XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System基本点
3.3 平板特性阻抗的测量...
当今的技术要求更高的数据速率和高效的传输。特性（或线路）阻抗是评估电缆或数据线在数据传输方面的性能的关键指标。这一基本点值得强调。因此，本文总结了两种测量阻抗的不同方法：时域反射法和频率分析。这两个互补的过程使客户能够测量特性阻抗和通过电缆的信号损耗。大多数时候，客户希望根据一定的损耗值了解电缆可以传输的最大频率。
一般目标：认识微生物群与免疫和神经内分泌系统之间的相互关系，以及其在发育和/或的重要性
一般目标：认识微生物群与免疫和神经内分泌系统之间的相互关系，及其在这些系统的发展和/或功能中的重要性，以确定为什么这种微生物群的放松管制与某些疾病的发展有关。 div>理由：外科医生在形成中提出的相关性在于微生物群对人的组成对人的不同部位及其对维持体内平衡的影响，以及这种微生物的组成如何构成微生物的微生物，从而构成微生物的疾病可能与各种疾病相关联。 div>这件事是针对比赛的第二年提出的，它主要与免疫学和微生物学有关，这是在比赛的第二年进行的。 div>拟议的可选问题扩大了微生物群的知识和重要性，对健康的影响以及其放松管制如何引起各种疾病。 div>这件事是从微生物群知识的基本点和有关此事的知识的一些进步的重点
值得信赖的人工智能平台
摘要 - 人工智能系统（机器学习）在关键领域（航空电子、自主运动等）的开发和使用不可避免地引发了对所用软件可靠性的质疑。可信计算系统已经存在很长一段时间了。其目的是只允许执行某些应用程序，并保证此类应用程序的运行不受干扰。在这种情况下，信任是对分配的应用程序按测试时的方式运行的信心。但对于机器学习来说，这还不够。应用程序可能按预期工作，没有干扰，但由于数据发生了变化，结果不可信任。总的来说，这个问题是所有机器学习系统的一个基本点的结果：测试（操作）阶段的数据可能与系统训练时的数据不同。因此，机器学习系统可能会在没有任何针对性的操作的情况下被破坏，仅仅是因为我们在操作阶段遇到的数据在训练阶段实现的泛化不起作用。还有一些攻击被理解为对机器学习管道元素（训练数据、模型本身、测试数据）产生特殊影响，目的是实现系统的期望行为或阻止其正确运行。如今，这个普遍与机器学习系统稳定性有关的问题，是机器学习在关键应用中使用的主要障碍。
COTS 动态飞行数据方法...
关键词：FTI、OLM、FDR、FDAU、HUMS、ODR、固态存储器、结构和频谱分析 简介 传统上，飞机数据监控系统 (HUMS、FDAU、ODR 等) 都是根据当时认为需要的具体测量和分析工具为每种飞机类型量身定制的。在大多数情况下，规格要么是基本点（让潜在供应商对实际需要做出有计划的猜测），要么过于具体，以至于系统设计几乎没有灵活性。最终结果通常以“黑匣子”系统结束，该系统可能只会在具有定制硬件和软件的特定飞机类型上使用。硬件和软件的鉴定成本高昂，灵活性低，维护成本高，这通常导致投资回报率低。系统调试和鉴定（包括 CAA 和 FAA 批准）所花费的时间意味着许多系统在投入使用之前就已经过时了。COTS 方法越来越多的 HUMS 和其他 DAU 用户正在寻求商用现货 (COTS) 解决方案，以便利用新的采集、处理和数据存储技术、现有的传感器/总线接口和数据分发标准以及大量免费提供的高质量数学、统计和结构分析软件在航空航天/工业/商业市场上。与定制系统设计相比，使用 COTS 系统具有一些显着的优势 –
不同二进制计数器的性能调查...
I. 引言 在许多 VLSI 系统中，二进制计数器是基本构建块。𝑛 位二进制计数器由一系列 𝑛 触发器组成，其计数值可以是 0 到（2 n −1）[1]。在为各种应用设计高速、低功耗数字系统时，低功耗快速二进制计数器设计是关注的基本点。调度中进程分配的计数时间可用作时钟分频器（用于片上处理器，因为有时处理器的工作频率低于处理器的实际频率）。二进制计数器广泛用于单斜率或双斜率模数转换器 (ADC)。在这种情况下，在每个时钟脉冲上递增的同步计数器对应于上升和下降斜坡发生器采样的模拟信号，其值进一步输入数模转换器 (DAC) 以创建其模拟值 [2-5]。在数字锁相环 (DPLL) 中，时间数字转换器 (TDC) 用作相位检测器，其中 TDC 由加减计数器组成。它用于捕获分数压控振荡器 (VCO) 的信息，以提高频率检测的准确性 [6-13]。计数器模块用于设计电子产品代码 (EPC) Gen-2 标准中 LFSR 的变量，用于各种安全问题中的超高频或射频识别 [14]。高速二进制计数器用于计数光子计数相机中的光子数 [15]。在现代自动化技术中，某些事件非常快，无法在程序周期中检测到。为了检测这种高速事件，引入了一个新的技术术语，即高速计数器 (HSC)。在每转只有一个或几个脉冲的情况下，HSC 在确定旋转运动速度时非常有用。这种 HSC 的一部分适用于自动化、过程控制、
量子纠缠：自旋 1/2
量子纠缠：自旋 1/2 Masatsugu Sei Suzuki 和 Itsuko S. Suzuki 纽约州立大学宾汉姆顿分校物理系 (日期：2022 年 2 月 7 日) 在这里我们讨论量子纠缠的物理学。起初，本科生如果只想知道量子纠缠的基本点，可能会在理解技术术语的定义时遇到一些困难，例如超距幽灵作用、非局域性、局域性、隐变量理论、可分离性、量子比特等等。这些词的定义在附录中给出（来源：维基百科）。贝尔不等式的推导在数学上并不那么复杂。人们必须从实验的角度验证贝尔不等式不满足量子纠缠现象，并使用纠缠的自旋或光子。到目前为止，已经出版了许多关于量子纠缠、量子信息和量子计算机的书籍。即便我读了这些书，包括量子力学的教科书，我还是没有充分理解超距幽灵行为到底是怎么回事。为了给本科生讲授量子纠缠，我觉得有必要更详细地了解量子纠缠的这种怪异性。当我努力理解爱因斯坦命名的超距幽灵行为时，我有幸读了一本名为《爱因斯坦：他的一生和宇宙》（W. 艾萨克森著）的书。我意识到这本书可以很好地描述量子纠缠行为的怪异性。当然，那些想从数学上了解这种怪异行为本质的物理学家，可能不会满足于艾萨克森给出的简单明了的解释。这里将这本书的内容总结如下。（a）量子力学断言，粒子除了被观察时外，没有确定的状态，两个粒子可以处于纠缠态，因此对一个粒子的观察可以立即决定另一个粒子的性质。一旦进行任何观察，系统就会进入固定状态。（b）这对于微观量子领域来说可能是可以想象的，但当人们想象量子领域与可观察的日常世界之间的交集时，就会感到困惑。（c）EPR 论文未能成功证明量子力学是错误的。但最终确实清楚，量子力学与我们对局域性的常识理解不相容——我们对远距离幽灵般的作用的厌恶。奇怪的是，爱因斯坦显然比他希望的要正确得多。
马耳他 2023 - 2030 年数字十年战略路线图
简介 评估马耳他的数字化格局、表现和进展对于确定实现 2030 年数字十年目标所需的未来行动至关重要。数字化已成为马耳他社会和经济结构中不可或缺的组成部分，为政府、企业和社会提供了大量解决方案，并为经济增长奠定了坚实基础。马耳他的数字化转型一直保持上升趋势，符合 2030 年数字十年政策计划 (DDPP) 第 4 条提出的基本要点 - 数字技能、基础设施（包括连通性）、企业数字化和数字公共服务。马耳他前几年在数字经济和社会指数 (DESI) 中的强劲排名以及各项国家战略均将数字化作为转型的驱动力，从而实现更美好的社会和繁荣的经济，这都证明了这一点。这实际上是马耳他国家战略（Malta Diġitali）的愿景，它为马耳他向更加数字化的社会和经济转型奠定了基础——从而提供更好的公共服务、更高效的企业，以及能够利用数字化带来的巨大机遇的公民。对于 DDPP 2030 第 4 条中列出的每个基本点，下文都考虑了马耳他国家的现状、资源、比较优势或长处、最新发展和挑战。 1.1 数字技能 数字技能仍然至关重要，以确保马耳他公民能够使用现有的数字基础设施，从而为全面实现数字十年目标做出贡献。近年来，已经实施了多项举措，以激励个人获得至少基本的数字技能，直接参考 DDPP 的第一个 KPI，DDPP 的第二个 KPI 关于 ICT 就业水平也是如此。虽然马耳他 2022 年拥有基本数字技能的人口比例仍高于欧盟水平，为 61%，而欧盟平均水平为 54% 1 ，但短缺和技能差距仍然存在。尽管马耳他就业人员中 ICT 专家和毕业生的比例略高于欧盟平均水平，为 4.8%（2022 年）（而欧盟平均水平为 4.6%），但与所需需求相比，ICT 专家和毕业生的供应仍然很低。马耳他的《2022-2025 年国家电子技能战略》部分解决了数字技能缺乏的问题，该战略提供了一个框架，用于评估现有举措和引入新举措，以促进基本和基本以上数字技能和工具，从而增加就业机会。