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World File Search System中央处理
GR F5G 020 -V1.1.1 ETSI TR 104 062 V1.2.1（2024-07） ETSI TR 103 957 V1.1.1（2024-09） GR ZSM 011- v2.1.1 TR 104 003 -V1.1.1 TS 104 007 -V1.1.1-合法拦截（LI） TR 103 966 -V1.1.1 v1.3.0-电子签名和信任基础架构（ESI） v1.5.0-电子签名和信任基础架构（ESI） TS 103 553-2 -V1.1.1 TR 103 943 -V1.1.1 ETSI EN 319 102-1 V1.4.1（2024-06） TR 119 476 -V1.2.1 ES 204 082 -V1.1.0-环境工程（EE） TS 129 500 -V17.13.0-5G TR 103 578 -V2.1.1 通信安全的愿景 GS PDL 022 -V1.1.1 en 301 489-17 -v3.3.0-电磁兼容性（... ETSI GR THZ 001 V1.1.1（2024-01） TS 103 982 -V8.0.0-公开可用规范（PAS） TR 103 305-1 -V4.2.1-网络安全（网络） ts 103 882 -v2.1.1-智能运输系统（ITS） TS 102 224- V18.0.0-智能卡 en 303 645 -v3.1.3-网络
3D three-dimensional 6DoF six Degrees of Freedom AGGN AGGregation Network AI Artificial Intelligence AOA Angle Of Arrival AP Access Point API Application Programming Interface APP APPlication AR Augmented Reality B2B Business to Business BC Business Continuity BNG Broadband Network Gateway BoD Bandwidth on Demand BSS Basic Service Set BYOD Bring Your Own Device CAPEX CAPital EXpenditure CO Central Office CPE Customer Premise Equipment CPN Customer Premise Network CPU中央处理单元CSMA载体感知多访问DBA动态带宽分配DC数据中心DCN数据通信网络DCSW DADA中心开关DDS数据分布DDD DATA分布DR灾难恢复DTU分配终端E2E END EMS EMS EMES EMELS MANELES MANCEMES ENU系统E-ONU ENU e-ONU ENU E-ONU F5G FIF 5G FIF FIF 5G FIFTH IDECTENT FIFT固定网络固定网络固定网络固定网络固定FIBER FIBER FIBER FIBER FIBER FIBER FIER fIFM fibr finm光学添加/DROP多路复用器FTTR FTTR纤维到房间FTU进料器终端单元GIS地理信息系统GPU图形处理单元GUI图形用户界面ICT信息通信信息通信技术IOT Internet Internet Internet Internet Internet Internet Internet Internet协议I Internet Internit
可编程逻辑控制器的可靠性比较...
摘要 本文旨在确定使用可编程逻辑控制器的工业生产线的可靠性。制造业的生产线使用可编程逻辑控制器模块实现自动化，该模块使用编程软件进行编程。使用的编程软件是西门子 S7-200，而编程语言是梯形编程语言。当今尼日利亚的大多数制造业仍使用继电器进行控制。控制面板上的接线非常多，以至于使用传统的电磁继电器通常需要数小时才能追踪和更换机器的任何故障。替代和更好的控制方法是使用可编程逻辑控制器。关于食品生产线中 PLC 可靠性的研究文章很少。本文旨在解决这一空白。本研究采用统计分析方法，该方法对不确定性具有较高的容忍度，因此结果更准确、实用。本研究确定了故障率、平均故障间隔时间 (MTBF)、平均故障时间 (MTTF) 和可用性，以此作为确定网络可靠性的手段。因此，研究表明，连续三年使用 PLC 的生产线的平均可用性为 84%，可靠性为 86%。因此，应鼓励在工业自动化中使用 PLC，因为与在控制电路中使用电磁继电器相比，PLC 可以轻松检测到故障，从而减少停机时间。关键词：可编程逻辑控制器、可用性、可靠性、梯形编程语言、继电器逻辑。1.简介 控制工程随着时间的推移经历了几次变化。几个世纪以来，人类是控制事物的唯一手段 [1]。可编程逻辑控制器 (PLC) 是一种实现工业过程自动化的现代方法。PLC 比普通计算机更具优势，因为它们是为恶劣的工业环境而构建的。PLC 由输入模块或点、中央处理单元 (CPU) 和输出模块或点组成。输入接受来自各种
走向脑机代码？
尽管人们普遍认为大脑是某种计算机，但至今无人知道计算机代码是什么（或者可能存在用于不同目的的不同代码）。记忆可能被编码在大分子化学亚基序列中，这一想法很自然——因为有那么多的记忆需要容纳——但几年前出现的最简单版本很难与大脑计算机神经元的互连性相协调，也很难与神经网络观点中关于大脑工作原理的观点相协调。但同样明显的是，这种代码不可能适用于信息从外围传输到中央处理区域的方式，现在似乎已经充分确定，神经元的活动（如沿神经元通道的信息传输）最好通过电压脉冲或尖峰在神经元内产生的速率来衡量。适当的时候，人们有必要问自己，这两个截然不同的编码原则是如何结合在一起的。事实上，目前大脑中唯一可以模糊测量的编码信息是来自外周感觉系统的神经元的信息，但即便如此，其含义也远非清晰。外周神经元“激发”的速率是刺激强度的简单衡量标准，还是更微妙的衡量标准？相位信息是如何体现在信号中的？如果不是，那么来自同一感觉系统中相邻神经元的信号如何相互组合以产生平均值以外的结果？感觉神经元输出的噪声只是一种麻烦，还是可能更为重要？这或多或少是洛斯阿拉莫斯国家实验室理论部门的 Andre Longtin、圣地亚哥海军系统中心的 Adi But-sara 和密苏里大学圣路易斯分校的 Frank Moss 就中枢神经系统感觉编码机制所作的有趣论述的起点。除了兴趣之外，引起人们对这篇文章关注的一个原因是，它出现在大多数神经生理学家认为是必然会出现的领域中。
PC-3 IT理论SET-1
a。 WAP区域网络b。广泛的网络c。宽阵列网d。无线区域网络13。micr代表a。磁性墨水读取器b。磁性墨水代码读取器c。磁性墨盒读取器d。无14。EBCDIC代表a。扩展二进制编码的十进制互换代码b。扩展位代码十进制互换代码c。延长的位案例十进制互换代码d。扩展的二进制案例十进制互换代码15。以下哪项是中央处理单元的一部分？a。打印机b。钥匙板c。鼠标d。算术和逻辑单元16。CAD代表a。计算机辅助设计b。设计的计算机算法c。设计中的计算机应用d。计算机模拟设计17。垃圾电子邮件也称为a。垃圾邮件b。欺骗c。 Sniffer脚本d。线轴18。黑客a。所有人都有相同的动机b。闯入其他人的计算机c。只要不造成任何损害，d可能会合法闯入计算机。是对计算机过敏的人19。客户端服务器系统中的客户端计算机是哪种类型的计算机？a。大型机b。迷你计算机c。微型计算机d。 PDA 20。如果没有a，则无法“启动”。编译器b。装载机c。操作系统d。汇编器21。文档中文本线之间的垂直空间量称为a。双空间b。线间距c。单空间d。垂直间距22。非数字数据的示例为a。员工地址b。考试分数c。银行余额d。所有这23个。a。什么是嵌入式系统？通过包装在框中到达的程序。b。是计算机永久部分的程序
水技术发展中心...
AF 后过滤器 SQ 蒸汽质量 BD 排污 SQA 蒸汽质量分析仪 BFW 锅炉给水 TAH 总酸化硬度 BIW 水中沥青 TDS 总溶解固体 BS&W 基本沉积物和水 TOC 总有机碳 BW 反冲洗 TOE 技术操作范围 bpcd 每日历天桶数 TOI 总无机碳 COSIA 加拿大油砂创新联盟 TPH 总石油烃 CPF 中央处理设施 TSS 总悬浮固体 CSS 循环蒸汽刺激 TST 管壁温度 CZ 澄清区 TQM 热质量流量计 DCS 分布式控制系统 TWT 管壁温度 EB 乳化破乳 UA 传热系数 FAC 流动加速腐蚀 UT 超声波检测 FTIR 傅立叶变换红外检测 USGPM 美国加仑/分钟 GHG 温室气体 WLS 温石灰软化 HLS 热石灰软化 WOR 水油比 HPSS 高压蒸汽分离器 WTDC 水技术开发中心 H&S 健康与安全 Y'x'TP 第 'x' 年测试计划 ILM 界面液位测量 KPI 关键绩效指标 LOI 点火损失 MagOx 氧化镁 MW 分子量 NDP 核密度分析仪 NF 纳滤 NIR 近红外传感器 OPEX 运营费用 OIW 水中油 ORF 除油过滤器 OTSG 直流蒸汽发生器 PSD 粒度分布 PW 采出水 PWC 采出水冷却器 REB 反相破乳器 RMZ 快速混合区 RT 射线照相检测 RTD 电阻温度探测器 SAGD 蒸汽辅助重力泄油 SMZ 慢速混合区 SOR 蒸汽油比
RAN 中的人工智能
根据目标问题，最佳 ML 模型和支持生命周期 (E4) 的复杂性可能会有很大差异。对于较简单的问题，线性回归、较小的决策树和具有少量节点和层的简单神经网络 (NN) 就足够了。对于更复杂的问题，可能需要具有许多层和节点以及多个卷积层的大型决策树或深度神经网络 (DNN) 来实现所需的准确性。用于控制优化目标的 RL 方法和支持代理 (E7) 在学习新颖的 RAN 管理策略方面尤其有效。训练 RL 模型依赖于通过软件代理的反复试验进行主动探索，这在实时 RAN 系统中并不总是可行或合适的。为了帮助解决这个问题，并生成训练模型所需的数据量，我们在我们的软件推动器集中包含了模拟 (E6)。经过训练后，ML 模型可用于推理阶段（E3 的一部分），其中选择的数据被用作模型的输入，然后模型将产生一组预测、操作或规则，具体细节取决于 ML 算法类型。在 RAN 中，训练和推理阶段的硬件和软件要求可能大不相同。训练通常需要强大的中央处理单元或专用图形处理单元 (GPU) 硬件，具有大内存和数据存储。AI 软件平台（例如 TensorFlow、Keras 和 PyTorch）以及其他广泛的开源（E5）、通常基于 Python 的 ML 软件生态系统需要集成到软件工程流程中。在推理阶段，通过模型生命周期管理 (E4) 向 RAN 应用程序提供经过训练的模型（或多个模型）。对于延迟至关重要的 RAN 边缘应用，需要高效实现推理，具有低延迟、低功耗和内存占用，同时考虑目标硬件和软件架构的特性。我们的软件推动器与基于意图的管理解决方案完全兼容 [5]。
NASA 电子零件和包装 (NEPP) 计划
缩写 定义 缩写 定义 AF 空军 NASA 美国国家航空航天局 BGA 球栅阵列 NEPAG NASA 电子零件保证组 BN 贝叶斯网络 NEPP NASA 电子零件和包装（程序） BoK 知识体系 NESC NASA 工程和安全中心 CMOS 互补金属氧化物半导体 NODIS NASA 在线指令信息系统 COTS 商用现货 NPR NASA 程序要求 CPU 中央处理单元 NRO 国家侦察办公室 DDR 双倍数据速率 NSREC 核与空间辐射效应会议 DLA 国防后勤局 OCE 总工程师办公室 DMEA 国防微电子活动 OGA 其他政府机构 DoD 国防部 PIC 光子集成电路 DoE 能源部 POC 联系点 EEE 电气、电子和机电 PoF 故障物理学 ETW 电子技术研讨会 RF 射频 FPGA 现场可编程门阵列 RH 抗辐射 GaN 氮化镓 RHA 抗辐射保证 GIDEP 政府工业数据交换计划 SAPP 空间资产保护计划 GPU 图形处理单元 SDRAM 同步动态随机存取存储器 GRC 格伦研究中心 SEE 单事件效应 GSFC 戈达德太空飞行中心 SiC 碳化硅 GSN 目标结构化符号 SMA 安全与任务保障 HQ 总部 SMC 空间与导弹系统中心 IC 集成电路 SOA 安全操作区 IEEE 电气和电子工程师协会 SoC 片上系统 JPL 喷气推进实验室 SRAM 静态随机存取存储器 JSC 约翰逊航天中心 SSAI 科学系统与应用公司 LaRC 兰利研究中心 STMD 空间技术任务理事会 LGA 陆地栅格阵列 STT 自旋转移力矩 MAPLD 军用和航空航天可编程逻辑器件（研讨会） SysML 系统建模语言 MBMA 基于模型的任务保障 TID 总电离剂量 MRAM 磁性随机存取存储器 TSV 硅通孔 MSFC 马歇尔太空飞行中心
MILSPEC 培训
缩写 定义 缩写 定义 AF 空军 NASA 美国国家航空航天局 BGA 球栅阵列 NEPAG NASA 电子零件保证组 BN 贝叶斯网络 NEPP NASA 电子零件和包装（程序） BoK 知识体系 NESC NASA 工程和安全中心 CMOS 互补金属氧化物半导体 NODIS NASA 在线指令信息系统 COTS 商用现货 NPR NASA 程序要求 CPU 中央处理单元 NRO 国家侦察办公室 DDR 双倍数据速率 NSREC 核与空间辐射效应会议 DLA 国防后勤局 OCE 总工程师办公室 DMEA 国防微电子活动 OGA 其他政府机构 DoD 国防部 PIC 光子集成电路 DoE 能源部 POC 联系点 EEE 电气、电子和机电 PoF 故障物理学 ETW 电子技术研讨会 RF 射频 FPGA 现场可编程门阵列 RH 抗辐射 GaN 氮化镓 RHA 抗辐射保证 GIDEP 政府工业数据交换计划 SAPP 空间资产保护计划 GPU 图形处理单元 SDRAM 同步动态随机存取存储器 GRC 格伦研究中心 SEE 单事件效应 GSFC 戈达德太空飞行中心 SiC 碳化硅 GSN 目标结构化符号 SMA 安全与任务保障 HQ 总部 SMC 空间与导弹系统中心 IC 集成电路 SOA 安全操作区 IEEE 电气和电子工程师协会 SoC 片上系统 JPL 喷气推进实验室 SRAM 静态随机存取存储器 JSC 约翰逊航天中心 SSAI 科学系统与应用公司 LaRC 兰利研究中心 STMD 空间技术任务理事会 LGA 陆地栅格阵列 STT 自旋转移力矩 MAPLD 军用和航空航天可编程逻辑器件（研讨会） SysML 系统建模语言 MBMA 基于模型的任务保障 TID 总电离剂量 MRAM 磁性随机存取存储器 TSV 硅通孔 MSFC 马歇尔太空飞行中心
使用MMSEQS2
通过计算工具从参考数据库中检索进化相关的序列（HO-MOLOGS）已经实现了许多生物学的进步（1-4）。在基于序列的蛋白质同源性范式上构建这些工具（5，6），通过搜索类似的氨基酸性序列来检测数百万到数十亿参考条目中输入查询的同源物。在数十年中，同源性搜索对于推断蛋白质特性至关重要（7-9），例如二级结构预测（10），检测蛋白质残基对之间的直接耦合（11）和第三纪结构预测，长期以来对生物学的巨大挑战（12）。特定的远程同源物已被证明是对当代深度学习方法（如Alphafold2等）（13 - 15）（13-15）的输入，以预测准确的结构（16-18）。要检索远程同源物，需要在数据库中查询和参考序列之间检测对成对的相似性的敏感工具。从理论上讲，可以通过应用基于动态编程的，间隙的史密斯 - 水手-GotoH算法（19，20）来找到高灵敏度，以在每个查询参考对准时找到最佳路径（对准）（21）。但是，参考序列数据库的不断增长的大小（17）使这种详尽的方法不切实际。结果，基于启发式的方法，例如BLAST（1），PSI-BLAST（22），MMSEQS2（4）和DIAMOND（3），在执行计算价格昂贵的间隙计算之前，融合了预滤波技术，以修剪大多数不同的序列。这通常是通过采用种子和扩展策略来完成的，其中简短的k-mer单词（“种子”）被索引和匹配，然后将其扩展到间隙比对。敏感的对准器（2）和hhblits（23）都采用了简化的动态编程方法，该方法在序列对之间的对齐矩阵的所有无间隙路径（严格的对角线）中得分，以找到最高得分的未射程匹配。与基于k的方法不同，是较低的比对的较低结合的近似值，无间隙对准会导致所有对以计算效率为代价的分数。探索了几种方法以达到更高的执行速度，无论启发式如何，例如中央处理单元
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