XiaoMi-AI文件搜索系统
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无电互联网的东西-Luca Mottola
间隔系统的编程语言不能忽略时间及其与数据的关系。在没有自定义语言支持的情况下，应用程序代码必须时间戳数据并在每个访问之前执行有效性检查，这使程序逻辑复杂化。为此，基于任务的系统已在每个任务生成的数据上受到定时约束。23一个程序成为DI主导的数据流图，其中节点是任务，边缘定义了数据流和时间约束。rep将程序作为任务图的不满，允许开发人员直接表达数据运动结构和时机，而无需在终止行为中进行推理。正式的框架作品和语言支持对数据新鲜度和时间一致性的支持进一步授权开发人员在交易帐篷系统中启用定时属性。34
同步信息精确时间戳电路的实现
本文设计的电路结构如图3所示。发送模块、接收模块、管理寄存器不是本文关注的重点，其设计与文献[9]类似。IEEE 1588时钟同步电路由发送标志模块、接收标志模块、收发报文处理模块、管理寄存器、中断控制和IEEE 1588时钟模块组成。发送标志模块可以检测IEEE 1588报文的发送，记录报文到达的时间并保存在发送标志寄存器中。发送报文处理模块对报文进行分析，如果报文正确，则产生中断，通知上层应用程序通过读管理寄存器获取时间戳。接收模块的功能与发送模块类似，为避免重复，本文不再赘述。
课程结构和教学大纲（从 2018-19 学年起）
模块 2：关系查询语言 关系代数、元组和域关系演算、SQL3、DDL 和 DML 构造、开源和商业 DBMS -MYSQL、ORACLE、DB2、SQL 服务器 关系数据库设计 域和数据依赖性、阿姆斯特朗公理、范式、依赖保存、无损设计 查询处理和优化 关系代数表达式的评估、查询等价性、连接策略、查询优化算法 模块 3：存储策略 索引、B 树、散列 模块 4：事务处理 并发控制、ACID 属性、调度的可序列化性、基于锁定和时间戳的调度程序、多版本和乐观并发控制方案、数据库恢复 模块 5：数据库安全 身份验证、授权和访问控制、DAC、MAC 和 RBAC 模型、入侵检测、SQL 注入 模块 6：高级主题 面向对象和对象关系数据库、逻辑数据库、Web 数据库、分布式数据库、数据仓库和数据挖掘
单眼视频的动态场景的进发弹时间重建
静态馈送场景的最新进展已显示出高质量的新型视图合成中的显着进步。但是，这些模型通常会在各种环境中的普遍性中挣扎，并且无法有效处理动态内容。我们提出了BTIMER（Bullettimer的缩写），这是实时重建和动态场景的新型视图综合的第一个运动感知馈送模型。我们的方法通过从所有上下文框架中汇总信息，以给定目标（“子弹”时间戳）在给定目标的3D高斯分裂表示中重建整个场景。这样的公式允许BTIMER通过掌握静态和动态场景数据集来获得可扩展性和概括性。给定一个随意的单眼视频，BTimer在150ms内重建了子弹时间1场景，同时在静态和动态场景数据集上达到最先进的性能，
建立通用软件材料清单（SBOM）
目录2关于此文档的目录2 4 1问题说明5 1.1目标5 2什么是SBOM？7 2.1 SBOM Elements 8 2.2 Baseline Attributes 9 2.2.1 SBOM Meta-Information 9 2.2.1.1 Author Name 9 2.2.1.2 Timestamp 10 2.2.1.3 Type 10 2.2.1.4 Primary Component (or Root of Dependencies) 10 2.2.2 Component Attributes 10 2.2.2.1 Component Name 11 2.2.2.2 Version 12 2.2.2.3 Supplier Name 12 2.2.2.4 Unique Identifier 13 2.2.2.5 Cryptographic Hash 14 2.2.2.6 Relationship 15 2.2.2.6.1 Primary Relationship 16 2.2.2.6.2 “Included In” Relationship 16 2.2.2.6.3 Heritage or Pedigree Relationship 16 2.2.2.6.4 Relationship Completeness 16 2.2.2.7 License 17 2.2.2.8 Copyright Notice 18 2.3 Undeclared SBOM Data 18 2.3.1 Unknown Component Attributes 19 2.3.2 Redacted Components 20 2.3.3 Unknown Dependencies 20 2.4支持用例21 2.5映射到现有格式的补充信息22 2.6 SBOM示例23 3 SBOM流程26 3.1 SBOM创建：26 3.2 SBOM创建：27 3.3 SBOM Exchange 27 3.4软件供应链规则规则28 3.5角色和Perspectives 30
仪器和方法 相机作为时钟
摘要。消费级数码相机已成为无处不在的科学配件。特别是在冰川学中，短期变化的重要性得到认可，这促使它们被部署用于越来越时间紧迫的观测。然而，这种设备从未用于精确计时，因此在使用时需要对报告的图像时间中的系统、舍入和随机误差进行适当的管理。本研究将时钟漂移、亚秒级报告分辨率和时间戳精度描述为精确相机计时的主要障碍，并记录了 17 家领先制造商的相机型号的亚秒级能力。我们提出了一种完整且易于理解的方法来校准相机以实现绝对计时，并提供一套支持脚本。两个冰川学案例研究说明了这些方法与当代调查的关系：(1) 使用从 GPS 轨迹日志时间插值的相机位置对航空摄影测量调查进行地理参考；(2) 将冰川崩解事件的视频与同步地震波形耦合。
建模3D点云对象跟踪的连续运动
带有LIDAR点云的3D单一对象跟踪（SOT）的任务对于各种应用程序（例如Au au sosos驱动器和机器人）至关重要。但是，现有方法主要依赖于外观匹配或仅在两个连续的框架内进行匹配或运动模拟，从而俯瞰3D空间中对象的远程连续运动属性。为了解决这个问题，本文提出了一个新颖的信息，将每个曲目视为连续的流：在每个时间戳上，只有当前框架被馈入网络工作，以与存储在存储库中的多帧历史特征进行交互，从而有效利用了序列信息的有效利用。为了实现有效的跨帧消息传递，混合注意机制旨在说明远程关系建模和局部几何特征提取。此外，为了增强多帧特征的利用来进行健壮的跟踪，提出了一种对比性的增强策略，该策略使用地面真相轨迹来增强训练序列并促进对比方式的歧视误差。广泛的实验表明，所提出的方法在多个基准上通过重要的婚姻优于最先进的方法。
能量标签和颗粒能证书：
对消费者清洁能源的需求一直很高； 2020年追求零目标的公司数量增加了三倍。随着更多可再生电厂的建造，无碳能源的可用性变得更加动荡，包括Google，Microsoft和美国联邦政府在内的组织宣布了项目或致力于采购24/7清洁能源。但是，目前尚无公认的系统，可以每小时验证可再生电力供应。EnergyTag正在领导一个由100多个支持组织组成的联盟，包括世界上最大的公用事业，公司消费者，电网运营商，政府机构，非政府机构和起始人，以开发一种机制，以使用时间和生产来源来“标记”电力，以便消费者可以乘每小时与清洁能源相匹配。具体来说，《能量标签》计划正在寻求定义一个为能量属性证书（EACS）添加时间戳的框架，这将使它们更反映清洁能源的物理可用性。参与者认为，这可能会改善公众对清洁能源索赔的看法，并激励能源存储并支持新的碳会计方法。
![arxiv：2312.03964v2 [cs.cr] 2024年10月10日](/simg/g:\will\search\icon\source\2\2d2bb51b7e89ac7d67700a40852242ec110b8db9.webp)
arxiv：2312.03964v2 [cs.cr] 2024年10月10日
摘要 - 符号范围是指具有可靠性的两个设备之间的实际物理距离的能力。这在各种应用中至关重要，包括解锁物理系统。在这项工作中，我们将在IEEE 802.15.4Z中指定的Ultra-Wideband Impuls Radio（UWB-ir）的上下文中查看安全范围（a.k.a.4z）。特别是加密波形，即炒时间戳序列（STS）以高速脉冲重复频率（HRP）在4z中的高速脉冲重复频率（HRP）定义，以用于安全范围。这项工作显示了使用足够的接收器设计实现4z HRP的安全性分析，并显示STS波形可以实现安全的范围。我们首先审查先前研究中通过的STS接收器并分析其安全漏洞。然后，我们提出一个参考STS接收器，并证明可以通过在4z HRP中使用STS波形来实现安全范围。也表征了参考安全性STS接收器的性能界限。数值实验证实了分析并证明了参考STS接收器的安全性。
用于预测帕金森氏病的混合模型
帕金森氏病是一种影响个人运动的中枢神经系统疾病。已经观察到帕金森氏病的患者患有手写异常，弯腰姿势，语音或语音疾病等。这项工作旨在实施能够从早期症状中预测PD的通用机器学习模型。在这项研究中，对UCI机器学习存储库和螺旋的语音数据集进行了试验，以研究组合模型的准确性。为了提高预测的准确性，从语音数据集中提取的功能是抖动，Shimmer，NHR，DFA和PPE。此外，从手写数据集提取的功能是压力，握把角，时间戳，径向速度，速度等。在上述数据集中对CNN，LSTM，Resnet等不同的机器学习模型进行了实验。从研究中可以看出，与此工作中使用的其他模型相比，具有适当的超级参数调整的CNN/LSTM模型效果很好。语音数据集上CNN/LSTM的准确性为88％，手工编写数据集为92％。。