XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System图形适配器
LiquidSecurity 2 HSM适配器
为了提供连接世界的数据基础架构技术，我们正在建立最强大的基础：与客户的合作伙伴关系。在25年内全球领先的技术公司信任，我们使用为客户当前的需求和未来野心设计的半导体解决方案搬迁，存储，处理和保护世界数据。通过深层协作和透明度的过程，我们最终改变了明天的企业，云，汽车和载体体系结构的变化方式。
数字扭矩适配器2％
适配器。11。保持正确的平衡和基础。确保地板不是滑的，并穿着防滑鞋。12。让儿童和未经授权的人远离工作区域。13。不要按压，压力或损坏LCD显示屏。14。不要在强磁场附近使用。15。不受过多的力或冲击。16。请勿掉落或抛出数字扭矩适配器。17。不要将数字扭矩适配器留在暴露于过多热量，湿度或直射阳光下的任何地方。18。不要使用有机溶剂（例如酒精或稀释剂）进行清洁。19。不要浸入水或任何其他液体中。20。不要分解数字扭矩适配器。21。为了确保准确的测量，需要定期重新校准。将数字扭矩适配器带到专家。22。使用后，用柔软的干布清洁，然后将其存放在远离任何热源的安全，防儿童的位置。
分布稳健图形的图形
通过优化模型的最坏情况性能，基于分布的强大优化（DRO）图形网络方法改善了建议系统的脱离（OOD）概括。但是，这些研究未能考虑嘈杂样本在训练数据中的影响，这导致概括能力降低和准确性降低。通过实验和理论分析，本文表明，当前基于DRO的图形建议方法为噪声分布分配了更大的权重，从而导致模型参数学习由其主导。当模型过于关注训练数据中的噪声样本时，它可能会学习无关紧要或含义的较小功能，这些功能无法推广到OOD数据。为了应对这一挑战，我们为O OD推荐（DRGO）设计了D iStribution Rubust G Raph模型。具体来说，我们的方法首先采用简单有效的扩散范式来减轻潜在空间中的嘈杂效应。此外，在DRO目标函数中引入了熵常规项，以避免在最坏情况下分布中的极端样品权重。最后，我们提供了DRGO的概括误差结合的理论证明，以及对我们的方法如何对嘈杂的样本效应的理论分析，这有助于从理论角度更好地理解所提出的框架。我们在四个数据集上进行了广泛的实验，以评估我们的框架的有效性，以针对三个典型的分布变化进行评估，结果证明了其在独立和相同分布分布（IID）和OOD中的优势。我们的代码可在https://anonymon.4open.science/r/drgo-fed2上找到。
图形神经网络的图形聚类
图形神经网络（GNNS）已在许多图分析任务（例如节点分类和链接预测）上实现了最新结果。然而，图形群集等图形上的重要无监督问题已证明对GNN的进步具有更大的抵抗力。图形聚类的总体目标与GNN中的节点合并相同 - 这意味着GNN池方法在聚类图方面做得很好？令人惊讶的是，答案是否 - 在简单的基准（例如应用于学习的表示上的K均值）良好工作的情况下，循环的GNN合并方法通常无法恢复群集结构。我们通过仔细设计一组实验来进一步研究，以研究图形结构和属性数据中不同的信噪情景。为了解决这些方法在聚类中的性能不佳，我们引入了深层模块化网络（DMON），这是一种受群集质量模块化量度启发的无监督的汇总方法，并显示了它如何处理现实世界图的挑战性聚类结构的恢复。同样，在现实世界数据上，我们表明DMON产生的高质量群集与地面真相标签密切相关，从而获得了最先进的结果，比各个不同指标的其他合并方法提高了40％以上。关键字：图形聚类，图形神经网络，随机块模型
插座与它们连接器插座适配器（...
连接器插座适配器（MSA）。Connectder的MSA可以无需向纳税人提供更广泛的DERS访问。MSA技术可以帮助房主充气，同时避免使用服务面板升级和昂贵的布线工作，同时遵守安全和可靠性的最高标准。MSA可以帮助监管机构以较低的成本提高电力努力，并更有效地为更艰难的范围社区服务。连接器当前的MSA产品为住宅太阳能客户提供服务；未来的设备将简化电动汽车，热泵和电池储能系统的互连。
1732 DC EVSE 适配器
A 1732 DC EVSE 适配器是一种专用工具，专为模式 4 (DC EVSE) 和模式 3 (AC EVSE) 配置中的电动汽车供电设备的电气安全和功能测试而设计。它支持多种连接器类型，包括 CCS2、CHAdeMO 和 2 型 AC 插头，因此用途广泛。A 1732 适配器与 MI 3155 配对时可启动通信协议，例如 ISO 15118、DIN 70121、CHAdeMO 和低电平 PWM，它还可以模拟控制导向 (CP) 信号和保护接地 (PE) 连接上的错误以评估 EVSE 响应。与 MI 3155 EurotestXD 安装测试仪配对时，A 1732 DC EVSE 适配器可用于记录充电协议、执行 EVSE 调试和定期安全测试所需的测量和测试。
适应性检测的适配器融合
抽象检测值得检查的陈述旨在通过检测说法，即事实检查者应首先优先考虑手动事实检查工作。也可以将其视为事实检查系统的第一步。在本文中，我们提出了一个适配器融合模型，该模型将任务适配器与NER适配器相结合，以实现两个具有挑战性的值得良好的基准，从而实现最新的结果。适配器是完全微调变压器模型的资源效率替代品。我们最佳性能模型在检查时获得0.92的1分！实验室2023数据集。此外，我们解释了融合的注意力，证明了我们方法的有效性。对融合注意的定量分析表明，命名实体对适配器融合模型的预测有显着贡献。
图形摘要
我们的目的是将离散事件模拟作为晶粒生长的细胞自动机模型的有效和数值准确的计算方法。为此，我们为两个知名模型开发了两个简单但相关的模拟器。我们的第一个模拟器实现了Raabe [1，2]以离散事件形式引入的概率细胞自动机。此细胞自动机以过渡概率模拟生长速率，如果计算以固定步骤进行，则构成伯努利过程。由于步长趋于零，因此此伯努利过程趋向于泊松过程。在此示例中，我们展示了离散事件模拟如何以其极限（即作为泊松过程）实现该模型，从而消除了Bernoulli近似中的数值错误。同时，我们在时间步进模型中演示了一个加速度，该模型随着时间阶梯式模型的缩小而增加。我们的第二次模拟是晶粒生长的偏心平方模型的离散事件实现[3，4]。通常会通过离散的时间模拟实现此模型，为此，必须选择时间步。一个大的时间步骤以增加错误的成本来改善执行时间，这表现为同时捕获事件的形式，这些事件不会发生在物理
计算机和图形
本文介绍的系统背后的主要目标是研究使用虚拟现实（VR）展示相当大的医疗设备的功效。具体来说，我们专注于安装在卡车拖车上的移动磁共振成像（MRI）扫描仪。后者是移动MRI设置不可或缺的一部分，必须作为身临其境体验的一部分呈现。因此，我们不仅必须描绘医疗机构，而且还提供了理解周围环境的手段。这对放射科医生和其他医务人员尤其重要，以确定给定的移动医疗机构是否满足了他们的需求和需求。此外，尽管使用此类MRI设备设计用于机动性，但它们的长途运输可能会耗时，麻烦且昂贵。因此，我们可以观察到需要展示此类移动MRI单元而没有与运输相关的额外费用和负担。为了实现这一目标，我们设计了一个沉浸式的环境，在该环境中，用户可以与移动MRI的现实生活量表3D模型进行交互。此外，我们还使用已建立的启发式方法验证了系统的可用性和表现力。