XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemVerification
物理信息神经网络及验证
– 如何确保电网形成转换器之间的 N-1？ – 需要什么样的控制来保持稳定性以应对更快的瞬变？ – 需要新的模拟工具（基于 RMS 的工具，例如标准 Powerfactory 或 PSS/E，不足以捕捉稳定性）
加密和协议的正式验证
- 我从事的工作：验证关键软件 - 这意味着什么：以数学确定性显示代码是“做正确的事” - 我在哪里工作：美国的Microsoft Azure Research，美国（以前：巴黎，巴黎） - 有趣的事实：我在2008 - 2009年在NUS上学习了NUS，在2008-2009-2008-2009（有一个很棒的时代）
使用神经网络进行定量验证
我们提出了一种数据驱动的方法，用于概率程序和随机动力学模型的定量验证。我们的方法利用神经网络计算紧密和声音的边界，以使随机过程在有限的时间内达到目标状况的可能性。此问题涵盖了各种定量验证问题，从离散时间随机动力学模型的可及性和安全性分析到对概率计划的断言和末端分析的研究。我们依靠神经网络代表产生这种概率界限的超级智能证书，我们使用反例引导的电感综合循环对其进行计算：我们在使用随机优化的状态限制的概率上训练神经证书，然后使用随机优化的状态进行拧紧的概率，然后我们正式使用所有可能的状态，使用所有可能的状态使用满足性模量，以实现证书的有效性；如果我们收到反例，我们将其添加到我们的样本集中，然后重复循环，直到确认有效性。我们在各种基准基准上证明，由于神经网络的表达能力，我们的方法比现有的符号方法在所有情况下都产生的概率范围更小或可比，并且我们的方法在模型上完全取得了成功，这些模型完全超出了此类替代技术的范围。
MNO2纳米片锚定在生物质衍生的多孔碳上，用于高性能超级电容器
这项工作致力于证明在非努力理论中应用自然语言处理理论中获得的信息处理公式的可能性。这些公式是在计算机实验中获得的，用于通过更改触发此运动的信息量来建模材料对象的运动和相互作用。定义了实验研究的假设，客观和任务。开发了用于执行典范的方法和软件工具。为了比较语音生产过程中人大脑过程中的过程的不同结果，采用了一系列方法来计算自然语言文本片段序列的估计，包括基于线性近似的方法。实验证实，在非力量相互作用理论中获得的信息处理公式反映了语言形成的过程。证明，提供的方法可以成功地用于创建反应性人工智能机系统。实验性并在这项工作中提出的实际结果构成了非强制性（信息）交互公式通常是有效的。
推力 6 – NG-NRMM 验证和确认
• 转向性能，包括符合 AVTP 03-30 的墙到墙 (WTW) 转弯半径、符合 SAE J266 和 SAE J2181 的稳态转弯 (SSC) 以及基于 AVTP 03-160W 的双车道变换 (DLC)（铺装路面和非铺装路面）
内部验证 /验证< / div>的指南
本指南旨在提供建议和建议，例如评估参数，而ENFSI的成员实验室和其他法医DNA实验室可能会使用，以改善和协调其在DNA分析过程各个方面的内部验证/验证方面的工作实践。内部验证研究提供了有关法医单位在使用的方法上的能力的证据，并且是有关监视结果有效性参数的信息来源。在ENFSI人类法医生物学和DNA分析[2]和DNA实验室的ENFSI质量保证计划中，ENFSI最佳实践手册中描述了用于监测结果有效性的更多细节[3]。本指南反映了创建时科学接受的原则和应用。2。范围