XiaoMi-AI文件搜索系统
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严重健康状况验证表说明
用于照顾患有严重健康问题的家庭成员的家庭假 B 部分：患者信息（如果申请家庭假，由索赔人填写） 名字： 姓氏： 与索赔人的关系： C 部分：医疗保健提供者证明（由患者的授权医疗保健提供者填写。除非另有说明，否则所有字段均为必填项。）授权医疗保健提供者必须填写并签署此部分。表格不完整或更改可能会导致索赔人的福利延迟或被拒绝发放。提供足以核实严重健康问题的相关医疗事实。这必须包括严重健康问题的诊断或症状描述或所需治疗。您的答案应该是基于您的医学知识、经验和对患者的检查做出的最佳估计。
自主UAS
摘要 - 放松保证（RTA）是针对安全至关重要系统的设计时间档案，内部监视器在检测侵犯财产时作用。单纯形架构是RTA的一个实例，当不信任的控制器违反安全属性时，采取的动作是将整体系统控制给受信任的控制器。Simplex RTA正在成为一种方法，可以将AI/ML和其他未经验证的软件集成到飞机操作等安全至关重要的应用中。为此，美国测试和材料学会（ASTM）和NASA都发布了有关在此类系统中使用RTA的准则。在这项工作中扩展了Hybrid程序语言中简单RTA框架的正式验证。混合程序是包括离散和连续动态的程序，可用于建模复杂的网络物理系统。plaidypvs是一种能够在PVS定理供体中形式化混合程序的工具。plaidypvs可以验证一般的单纯形RTA框架，然后通过专门介绍混合程序的某些组件，在将未经信任的组件视为黑匣子的同时验证框架的实例。本文介绍了这种形式化的应用于无人飞机系统（UAS）操作的选择。正式验证过程提供了对系统的设计时间验证的好处，并且还对确定RTA框架“开关”属性的传感器采样率提供了要求。索引条款 - 跑步保证，混合程序，PLAIDYPVS，PVS
RISC-V功能验证的强化学习框架
在数字设计上下文中的验证是在释放或部署系统之前测试和验证其行为的过程。这是设计过程的基础部分，由于获得完整覆盖的复杂性，通常需要超过一半的开发时间。传统的验证技术，例如定向测试和约束随机测试，通常无法捕获复杂系统中的关键边缘病例。为了解决这一差距，本论文探讨了钢筋学习（RL）在RISC-V内核的功能验证中的应用，这些核心正在变得越来越流行，特别是通过自动生成的组装代码来增强测试覆盖范围。此调查首先要为RISC-V内核建立一个测试台，旨在使用SystemVerilog（SV）中的通用验证方法（UVM）和Spike指令将模拟器与黄金模型相同。然后将测试台转换为基于Python的环境，使用PYUVM库和Verilator作为模拟器，以启用开源设置。这有助于与流中所需的其余组件的集成，例如自定义指令生成器和覆盖范围集合，为闭环指令生成和核心状态观察提供了灵活的框架。我们此时介绍RL代理，以基于覆盖范围指标和中央处理单元（CPU）状态（例如，注册文件和程序计数器）指导指令生成器。在两种情况下，都进行了不同的状态向量和奖励功能。由于动作空间是如此巨大，并且从未被其他研究作品解决，因此第一代理实施涉及定制的RL代理，依靠体育馆对环境具有标准的API。它使用基于神经网络的深Q学习代理作为函数近似器，分为状态编码器和专业的儿童神经网络（NN），以避免动作空间大小的爆炸。第二种方法使用StableBaseline 3（SB3）库，提供已建立的RL算法，包括近端策略优化和多输入策略。最后，我们将RL代理商获得的训练后结果与通过向指令生成器请求随机指令获得的平均覆盖范围进行了比较。第一代理方法由于NN没有融合而没有显示出任何改进，这是由于
桥梁检查备忘录第 24-03 号 桥梁重量限制验证
2024 年 10 月 15 日 致：所有检查人员和顾问 来自：/s/ Anthony Marino SPM Anthony Marino，PE 桥梁检查州计划经理 桥梁管理部 主题：桥梁重量限制验证 参考：23 CFR 650.313 (l)、(p)、(q) 生效：立即 作为年度桥梁检查计划审查的一部分，印第安纳州交通部桥梁评估部门从桥梁资产的随机抽样中发现，BRADIN 中报告的法定和常规许可负载要求与现场桥梁资产上公布的实际商用和紧急车辆重量限制吨位值之间存在不一致。为确保印第安纳州交通部全州桥梁检查计划符合 FHWA 国家桥梁检查合规指标 14：检查程序 - 发布或限制的要求，应对所有地方公共机构 (LPA) 拥有/维护的桥梁采取以下措施：
人工验证对增强人工智能的重要性
本白皮书探讨了人工验证与人工智能的整合，特别关注了 Aira 的 Access AI 和 Aira Verify。Access AI 是一款面向盲人和低视力群体的人工智能图像聊天工具，它为实时图像描述提供了新的可能性，但也带来了人工智能幻觉等挑战——不正确或误导性的回答。通过聚类分析、任务分类和统计研究，Aira 分析了行业领先的人工智能模型，揭示了围绕幻觉的挑战，揭示了人工验证的必要性。为了应对这些挑战，Aira 实施了 Aira Verify，这是一种人机协同 (HITL) 流程，利用专业的视觉解释器通过验证或纠正人工智能响应来提高人工智能的准确性。本白皮书详细介绍了人工监督在人工智能应用中的重要性、人工验证在减少幻觉方面的有效性，以及通过分析行业领先的人工智能性能和用户反馈获得的见解。
用于硅PCR和底漆验证中的Python包装
Silico PCR中的摘要是一种计算技术，用于预测PCR结果，提高引物特异性并在进行实验室工作之前优化实验条件。已经开发了许多带有预加载基因组模板的基于Web的工具，用于在计算机PCR模拟中进行操作。但是，对灵活，用户友好的软件包的需求不断增加，该软件包允许用户上传或定义自己的自定义模板序列并脱机操作，从而确保在Silico PCR模拟和启动验证中确保数据隐私和安全性。本文介绍了Pypcrtool，这是一种python软件包，旨在在计算机PCR模拟中执行并验证底漆特异性。该工具旨在提供一种灵活，用户友好的解决方案，该解决方案在本地处理数据，从而促进DNA片段扩增的预测以及通过凝胶电泳模拟对PCR产品谱带的可视化。PYPCRTool允许用户输入和指定模板DNA序列文件，向前和反向引物序列并自定义不匹配公差。一个示例场景演示了Pypcrtool的功能，展示了其能力
温室气体核查声明编号 UK.VOL.INV.0139.2023 2023 年 1 月 1 日至 2023 年 12 月期间温室气体排放清单
温室气体核查声明编号 UK.VOL.INV.0139.2023 2023 年 1 月 1 日至 2023 年 12 月 31 日期间 XEROX CORPORATION 201 Merritt 7 Norwalk, CT 06851 的温室气体排放量清单，总计：71,495 吨二氧化碳当量范围 146,715 吨二氧化碳当量范围 2 基于位置38,936 吨二氧化碳当量范围 2 基于市场1,442,663 吨二氧化碳当量范围 3 已根据 ISO 14064-3:2019 按照 Xerox Corporation 定义的方法进行了验证，该方法在“Xerox Corporation 温室气体排放清单管理计划，2024 年 9 月 15 日”中进行了描述，GHG 协议 - 企业会计和报告标准、温室气体核算体系 - 范围 2 指南（温室气体核算体系企业标准的修订）、温室气体核算体系 - 企业价值链（范围 3）会计和报告标准以及透明度、准确性、一致性、完整性和相关性原则。适用于以下活动 制造、研发、办公和设备回收/再循环设施、购买的商品和服务、资本货物、燃料和能源相关活动、上游运输和配送、运营中产生的废物、商务旅行、员工通勤、已售产品的使用和已售产品的报废处理 授权方：
优化前列腺癌放射疗法：虚拟患者特定计划验证研究
模型的可靠性和稳定性，使其成为放射疗法工作流程中的宝贵工具[6]。通过弥合理论与应用之间的差距，这项研究显着有助于优化放射疗法方案，确保对接受前列腺癌治疗的患者更安全，更有效的治疗方法[7]。该研究建议使用一个完整的决策支持工具，该工具研究了影响剂量预测准确性的因素，帮助医生量身定制了对个别患者的治疗。对虚拟患者特定计划验证的全面和深入的知识填补了这些知识差距，从而使辐射方案更有效，更安全，以治疗前列腺癌治疗。近年来，放疗领域已取得了重大进步，特别是在治疗前列腺癌方面[8]。ML方法的整合已经有助于增强放射治疗工作流程中虚拟患者特定的计划验证过程。本文深入研究了虚拟患者特定治疗验证的关键领域，特别关注对放射治疗前列腺计划的复杂评估。但是，在理解所使用的预测因素的细微差异，模型质量及其现实世界实现方面存在差距[9]。
基于模型的系统工程 (MBSE) 方法开发人工智能物料清单 (AIBOM)，用于 AI 系统合规性验证
• 一种系统工程方法，侧重于创建和利用领域模型作为工程师之间信息交换的主要手段，而不是基于文档的信息交换。 • 最近，重点还开始涵盖与计算机模拟实验中的模型执行相关的方面，进一步克服了系统模型规范与相应模拟软件之间的差距。 • 作为这种演变的反映，“基于建模和模拟的系统工程 (M&SBSE)”这一术语也与“MBSE”一起开始使用，强调了该方法的范围和能力的扩大。
比较裸机嵌入式系统上的ECDSA签名验证实现
椭圆曲线数字签名算法（ECDSA）是一种加密方案，用于生成数字签名和验证它们。在这项研究过程中，实施了两个软件库，以执行ECDSA签名验证。讨论了ECDSA签名验证的两个实现，并就其性能进行了比较。在最小的模拟测试环境中，这两个实现都针对单个核心RISC-V CPU。第一个实现纯粹是在软件中完成的，而第二个实现是使用协处理器来加速执行的。为了访问此协处理器，RISC-V GNU工具链在这项研究期间通过自定义说明进行了扩展。这是根据ECDA及其对特别大数的要求完成的（例如283位整数）。在软件中处理这些数字需要相对较高的执行时间，尤其是在低时钟频率的单核系统上。对于这些系统，协处理器库非常适合大多数情况。如果系统时钟频率分别高，则纯软件实现也可能符合人的要求，而无需其他硬件。此外，如果签名验证的数量非常低（例如在应用程序启动时仅一次），然后，协处理器需要运行时大多未使用的芯片区域。