XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System例程
PAC项目软件套件数据表
PAC Control Basic includes all the features you need for most applications, including: • A Strategy Tree that provides a graphical view of your control system configuration, including I/O points and variables • A comprehensive, plain-English command set , including commands for analog process and digital sequential control, logic and math, conditional branching, string handling, serial device control, PID loop control, data tables, and more complex functions • Flowchart-based programming , which lets you write在视觉上控制策略，并为梯子逻辑编程提供了更直观的替代方案•OptoScript™编程，类似于Pascal或C类似的可选高级脚本语言，非常适合经验丰富的控制工程师，他们喜欢程序开发程序开发•用于更有效的重复任务和流程的子例程的方法和程序。•实时踏入控制程序及其子例程的图形调试器
使用Ti的传感器控制器构建自动化应用的超低功率传感技术
传感器控制器是可编程的，自动的超低功率CPU，具有快速的唤醒功能和非常低的电流传感器读数。大多数构建自动化系统都需要唤醒和执行每秒多次的小任务，启动和关闭能源很容易成为应用程序所花费的总能量的主导因素。一个大型高速MCU系统通常需要大量模块/例程，这些模块/例程在变化从备用状态变为活动模式时会大大增加能源消耗。例如，较大的MCU系统可能需要更高功能的PRCM（功率和时钟模块）系统。为了解决此问题，TI引入了传感器控制器引擎，该引擎可以从备用中唤醒 - 执行任务并通过尽可能多的能量回到备用。本应用程序探索了传感器控制器的多功能性，传感器控制器是CC13X2/4和CC26X2/4无线设备中的超低辅助处理器，重点是构建自动化应用程序。
mvpalab：用于多维脑电图数据的机器学习解码工具箱
MVPalab是一种基于MATLAB的且非常灵活的解码工具箱，用于多维脑电图和磁构成数据。MVPALAB工具箱实现了几种机器学习算法来计算多元模式分析，跨分类，时间概括矩阵以及功能和频率贡献分析。它还为数据归一化，数据平滑，降低维度降低和超级验证生成提供了对一组广泛的预处理例程的访问。要在小组级别绘制统计推断，MVPALAB包括一种基于非参数的置换方法。此工具箱已设计为包括易于使用且非常直观的图形用户界面和数据表示软件，这使MVPalab成为那些很少或没有以前编码体验的用户的非常方便的工具。但是，MVPALAB不仅适用于初学者，因为它实现了几种高和低级的例程，允许更多经验丰富的用户以非常灵活的方式设计自己的项目。
皮肤干燥 - 糖尿病患者的自我护理指南
第一步尝试通过每天同时给脚保湿来建立例程。理想情况下，在涂抹前将脚洗在温水中大约5至10分钟，但这不是必需的。不要浸泡更长的时间，因为这会去除皮肤中的天然油脂并使皮肤脱水。
Ginny Paleg，PT，DSCPT，MSPT
1。目标指向2。儿童活跃和儿童导演3。整个任务（基于例程）4。自然环境（参与）5。解决问题的重复6。未来/预防（姿势管理）7。环境丰富8。教练9。交付的护理人员（接受正式培训）10。辅助技术（SABAT）的准时使用
Armstrong Hot Water，Inc。 - DRV调试报告
如果原发电源故障定期发生，或者将DRV安装在安全系统中，该供应系统至关重要，则必须至少每12个月更换一次电池，作为年度维护例程的一部分。在非关键系统中或电池使用率低，更长的替换周期最多可被视为最多5年。
具有增强现实反馈的闭环大脑计算机界面，用于工业人类机器人协作
子例程1：基于特征提取和群集分析参数的闪光检测subRoutine detect_blink参数：corr_th 1，corr_th 2：第一和第二次通过的阈值。输入：E：EEG数据； t min：所有检测到的局部最小值的时间。输出：t = [t start t end]：所有检测到的眨眼的开始和结束时间。
Pharo 中的 AI 有多快？线性回归基准测试
摘要 与许多其他现代编程语言一样，Pharo 将其应用扩展到计算要求高的领域，例如机器学习、大数据、加密货币等。这就需要快速的数值计算库。在这项工作中，我们建议通过外部函数接口 (FFI) 调用高度优化的外部库（例如 LAPACK 或 BLAS）中的例程来加速低级计算。作为概念验证，我们基于 LAPACK 的 DGELSD 例程构建了线性回归的原型实现。使用三个不同大小的基准数据集，我们将我们的算法的执行时间与纯 Pharo 实现和 scikit-learn（一种流行的机器学习 Python 库）进行比较。我们表明 LAPACK&Pharo 比纯 Pharo 快 2103 倍。我们还表明，scikit-learn 比我们的原型快 8-5 倍，具体取决于数据的大小。最后，我们证明纯 Pharo 比纯 Python 中的等效实现快 15 倍。这些发现可以为未来为 Pharo 构建快速数值库并进一步在更高级的库（如 pharo-ai）中使用它们奠定基础。
Pharo 中的 AI 有多快？基准线性回归
摘要 与许多其他现代编程语言一样，Pharo 将其应用扩展到计算要求高的领域，例如机器学习、大数据、加密货币等。这就需要快速的数值计算库。在这项工作中，我们建议通过外部函数接口 (FFI) 调用高度优化的外部库（例如 LAPACK 或 BLAS）中的例程来加速低级计算。作为概念验证，我们基于 LAPACK 的 DGELSD 例程构建了线性回归的原型实现。使用三个不同大小的基准数据集，我们将我们的算法的执行时间与纯 Pharo 实现和 scikit-learn（一种流行的机器学习 Python 库）进行比较。我们表明 LAPACK&Pharo 比纯 Pharo 快 2103 倍。我们还表明，scikit-learn 比我们的原型快 8-5 倍，具体取决于数据的大小。最后，我们证明纯 Pharo 比纯 Python 中的等效实现快 15 倍。这些发现可以为未来为 Pharo 构建快速数值库并进一步在更高级的库（如 pharo-ai）中使用它们奠定基础。