XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemVerification
证明生产的神经网络验证
a b s t r a c t - d ee p n e u r a l a l a l a l a l a t w o rk s（d nn s） EE t h e ir c o rr e c t n e ss。C o n s e qu e n t l y , t h e v e ri f i c a t i o n c o m - m un i t y h a s d e v i s e d m u l t i p l e t e c hn i qu e s a nd t oo l s f o r v e ri f y i ng D NN s .w h e n d nn v e ri f i e r s d i s d i s c o v e r a n i n i n i n i n i n p t t h t h t t t ri gg e r s a n e rr o r s a n e rr o r，t h a t h a t i s e s e s e s s y s y t o c o c o c o c o n f ir m; bu t w h e n t h e y r e p o r t t h a t n o e rr o r e x i sts , t h e r e i s n o w a y t o e n s u r e t h a t t h e v e ri f i c a t i o n t oo l i ts e l f i s n o t f l a w e d .A s m u l t i p l e e rr o r s h a v e a lr e a d y b ee n o b s e r v e d i n D NN v e ri f i c a t i o n t oo l s , t h i s c a ll s t h e a pp li c a b ili t y o f D NN v e ri f i c a t i o n i n t o qu e st i o n .I n t h i s w o rk, w e p r e s e n t a n o v e l m e c h a n i s m f o r e nh a n c i ng Si m p l e x - b a s e d D NN v e ri f i e r s wi t h p r oo f p r od u c t i o n c a p a b ili t i e s : t h e g e n e r a t i o n o f a n e a s y -t o -c h e c k wi t n e ss o f un s a t i s f i s f i a a b ili t y，w h i c h a tt e sts tt e sts t o t o t h e a a b s e a a b s e n c e n c e o f e rr s r s r s。o u r p r o f p r o o d o d o d o n i s b a s e s e n e n e n e n e n e n e f f f i c i c i c i c i e n t a d a p t a p t a t a t a t a t a t i o n o n o n o n o f t i o n o f t e w e ll -k n o w n f a rk a rk a rk a rk a rk a rk a s s'l e l e mma -li n e a r f un c t i o n s and nd nu m e ri c a l p r e c i s i o n e rr o r s。a s a p r oo f c o n c e p t e nn v e gh e d e c e d e c e c e c e c e. div>o u r e a t y s e g A. t y s a c a c a t y s e q -c ir e o n l y m i n i m o v e r h e a d a d。 div>
在 cocotb/ 中启用 SystemVerilog 验证 IP 的重用...
摘要 — 本文介绍了一种利用 cocotb 和 pyuvm 框架集成已建立的 SystemVerilog 验证 IP (SV-VIP) 来增强 Python 验证生态系统的新策略。基于 Python 的环境在验证社区中逐渐获得认可，人们正在探索其成为未来验证流程主流的潜力。这种方法利用了已建立的 SystemVerilog 生态系统，可以在 Python 设置中有效重用 SV-VIP。通过利用直接编程接口 (DPI-C) 和 ctypes 库，我们的方法可确保 Python 测试台和 SV-VIP 之间的无缝集成。这种集成不仅利用了 Python 的简单性和可读性，还增强了其处理复杂硬件验证任务的能力。本文通过两个实际实现说明了这种方法。它展示了 Python 作为一种强大且适应性强的验证语言不断发展的意义，并弥合了软件灵活性和硬件验证需求之间的当前鸿沟。
强制销售核实、核对及最终确定的投标文件
6) 2023 年 9 月 21 日发布的招标通知 (NIT) 针对四 (4) 个独立招标，用于验证、核对和完成不同 DISCOM 的强制销售。投标人可以参与多个投标，不受限制。每个投标应单独评估，并将中标人授予中标人。在对投标进行评估后，如果发现投标人在多个 (1) 投标中成功，则在这种情况下，将多个 (1) DISCOM 的上述任务授予该投标人将基于相关投标人在附件 7 所附格式中提供的偏好。但是，将多个 (1) DISCOM 的上述任务授予任何投标人将属于委员会的管辖范围，委员会的决定应为最终决定并具有约束力。
极端降雪验证中的阿拉斯加案例研究
Zhang，P.，G。Chen，W。Ma，Y。Ming和Z. Wu，2021年：理想化和全面的气候模型中强大的大气河对全球变暖的反应。 J. 气候，34，7717–7734，https：//doi.org/10.1175/jcli-d-20-1005.1。Zhang，P.，G。Chen，W。Ma，Y。Ming和Z. Wu，2021年：理想化和全面的气候模型中强大的大气河对全球变暖的反应。J.气候，34，7717–7734，https：//doi.org/10.1175/jcli-d-20-1005.1。
使用脑电图探索的人验证...
I.近年来，生物识别技术在日常生活中越来越多地使用。例如，在使用图形和面对图像登录智能手机中。但是，这种生物特征数据始终涉及身体表面。因此，可以使用数字设备（例如摄像机）轻松地被盗（捕获）。If the data are stolen, copies can be made.此外，填充和脸部识别假定仅一次性身份验证，这会导致SPOOFG的风险。使用其生物识别技术对系统的常规用户进行身份验证，即使用户被没有使用该系统许可的冒名顶替者替换，也无法根据一次性的身份验证使用生物识别方法检测SPOOFEF。为了解决这个问题，已经提出了连续的身份验证，因为它比一次性的身份验证更有效。作为适合连续身份验证的生物识别技术，脑波或脑电图（EEG）引起了人们的注意[1]。只要人还活着，信号总是会产生，因此可以连续测量此信息。此外，由于任何人都可以利用脑波，它们是最容易获得的生物识别数据。由于仅在人戴上脑波传感器时才能检测到脑波，因此其他人也无法秘密地窃取数据。但是，传统研究并未提及使用脑电波作为生物识别技术的应用。使用脑波需要用户佩戴脑波传感器，但是这需要时间，因为用户在移动头发的同时将许多电极设置在头皮上。例如，当用户输入房间，登录PC或使用ATM时，这是无法想象的。因此，作为生物识别技术的脑波不适用于一次性身份验证。另一方面，一旦用户佩戴
通过数字验证抗击经济犯罪
最直接，最有形的后果是直接财务损失。消费者被欺骗了他们的生命储蓄。企业失去了营运资金储备，这可能是成功与失败之间的区别。欺诈是英国最普遍的犯罪，受害者的数量每年都在增加。，但财务影响也更加广泛。取决于犯罪的性质，无论是纳税人还是金融机构（即扩展，其客户和股东）可能会分享报销费用。资本泄漏到黑市，并远离生产性，合法的投资和消费，影响英国经济，每年68亿英镑。这种破坏了促进经济增长的持续努力。
一种用于定量验证神经网络
摘要。验证的可靠性和实用性取决于适当表示不确定性的能力。关于神经网络验证的大多数现有工作依赖于输入的基于集合或概率的信息的假设。在这项工作中，我们依靠不精确的概率（特定P-boxes）的框架提出了Relu神经网络的定量性验证，这可以说明输入的概率信息和认识论的不确定性。，可以提高紧密性和效率之间的贸易，同时处理在投入方面的不确定性类别的更一般类别，并提供了完全确保的结果。
对行星表面作业宇航员-探测车团队进行形式化验证
摘要——本文介绍了一种使用 Brahms 多智能体建模语言对模型进行形式化验证来确保宇航员探测车 (ASRO) 团队自主系统可靠性的方法。行星表面探测车已被证明对几次载人和无人月球和火星任务至关重要。第一批探测车是遥控或手动操作的，但自主系统越来越多地被用于提高探测车操作的效率和范围，例如 NASA 火星科学实验室。预计未来的载人月球和火星任务将使用自主探测车协助宇航员进行舱外活动 (EVA)，包括科学、技术和施工作业。这些 ASRO 团队有可能显著提高地面作业的安全性和效率。我们描述了一个新的 Brahms 模型，其中自主探测车可以执行几种不同的活动，包括在 EVA 期间协助宇航员。这些活动争夺自主探测器的“注意力”，因此探测器必须决定哪些活动当前最重要，并参与其中。Brahms 模型还包括一个宇航员代理，它可以模拟宇航员在舱外活动期间的预测行为。探测器还必须对宇航员的活动做出反应。我们展示了如何使用 Brahms 集成开发环境模拟这个 Brahms 模型。然后，还可以使用 SPIN 模型检查器通过从 Brahms 自动翻译到 PROMELA（SPIN 的输入语言），根据系统要求对模型进行正式验证。我们表明，这种正式验证可用于确定任务和安全关键操作是否正确执行，从而提高 ASRO 团队行星探测器自主系统的可靠性。