进空中机动 AC 咨询通告 ACM 飞机一致性监视器 ADS 进场和离场调度器 ANSP 空中导航服务提供商 ARMD 航空研究任务理事会 ASTM 美国材料与试验协会 ATC 空中交通管制 BDD 行为驱动开发 CIWS 走廊综合气象系统 CLIN 合同项目编号 CNS 通信、导航和监视 ConOps 作战概念 CSS 网络安全服务 DMS 数据管理系统 DNS 域名系统 DOS 拒绝服务 DoDAF 国防部架构框架 ePIC 电子飞行员指挥 FAA 联邦航空管理局 FOCC 机队作战控制中心 FOD 异物碎片 GUI 图形用户界面 HIS 危险识别服务 HDV 高密度 Vertiplex IASP 综合航空系统计划 NASA 美国国家航空航天局 NC 全国运动 NEXRAD 下一代气象雷达 NIST 美国国家标准与技术研究所 NOTAM 飞行员通告 NUAIR 东北无人机系统空域整合研究联盟 PIC 指挥飞行员 PSU 城市空中交通服务提供商 RAS 风险评估服务 RESTful 表述性状态转移 RM 资源管理器 RMSS 资源管理和调度服务 RPIC 远程指挥飞行员 SDR 系统设计评审 SDSP 补充数据服务提供商 SIC 副指挥 SPD 系统性能仪表板 SQL 结构化查询语言 STS 地面轨迹服务 SvcV-1 服务视点一 SvcV-4 服务视点四 TAF 终端机场预报 TFR 临时飞行限制 TLOF 着陆和升空 UOE 城市空中交通运营环境 UAM 城市空中交通 UML-4 城市空中交通成熟度四级
Vertiport 自动化软件架构和要求。
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IOLAN SCR用户指南
IOLAN SCR多合一串行控制台服务器和以太网路由器是专门为数据中心部署完整集成而设计的。IOLAN SCR添加了全面的IPv4/IPv6路由功能，并支持RIP，OSPF和BGP协议，以及增强的安全性功能，包括支持基于区域的火墙和两因素身份验证的集成防火墙。IOLAN SCR允许您通过网络连接从任何地方远程访问串行设备。对于基础架构管理，Perle Iolan SCR提供了对IT设备串行控制台的通用性最多，无论是在大型数据中心还是远程分支中。硬件请参阅模型的硬件安装指南，以详细说明您的硬件。功能•控制台管理，设备服务器，桥接，切换，路由•NTP，＆SNTP（版本1,2,3,4）•DDNS，DNS代理/欺骗，继电器客户端，OPT82•DHCP/DHCP/DHCPV6 SERTP•基于网络的设置•IPV6 Preeging•IPV6 Preeging•IPVIX•delegix• IPv4/IPv6 DHCP Server, • IPv4 Relay • IPv4/IPv6 DNS Server • DNS Forwarding / DDNS / Caching • STP • VLAN / Sub-interface • LLDP • Virtual Modem • Modbus Master/Slave/Gateway • Remote Access (PPP) • Remote Access (SLIP) Management and Configuration Features • Zero Touch Provisioning (ZTP), DHCP/BOOTP •管理和监视：HTTP/HTTP，CLI，TELNET，SNMP 1/2C和3V•可以保存多个固件副本•可以将多个配置文件存储在单元上•自动检查可用的新固件更新，可用的新固件更新（http/http/http/http，http，http，http，scp，scp，scp，scf，sftp）•
评估Garmin的压力水平评分相对于心率...
1个神经生物学，生物化学与生物物理学，特拉维夫大学生命科学学院，特拉维夫69978，以色列2 Sagol School of Neuroscience，特拉维夫大学，P.O。框39040，特拉维夫6997801，以色列3部，护理，社会福利与健康科学学院，以色列海法大学，海法大学 *通信：hadarro1@gmail.com;抽象的每日压力源会引起影响健康，认知和行为的生理和心理反应。 尽管进行了广泛的研究，尽管腕上磨损的设备有可能通过远程数据收集来解决这一差距，尽管进行了广泛的研究，但在自然环境中的应力反应仍然具有挑战性。 Garmin Fitness Tracker提供的压力得分很大程度上基于HRV，必须在研究中使用之前对其进行验证。 这项研究旨在评估Garmin Vivosmart 4对HR和HRV的应力得分，这些HR和HRV来自Polar H10胸带得出的ECG记录。 进行了29名参与者的试点研究，然后进行了功率计算和主要研究的预注册，其中包括60名参与者。 在实验室会议上，同时从两个设备中收集了数据，并进行了精神压力诱导的任务。 Garmin的应力得分，平均HR，SD2/SD1和HF功率在压力和休息条件之间表现出显着差异。 此外，Garmin的压力得分与HR，RMSSD和SD2/SD1显着相关。 我们的发现表明，对精神压力的生理反应受到性和补品HRV的影响。，护理，社会福利与健康科学学院，以色列海法大学，海法大学 *通信：hadarro1@gmail.com;抽象的每日压力源会引起影响健康，认知和行为的生理和心理反应。尽管进行了广泛的研究，尽管腕上磨损的设备有可能通过远程数据收集来解决这一差距，尽管进行了广泛的研究，但在自然环境中的应力反应仍然具有挑战性。 Garmin Fitness Tracker提供的压力得分很大程度上基于HRV，必须在研究中使用之前对其进行验证。 这项研究旨在评估Garmin Vivosmart 4对HR和HRV的应力得分，这些HR和HRV来自Polar H10胸带得出的ECG记录。 进行了29名参与者的试点研究，然后进行了功率计算和主要研究的预注册，其中包括60名参与者。 在实验室会议上，同时从两个设备中收集了数据，并进行了精神压力诱导的任务。 Garmin的应力得分，平均HR，SD2/SD1和HF功率在压力和休息条件之间表现出显着差异。 此外，Garmin的压力得分与HR，RMSSD和SD2/SD1显着相关。 我们的发现表明，对精神压力的生理反应受到性和补品HRV的影响。尽管进行了广泛的研究，但在自然环境中的应力反应仍然具有挑战性。Garmin Fitness Tracker提供的压力得分很大程度上基于HRV，必须在研究中使用之前对其进行验证。这项研究旨在评估Garmin Vivosmart 4对HR和HRV的应力得分，这些HR和HRV来自Polar H10胸带得出的ECG记录。进行了29名参与者的试点研究，然后进行了功率计算和主要研究的预注册，其中包括60名参与者。在实验室会议上，同时从两个设备中收集了数据，并进行了精神压力诱导的任务。Garmin的应力得分，平均HR，SD2/SD1和HF功率在压力和休息条件之间表现出显着差异。此外，Garmin的压力得分与HR，RMSSD和SD2/SD1显着相关。我们的发现表明，对精神压力的生理反应受到性和补品HRV的影响。研究表明，GSS表明了精神压力，其可及性和无创性有望在各种研究领域中广泛使用。
![arXiv:2307.16789v2 [cs.AI] 2023 年 10 月 3 日](/simg/g:\will\search\icon\source\b\b5ebf6cbee3ef2cc1bdb2b97c4b53cc2d5b2e31b.png)
arXiv:2307.16789v2 [cs.AI] 2023 年 10 月 3 日
尽管开源大型语言模型（LLM）（例如 LLaMA）取得了进步，但它们在工具使用能力方面仍然受到很大限制，即使用外部工具（API）来执行人类指令。原因是当前的指令调整主要侧重于基本语言任务，但忽略了工具使用领域。这与最先进（SOTA）闭源 LLM（例如 ChatGPT）的出色工具使用能力形成鲜明对比。为了弥补这一差距，我们引入了 ToolLLM，这是一个通用的工具使用框架，涵盖数据构建、模型训练和评估。我们首先介绍 ToolBench，这是一个用于工具使用的指令调整数据集，它是使用 ChatGPT 自动构建的。具体而言，构建可分为三个阶段：（i）API 收集：我们从 RapidAPI Hub 收集了 49 个类别的 16,464 个真实 RESTful API； (ii) 指令生成：我们提示 ChatGPT 生成涉及这些 API 的各种指令，涵盖单工具和多工具场景；(iii) 解决方案路径注释：我们使用 ChatGPT 为每条指令搜索有效的解决方案路径（API 调用链）。为了增强 LLM 的推理能力，我们开发了一种新颖的基于深度优先搜索的决策树算法。它使 LLM 能够评估多个推理轨迹并扩大搜索空间。此外，为了评估 LLM 的工具使用能力，我们开发了一个自动评估器：ToolEval。基于 ToolBench，我们对 LLaMA 进行微调以获得 LLM ToolLLaMA，并为其配备神经 API 检索器，为每条指令推荐合适的 API。实验表明，ToolLLaMA 表现出执行复杂指令和推广到未见过的 API 的卓越能力，并且表现出与 ChatGPT 相当的性能。我们的 ToolLLaMA 还在分布外工具使用数据集 APIBench 中展示了强大的零样本泛化能力。代码、训练模型和演示均可在 https://github.com/OpenBMB/ToolBench 上公开获取。
Micai 2024程序v4.xlsx
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