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43英寸高亮度户外数字Android电池A- ...
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CameraEEG：在 Android 应用程序上同步录制视频和脑电图数据
由于该应用程序针对的是安卓智能手机，因此使用了基于 Java 开发工具包 (JDK) 的 Android Studio 应用程序开发软件。最初，该软件使用 Lab 流层进行数据采集 [21]，以提供不同模块之间更高级别的时间同步并与多个 EEG 流应用程序兼容。然而，我们发现这种结构对于我们的目的来说效率低下，因为它需要后台流应用程序并行运行，这会更快耗尽电池并导致手机发热，从而导致性能问题。因此，我们选择了 EEG 制造商提供的智能手机软件开发工具包 (SDK)，特别是 Smarting SDK。这将应用程序的使用限制在特定的 EEG 设备（mBraintrain 的 Smarting）上，但提供了强大的执行力。这还允许向应用程序添加具有独特功能的附加模块。
ecocode：索纳克插件以消除Android Projects中的能量气味
气候变化似乎不是一个问题，应该涉及An-Droid移动开发人员，但事实是他们的工作确实具有碳足迹。不仅要在运行时立即过度消费能量，而且还涉及电池的电荷 /放电周期数量有限，从而偶然缩短了手持设备的寿命。的确，现在众所周知，大多数碳足迹都是在新终端制造过程中发出的，而且这种快速的步伐不再可持续。移动开发人员，甚至可能比其他开发人员更多，缺乏有关如何编写，维护和发展节能软件的知识[2]。虽然能源效率正成为一个主要质量属性，但安全性或可维护性也是如此，但我们指出了缺少类似皮棉的工具，以避免设计良好的应用程序
鹰眼：基于深度强化学习的Android应用程序的更改定位测试
Android应用程序经常进行更新，以跟上不断变化的用户，硬件和业务需求。通过广泛的测试确保应用程序更新的正确性对于避免到达最终用户的潜在错误至关重要。现有的Android测试工具生成了GUI事件，该事件致力于改善整个应用程序的测试覆盖范围，而不是优先考虑更新和影响元素。研究提出了以变化为中心的测试，但依靠随机探索来进行锻炼影响的GUI元素，对于具有巨大输入探索空间的大型复杂应用程序而言，无效且缓慢。在BOTEDANCE上，我们既定的基于模型的GUI测试工具FastBot2已成功部署已有近三年。FastBot2利用了从过去的探索中得出的事件 - 活性转变模型，以有效地实现增强的测试覆盖率。我们获得的一个关键见解是，事件活动转变的知识同样有价值地定位更新引入的变化。这种见解推动了我们针对Hawkeye进行更新的指示测试的建议。Hawkeye优先考虑通过从历史探索数据中进行深入的强化学习与代码更改相关的GUI行动。在我们的经验评估中，我们严格地将鹰眼与诸如FastBot2和Ares（例如10个流行的开源应用程序和商业应用程序）等最新工具进行了比较。结果表明，鹰眼在生成GUI事件序列中始终优于FastBot2和Ares，这些序列在开源和商业应用程序上下文中有效地针对更改功能。在现实世界的工业部署中，鹰眼无缝地进入我们的开发管道，进行烟雾测试
WT6300 Android™产品参考指南
Introduction and Installation ............................................................................................................. 6 Target Audience .............................................................................................................. 6 Requirements .................................................................................................................. 7 Printer Platform ......................................................................................................... 7 Firmware Requirements ........................................................................................... 7 Connectivity .............................................................................................................. 7 Operating Systems ................................................................................................... 7 Feature Overview ..................................................................................................... 8 Installing Zebra Printer Setup Utility ................................................................................ 9 Sideloading ................................................................................................................... 10
使用卷积神经网络技术的驱动器嗜睡检测模型
摘要 - 一名昏昏欲睡的驾驶员在路上比那个超速驾驶的驾驶员要危险得多，因为他是微骨的受害者。汽车研究人员和制造商试图通过几种避免这种危机的技术解决方案来解决这个问题。本文侧重于使用基于神经网络的方法来检测这种微睡眠和嗜睡。我们以前在此领域的工作涉及使用机器学习与多层感知器来检测相同的工作。在本文中，通过利用摄像机检测到的面部标志来提高准确性，并传递给卷积神经网络（CNN）以对嗜睡进行分类。这项工作的成就是为无眼镜的类别提供了重量超过88％的重量分类模型的轻量级替代品，对于没有眼镜的类别之夜的85％以上。平均在所有类别中都达到了超过83％的准确性。此外，对于模型大小，复杂性和存储，与最大大小为75 kb的基准模型相比，新提出的模型有明显减少。拟议的基于CNN的模型可用于构建嵌入式系统和Android设备的实时驱动器嗜睡检测系统，具有高度准确性和易用性。索引术语 - 驾驶员行为监控系统，淹没检测，实时深度学习，卷积神经网络，面部地标，Android。
Android-SEM：基于迁移学习的 Android 恶意软件语义增强模型的生成对抗网络
摘要：目前，在数以百万计的 Android 应用程序中，存在着许多恶意程序，对人们的安全和隐私构成重大威胁。因此，开发检测 Android 恶意软件的方法势在必行。最近开发的恶意软件检测方法通常依赖于各种功能，例如应用程序编程接口 (API) 序列、图像和权限，从而忽略了源代码和相关注释的重要性，而这些注释通常不包含在恶意软件中。因此，我们提出了 Android-SEM，这是一种基于迁移学习的 Android 源代码语义增强模型。我们提出的模型建立在 Transformer 架构之上，以实现从恶意软件源代码生成代码注释的预训练框架。使用生成对抗网络优化预训练框架的性能。我们提出的模型依赖于一种新颖的基于回归模型的过滤器来保留高质量的注释和源代码，以进行与语义增强相关的特征融合。与传统方法相反，我们创造性地结合了量子支持向量机 (QSVM) 来对恶意 Android 代码进行分类，结合了量子机器学习和经典深度学习模型。结果证明，Android-SEM 在恶意软件检测和恶意软件分类方面的准确率分别达到 99.55% 和 99.01%。
Android申请自动空手道KATA培训
抽象是一种有效的方法，用于快速分析物种关系，物种组成，以及与性状数据库（社区生物多样性的功能元素）结合使用，是DNA metabarcoding。传统的评估物种丰富度和丰度的方法受到分类识别的限制，可能会损害或破坏栖息地，并可能依靠使得难以找到小型或难以捉摸的物种的技术，从而对整个社区进行了估计。通过使用高通量测序（HTS）技术，该技术可以对与环境和社区样本收集的DNA条形码相关的数据进行顺序和提取数据。一种称为Metabarcoding的不断发展的技术利用了大量的DNA条形码序列和改进的DNA测序技术的吞吐量。脊椎动物饮食的分析是DNA元法编码最早的应用之一，该技术对于理解植物 - 授粉关系仍然有效。DNA研究的范围受到环境DNA降解的限制，尤其是在温暖的热带地区，经常仅存在很少的遗传物质残余物。DNA metabarcoding是一种仍在开发中的新技术。随着技术的发展和协议变得更加标准化，可以预期该方法将持续一段时间。元法编码预计将成为监测生态学和全球保护研究的关键工具，因为它得到了改进和更频繁的使用。关键字DNA元法编码，生物多样性，条形码，EDNA，METABARCODING，HTS
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使用机器学习的Android恶意软件多类分类：评估随机森林，人工神经网络和诉讼的性能
摘要。这项研究研究了使用静态和动态分析方法来检测和分类的机器学习技术，即随机森林，人工神经网络和卷积神经网络的有效性。通过将恶意软件分类为广告软件，勒索软件，索引软件和SMS恶意软件来利用CICINVESANDMAL2019数据集，多类分类。静态分析检查了权限和意图，而动态分析则集中于API调用和网络流。使用准确性，召回，精度，F1分数，训练时间和测试时间评估模型的性能。结果表明，在静态和动态分析中，随机森林比深度学习模型的优越性，静态分析的性能比动态分析更好。这项研究通过提供对不同机器学习算法和分析方法的有效性的见解来为Android恶意软件检测的领域做出了贡献，从而突出了随机森林的潜力，以实现有效，准确的恶意软件多类分类。