XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System传统的
GSW 教师人工智能工具包
有些人很难理解人工智能与过去的计算机技术有何关系。人工智能不同于谷歌等传统的网络搜索。搜索引擎将用户关键词与网页匹配并提供网络资源链接。这就像图书管理员建议可能对图书馆顾客有用的资源。相反，人工智能用户提出的问题就像与另一个人交谈一样。作为回报，用户收到专门为满足他们的指示而定制的文本。与传统网络搜索的另一个区别是，某些系统（如 ChatGPT）可能不会为用户提供可点击的源链接。人工智能也不同于传统的计算机编程语言（如 javascript 或 C++），因为它更加非正式（自然语言输入）。输出也不同于传统的计算机软件，因为它不那么死板，更不可预测。人工智能输出也可能因模型甚至会话而异。最后，人工智能的发展是为了提供比传统计算机应用程序更具社交导向的计算机交互体验。
朝着垂直挑战的地形上的车轮移动性
摘要 - 大多数传统的轮式机器人只能在平坦的环境中移动，而只需将其平面工作区分为自由空间和障碍即可。将障碍物视为不可超越的障碍，可以显着限制机器人在现实世界中的移动性，极为坚固的越野环境，其中一部分地形（例如，不规则的巨石和倒下的树木）将被视为不可避免的障碍物。与传统的轮式机器人相比，我们在那些具有垂直具有挑战性的地形的环境中改善了车轮动员。我们收集了轮式机器人的数据集，这些机器人在以前的不可传输的，垂直挑战性的地形上爬行，以促进数据驱动的移动性；我们还提出了算法及其实验结果，以表明传统的轮子机器人以前具有在垂直挑战性的地形上移动的不真实潜力。我们公开使用平台，数据集和算法，以促进对车轮移动性的未来研究。1
7 纳米 FinFET 技术中不同 SRAM 单元拓扑的全面分析
由于采用基于施密特触发器的反相器，与传统的 6T SRAM 单元相比，其 RSNM 明显更高。其他剩余的 SRAM 单元（例如传统的 8T、PPN10T、FC11T 和 ST11T）采用读取去耦技术，其中数据存储节点在读取操作期间与位线完全隔离，导致 RSNM 和 HSNM 的值相同。ST11T SRAM 单元在所有 SRAM 单元中显示最大的 RSNM，因为它的强大单元核心由交叉耦合的基于施密特触发器的反相器对形成。
