XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System开源
开源 - 为数字转换铺平道路
AI和ML增强了数据分析，LCNC，质量保证和数字经验（语音，视觉，手势等）的可靠性，自动化和效率。Infosys Modernation Radar 2022强调了AI和ML是企业中第三大流行的投资领域，其中96％的企业利用这些技术实现了现代化目标。这两种技术都已经在诸如大量大量客户数据以识别机会之类的途径上留下了自己的印记。现在，它们还可以帮助企业加速后端应用程序和开发过程。开发人员可以利用这一机会从开发过程中的早期开始一组复杂的代码中识别出问题模式。将这些模式与诸如GitHub之类的开源工具结合在一起，可以帮助开发人员利用其他人的经验来解决他们的问题。此外，ML的开源社区也已经在自动化编码任务中发挥了重要作用。
开源 PLC - 数字记录器
将 Arduino 的简单性与美国的可靠性相结合。这款开源 PLC 可满足您的需求。所有输入和输出均受到保护。为什么要使用电路板、电线和组件堆栈？从完整的重型 PLC 中获得更多功能。消除复杂性。正确完成工作。
基于开源深度学习的概述
近年来，深度学习彻底改变了机器学习及其应用，在包括神经科学在内的多个领域产生了与人类专家相当的结果。每年，数百份科学出版物介绍了深度神经网络在生物医学数据分析中的应用。由于该领域的快速发展，全球研究人员要清楚地了解最新和最先进的软件库可能是一项复杂且极其耗时的任务。这项工作有助于澄清该领域的现状，概述实现和促进深度学习在神经科学中的应用的最有用的库，使科学家能够确定最适合其研究或临床项目的选项。本文总结了深度学习的主要发展及其与神经科学的相关性；然后回顾了从文献和面向神经科学研究的软件项目的特定中心收集的神经信息学工具箱和库。所选工具以表格形式呈现，详细说明了按应用领域（例如数据类型、神经科学领域、任务）、模型工程（例如编程语言、模型定制）和技术方面（例如界面、代码源）分组的关键特性。结果表明，在众多可用的软件工具中，有几个库在神经科学应用功能方面脱颖而出。这些信息的汇总和讨论可以帮助神经科学界更高效、更快速地开发他们的研究项目，既可以利用现成的工具，也可以了解哪些模块可以改进、连接或添加。
数字存档的开源解决方案
数字和网络技术的出现已经开始拥抱下一代数字档案的诞生。手稿文档、音频和视频记录、照片、绘画、雕塑和其他数字化文化遗产材料等跨领域对象的加入增加了数字档案在保存、收集和发现这些资源方面的复杂性。引入高清信息检索系统，在开放访问环境中向最大数量的用户展示图书馆和博物馆的数字资源，可以满足 SR Ranganathan 的第四定律——节省读者和工作人员的时间。然而，从获得具有基于索引的搜索、元数据收集和访问物理和数字资产的高级 OPAC 视图（网络规模发现界面）的角度来看，对于档案馆藏管理系统 (ACMS) 来说，始终是更好的选择。本文阐述了 ArchivesSpace 的基本概念和应用，ArchivesSpace 是当代世界一个有用的开源数字档案工具包，并分析了其在数字语言档案中的相关性。
开源可穿戴 AI - 来自维基百科，免费...
遵循维基百科的文体准则，本文包含对现有和不存在术语的交叉链接和引用。现有术语和概念用蓝色超链接表示，可将读者引导至相应维基百科页面或参考资料中的真实信息。不存在或虚构的术语（据我们所知尚未确定）用紫色标识，类似于维基百科表示应该存在但尚未存在的页面的方式。有时，本文会出于文体目的引用维基百科的引用准则，例如“[需要引用]”。这种方法增强了文章与维基百科编辑准则的联系，并使用交叉引用来增强读者的理解和获取更多信息。
开源模拟工具的验证和确认...
C.4 平板情况的完整 C f 网格收敛结果 ...................119 C.5 平板情况的完整 y + 网格收敛结果 .....................120 C.6 y + 在三角翼表面的分布（粗网格） .......。。。。。。。。。。。。121
开源并行 EMT 仿真框架
摘要 — 随着逆变器资源 (IBR) 集成度的提高，确保大容量电力系统的可靠运行需要使用电磁暂态 (EMT) 仿真工具来识别和减轻全系统稳定性风险。然而，对大规模、富含 IBR 的电网进行 EMT 研究具有挑战性，因为底层高保真模型和所需的小时间步骤造成了固有的计算瓶颈。本文介绍了 ParaEMT：一个开源的通用 EMT 仿真框架，旨在通过利用先进的并行计算技术（如高性能计算机）来加速仿真。本文全面阐述了 ParaEMT，涵盖了其建模库、仿真策略、框架结构、操作程序和辅助功能，以及其可扩展的并行计算架构。值得注意的是，ParaEMT 是一个用 Python 编写的可公开访问的模块化框架，从而促进了未来的开发和新模型和算法的集成。通过多个案例研究的严格验证证明了 ParaEMT 的准确性和效率。
开源硬件和国家新载体......
本文由 SCSP 高级研究员 Rick Switzer 撰写，他正在美国国务院休假一年。在加入 SCSP 之前，Rick 是国家情报大学的国务院客座教授，教授有关中国经济和创新体系的研究生课程。Rick 还曾担任国务卿政策规划委员会成员。2018 年至 2019 年，他担任国防部高级国务院顾问，与空军和陆军合作。此前，他曾担任中国驻北京大使馆环境、科学、技术和卫生公使衔参赞，该大使馆是世界上最大的科学部门。在加入政府之前，Rick 共同创办了一家无线技术初创公司，并在加州大学进行创新政策研究。