XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemoft
屋顶太阳能和 2021 年德克萨斯州电力危机
封面图片：2021 年 2 月冬季风暴 Uri 过后的德克萨斯州奥斯汀。图片来源：Roschetzky Photography via Shutterstock，
intel®软件守护人linux的SDK* OS发行说明
•将密码库更新为Intel®集成性能原始库密码学2018年更新2.1。缓解安全漏洞CVE-2018-3617（https://cve.mitre.org/cgi-bin/cvename.cgi?name=cve-2018-3617）。有关更多详细信息，请参阅安全咨询Intel-sa-00106（https：//security-center.intel.intel.com/advisory.aspx?intelid=intel=Intel=Intel=Intel=InteldeliD=Intel-sa00106&languageId= en-fr）和intel-sa-00135（ SA00135＆LagansingId = en-fr）。
软件协议 - 温斯顿先生
在本协议中，资本化条款具有以下含义：1。可用性级别：SaaS服务在服务窗口内的测量期内可用于以百分比表示的时间。2。附件：本协议附带的文件，构成了本协议不可或缺的一部分，并详细介绍了协议中规定的协议。3。行业条件：附录5中的供应商贸易协会的条款和条件。4。服务：SaaS服务以及供应商的所有管理和维护活动，以根据客户选择的包裹执行本协议。5。缺陷：SaaS服务中的重大错误，导致SaaS服务的实质性无法按照书面形式达到的规格运行。6。用户：由客户雇用或工作并根据协议使用SaaS服务的人员。7。非可用性：在服务窗口中无法获得SaaS服务的期间，客户端的商定使用。8。恢复时间：供应商旨在在商定的服务窗口内从客户那里解决报告的目标时间。9。事件：导致SaaS服务未根据商定规格或无法使用的事件。10。测量期：一个日历月。11。支持：在
抽象 - 准确，及时的医学诊断是有效医疗保健提供的基石，但是传统方法通常与效率低下
•Barodiya，V。K.（2022）。使用机器学习对疾病诊断的研究。本文在医学诊断任务中评估了各种ML模型的性能，包括SVM和深度学习。该研究还探讨了数据预处理技术以提高模型的准确性。与项目的相关性：研究结果与该项目的重点放在利用SVM和强大的预处理技术上，以检测具有高精度的复杂疾病。•Luo，X.，Wang，Y。，＆Lee，L。（2021）。基于机器学习的诊断系统的开发和五项评估。本文提供了一个全面的框架，用于使用精度，回忆和F1得分等指标评估机器学习模型。与该项目的相关性：研究中讨论的评估指标直接适用于评估提出的系统的性能，从而确保诊断预测的准确性和可靠性。
基于人工智能的课程规划软件，用于支持能力提升
摘要 教学是一个复杂且需要认知的过程，也是一项非常有创造性的任务。必须精心准备一堂课才能确保有效、有目的的教学。如今，课程计划也经常使用标准软件（例如学习或内容管理系统）创建。显然，这种复杂的课程规划过程可以通过专门的软件系统来支持，这些软件系统不仅可以促进日常任务，还可以鼓励反思。本文阐述了基于人工智能技术的课程规划软件的理念和概念，以支持基于能力的学习。通过该软件，教师应该能够轻松直观地生成个性化的学习内容，而不会失去教学自由。通过各种用户场景，展示和解释了该软件的可能性。最后，本文旨在提高人们对此类智能学习环境的认识，以及它们如何实现终身教育链中学习内容的自动化开发。
航天软件安全研究议程
飞行软件是任何航天器成功执行任务的基础。飞行软件的可靠性并不是一个新话题，过去几十年来，人们通过质量保证、容错和故障安全操作对飞行软件进行了广泛的研究，特别关注了具有冗余层的飞行软件。尽管人们关注故障管理原则和实践，但对飞行软件的网络安全关注有限。飞行软件的容错与飞行软件的安全挑战之间的主要区别在于，容错假设故障本质上是概率性的，并且故障将按照可预测的顺序从可预测的环境影响中发生。飞行软件的网络安全威胁是由一个聪明的对手传播的，尽管有故障安全机制或可用的防御措施，他们可能会积极地与飞行软件互动，故意以一种意想不到的方式强调其流程。攻击者的追击或下一步行动并不像环境传播的故障那样可预测。虽然飞行软件社区历来以隐蔽安全为幌子运作，但飞行模块的开源和商用现货 (COTS) 日益普及，抹去了任何可察觉的安全优势。美国宇航局的核心飞行系统 (cFS) 和美国宇航局喷气推进实验室的 F' 飞行软件可供对手和安全研究人员随时探索，这迫使公众讨论太空飞行软件安全实践和“新”太空时代的要求。本文提出了飞行软件安全的研究议程，讨论了迄今为止在相关领域开展的强有力的相关研究，
太阳能模块的输出通常夸大了
弗劳恩霍夫太阳能系统研究所的研究团队ISE评估了该研究所校准实验室Callab PV模块的70,000多个电动汽车模块的功率测量，自2012年以来。在此过程中，研究人员发现，自2017年以来，PV模块制造商的性能数据与研究所的测量结果之间的负差异一直在增加。直到2016年，在实验室中平均测量的功率比制造商承诺的要多。从那时起，在2020年至2023年的情况下出现了负趋势，导致平均功率降低约1.3％。2024年的最新数据显示出轻微的周转。Fraunhofer ISE的Callab PV模块自2012年以来一直在测试超过70,000个太阳能模块。为了全面审查性能一致性，该研究所的研究学家介绍了这一广泛的数据集，并分析了1034个在标准化条件下从单晶硅PV模块中进行的1034个收集的性能测量。对PV模块的功率测量值的分析表明，从2012年到2016年，在通常的部分中存在测量偏差；差异的平均水平不到百分之一。尤其是正常测量的正偏差。在2016年，制造商的功率特异性与研究所实验室中测得的功率之间的差异平均为0.6％。“从那以后，数据显示出负面趋势，”弗劳恩霍夫ISE的分离模块表征和可靠性的负责人丹尼尔·菲利普（Daniel Phillip）说。” 2023年，这在制造商的规范和我们对约1.3％的审查之间的负面偏差达到顶点。几乎没有观察到积极的偏差。”去年，研究科学家发表了有关经纪人指定的权力和实验室中的权力的统计数据在本周在Bad Staffelstein举行的第40届PV研讨会上，他们正在提供有关功率符合性的最新数据，该数据现在还包括2024年收集的数据。“在2024年，我们遇到了轻微的趋势逆转，但平均强的负偏差为1.2％，”丹尼尔·菲利普（Daniel Philipp）解释说。这可能表明制造公司已经意识到“乐观”功率等级的趋势是一个问题。“如果我们假设我们的数据代表了德国安装市场，则表现不佳1.2％，额外的16.2吉瓦在2024年
您的所有Microsoft工作负载，一个数据安全解决方案
druvaistheIndustry'sleadingsaasplatforffordfordataSecurity和Theonlyvendor，以确保由1000万美元保证支持的最常见数据风险进行数据保护。Druva的备份和恢复的创新方法已通过数以千计的数据被保护，保护和利用，并通过数以千计的数据改变了Enterprises.thedruvadatasecurityCloudeliminateStheneedForCostlyHardware，软件和服务通过简单的，AndagileCloud-NativearchItecturethat deliversaunMatchedSecurity，ableabilitoysage andscale andscale.visit andscale.visit druva.com和fackeriat druva.com和faceplolluson linkedin，twitter，twitter和facebook。
Microsoft与突破性筹码一起加入量子竞赛
Google在12月发布了其柳量量芯片，该芯片大大减少了计算错误，并在几分钟内进行了计算，这将花费传统的超级计算机数百万年的时间，这标志着实用量子计算的重大进步。