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使用认知在日常软件开发任务中通过生理活动捕获开发人员的认知负荷
摘要 - 集成的开发环境（IDE）在各种任务中为开发人员提供支持。在执行不同的编程任务时毫不客气地捕获开发人员的认知负载，可以帮助优化开发人员的工作经验，提高其生产率并积极影响代码质量。在本文中，我们提出了一项研究，其中基于Intellij的IDE插件Cognitide用于在处理各种软件开发任务时收集，映射和可视化软件开发人员的生理活动数据。在一项可行性研究中，参与者根据Java开源代码在IDE中完成了四个模拟软件开发人员的日常工作任务 - 编码，调试，代码文档和电子邮件写作，同时记录了他们的生理活动。 在任务之间，评估了参与者的感知工作量。 可行性测试表明，可以成功地将认知剂用于一小时的数据收集会话，这是测试最长的持续时间，并且对使用它的人非常感知。 此外，与基线记录相比，记录的生理活性表明在工作任务期间的认知负荷更高。 这表明可以评估认知负载，映射到代码位置，可视化和讨论在一项可行性研究中，参与者根据Java开源代码在IDE中完成了四个模拟软件开发人员的日常工作任务 - 编码，调试，代码文档和电子邮件写作，同时记录了他们的生理活动。在任务之间，评估了参与者的感知工作量。可行性测试表明，可以成功地将认知剂用于一小时的数据收集会话，这是测试最长的持续时间，并且对使用它的人非常感知。此外，与基线记录相比，记录的生理活性表明在工作任务期间的认知负荷更高。这表明可以评估认知负载，映射到代码位置，可视化和讨论
Intel®快速攻击技术（Intel®QAT）软件...
4.1我有一个名为XYZ的应用程序，目的是使用系统中两个芯片组（PCH）设备的每个加密实例（总共四个实例）。配置文件会是什么样？............................................................................................................................................................................................................................................................ 21 4.2 cy name参数是否应在每个配置文件中使用唯一值？................................................................................................................................................................... 21 4.3 The firmware does not load.我该如何解决？...................................................................................................................................................................................................................................... 21 4.4当我尝试启动驱动程序时，我会看到与内存分配有关的错误（包括内核消息）。我该怎么做才能避免这种情况？....................................................... 21 4.5 When loading the package modules, I see kernel log warnings related to the signing of the modules.我需要做什么？.................................................................................................. 22 4.6 Why does Intel® QAT performance drop around buffer/packet sizes of 2kB?............... 22 4.7 I am receiving failures or hangs when sending perform requests to the Intel® QAT API after a fresh boot or after hotplug events.如何解决这些问题？............................ 22 4.8 How do I get the Intel® QAT driver to automatically start in SUSE Linux*?........................................................ 22
Quantum-抗性软件在低...
摘要。随着物联网（IoT）今天推出，其寿命可能超过十年的设备，保守的威胁模型应考虑具有量子计算能力的对手。IETF指定的西装标准定义了用于物联网软件更新，标准化元数据和加密工具（数字签名和哈希功能）的安全体系结构，以确保更新合法的更新。西装性能已在量词前的文本中进行了评估，但尚未在量词后的情况下进行评估。以Riot中可用的诉讼的开源实施为案例研究，我们调查了量子后的注意事项，尤其是抗量子的数字签名，重点介绍了具有严格的内存，CPU和能量消耗限制的低功耗，基于微控制器的IoT设备。我们基准在一系列物联网硬件上进行一系列量子前和后量牌签名方案，包括ARM Cortex-M，RISC-V和Espressif（ESP32），这些方案构成了现代32位微控制器架构的大部分。在诉讼的背景下解释我们的基准，我们估计了从量词前签名到后签名过渡的现实影响。
自主驾驶系统中即时软件缺陷预测的多模式学习
摘要 - 近年来，自主驾驶技术的兴起强调了可靠软件在确保安全和性能方面的重要性。本文提出了一种使用多模式学习的自动驾驶软件系统中即时软件缺陷预测（JIT-SDP）的新方法。提出的模型利用了多模式变压器，其中预训练的变压器和组合模块与软件系统数据集的多个数据模式相结合，例如代码功能，更改指标和上下文信息。适应多模式学习的关键点是利用不同数据模式（例如文本，数值和分类）之间的注意机制。在组合模块中，在文本数据和包含分类数据和数值数据的表格数据和表格特征上的输出组合在一起，以使用完全连接的层产生预测。对从GitHub存储库（Apollo，Carla和Donkeycar）收集的三个开源自动驾驶系统软件项目进行的实验表明，拟议的方法显着超过了有关评估指标的最先进的深度学习和机器学习模型。我们的发现突出了多模式学习的潜力，以通过改进的缺陷预测来增强自主驾驶软件的可靠性和安全性。
ez-way®，自定义移动机器人的导航软件
ez-way EZ-Way®是一种用于控制和导航移动机器人的软件，是一种用于控制和导航移动机器人的软件，可确保流畅有效的操作。确保流畅有效的操作。安装在每台计算机上，它可以保证移动机器人管理，机器人本地化，导航和任务执行。作为开发移动机器人的加速器，EZ-Way®精简并增强了机器人功能。软件EZ-Way®
典型和极端天气数据集用于研究建筑物对气候变化和热浪的弹性
我们介绍了当前和未来的预计天气文件的前所未有的数据集，用于在全球10个气候区域分发的15个主要城市建立模拟。数据集包括环境空气温度，相对湿度，大气压，直接和弥漫性太阳辐照度以及小时分辨率下的风速，这是进行建筑模拟所需的必不可少的气候元素。数据集包含Energy Plus天气文件（EPW）格式（EPW）格式的典型和极端天气年份，以及三个时期的逗号分隔价值（CSV）格式的多年预测：历史（2001- 2020年），未来的中期（2041-2060）（2041-2060），以及未来的长期（2081-2100）。数据集是从一个区域气候模型的预测中生成的，这些模型是使用每个城市的多年观察数据对其进行偏差校正的。所使用的方法使数据集成为第一个在极端温度的频率，持续时间和幅度中纳入未来气候中复杂变化的数据集。这些数据集在IEA EBC附件80“建筑物的弹性冷却”中创建，可以用于不同类型的建筑适应和弹性研究，以进行气候变化和热浪。
BS软件工程
1另外4个单位的CPE/CSC技术选修课可以代替CSC/CPE 123，尽管强烈鼓励新学生参加CSC/CPE123。2在选择技术选修课之前，建议与顾问进行咨询；请记住，您的选择可能会影响追求后掌龙的研究和/或目标。 3如果不服用CSC/CPE 123，则需要另外4个CPE/CSC技术选修课。 4在专业或支持中需要；还满足一般教育（GE）的要求。 5如果使用通识教育（GE）课程来满足主要或支持要求，则可能需要其他免费选修单位来完成学位所需的总单位。2在选择技术选修课之前，建议与顾问进行咨询；请记住，您的选择可能会影响追求后掌龙的研究和/或目标。3如果不服用CSC/CPE 123，则需要另外4个CPE/CSC技术选修课。4在专业或支持中需要；还满足一般教育（GE）的要求。5如果使用通识教育（GE）课程来满足主要或支持要求，则可能需要其他免费选修单位来完成学位所需的总单位。
模块指南汽车软件工程
- Introduction: applications, computational models for vision, perception and prior knowledge, levels of vision, how humans see - Pixels and filters: digital cameras, image representations, noise, filters, edge detection - Regions of images and segmentation: segmentation, perceptual grouping, Gestalt theory, segmentation approaches, image compression - Feature detection: RANSAC, Hough transform, Harris corner detector - Object recognition: challenges, template matching, histograms, machine learning - Convolutional neural networks: neural networks, loss functions and optimization, backpropagation, convolutions and pooling, hyperparameters, AutoML, efficient training, selected architectures - Image sequence processing: motion, tracking image sequences, Kalman filter, correspondence problem, optical flow
Cisco Catalyst 9800系列无线控制器软件配置指南，Cisco IOS XE 17.15.x
思科和思科徽标是Cisco和/或其在美国和其他国家的商标和/或其分支机构的商标或注册商标。要查看Cisco商标列表，请转到此URL：https：//www.cisco.com/c/en/us/about/legal/legal/trademarks.html。提到的第三方商标是其各自所有者的财产。使用该词合作伙伴一词并不意味着思科与任何其他公司之间的伙伴关系。（1721r）
