XiaoMi-AI文件搜索系统
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研讨会设施的布局优化基于深度强化学习
摘要：随着智能制造的快速发展，虚拟现实技术在优化车间设施布局中的应用已成为制造业的发展趋势之一。虚拟现实技术已提出了针对研讨会设施布局优化问题（WFLOP）实时解决方案的工程要求。但是，很少有学者研究了这种解决方案。深层增强学习（DRL）在实时解决组合优化问题方面有效。WFLOP也是一个组合优化问题，使DRL可以实时解决WFLOP。因此，本文提议将DRL应用于解决双目标WFLOP。首先，本文构建了双目标WFLOP数学模型，并提出了一种新颖的双目标DRL框架。然后，DRL框架将WFLOP双目标问题分解为多个子问题，然后对每个子问题进行建模。为了减少计算工作量，采用了社区参数传输策略。为被吸引的子问题构建了链条规则，并使用改进的指针网络来解决子问题的双向目标。最后，通过将芯片生产研讨会的设施布局作为案例研究来验证该方法的有效性。
四腔心脏 - “水管工” - ti教育
计算器注意：•在主屏幕屏幕上按4：当前返回您的文档文件。•在主屏幕上按1：创建新文档文件的新事物。•您在程序编辑器应用程序中创建和编辑程序。您从计算器应用程序中运行程序。•使用[菜单]键查看当前应用的选项。•CTRL-B是检查语法和存储菜单的快捷方式，可存储您程序的更改。•CTRL-R是检查语法和存储菜单以存储对您程序的更改并将名称粘贴到计算器应用程序•按[Enter]在计算器应用程序输入行上运行名称的程序。•计算器应用程序“记住”最后一个命令。在程序运行以再次运行程序后按Enter。•通过按[var]（变量）键在计算器应用中找到您的程序名称。•使用CTRL-LEFL箭头和CTRL-RIGHT箭头或使用TouchPad指针单击所需的页面选项卡。•CTRL-DOC（+页面）将为您的文档添加一个空白页。•CTRL-Z将撤消您的最后一个动作。•要停止（“断路”）程序按下并按住键，直到收到对话框为止。•CTRL-S是保存整个文档文件的快捷方式。定期执行此操作以保存您的工作。
青少年司法中有效关系工作的基于证据的模型和指南
本报告由 Eóin O'Meara Daly 博士、Jackie Dwane、Caitlin Lewis 和 Seán Redmond 教授友情制作，介绍了爱尔兰开展的一项为期三年的自上而下/自下而上的行动研究项目的结果，该项目研究了青少年司法从业人员与犯罪青少年之间建立有效关系的方式。关系实践是青少年司法工作的核心，该项目促成了关系模型（及其随附指南）的共同创建，可作为从业人员及其经理的反思资源。该模型包括：（i）创建安全的基础层；（ii）“信任、时间、支持和以年轻人为中心”的核心层；（iii）七组技能、属性和方法，可应用于各个方面——这些方法鼓励从业人员“全身心投入、以同理心沟通、建立联系和倡导、灵活变通、练习自我和反思、诚实和建设性挑战”，最后是“引导、激发希望和建立机构”。该模型并不试图解释所有可能发生的情况，认识到关系的本质是动态的和多样化的，但至关重要的是，它确实为青少年司法从业者在试图建立成功和有效的关系时提供了以证据为基础的路标和指针。
Infomat 向量空间可视化工具
与相应矩阵元素的权重成正比。当鼠标指针放在像素上时，就会显示关于其内容的文本信息。当矩阵大于图片时，它会被压缩，每个像素显示相应矩阵元素的平均值。当相邻行和列的对象相关（具有高度相似性）时，这是合理的。获得这种相关性的一种方法是通过聚类。Infomat 提供基本的聚类功能。Infomat 有许多功能。除其他外，它可以放大和缩小矩阵。为了同时可视化多个分组（聚类、分类等），可以用不同的颜色对属于不同组的对象进行着色，包括行和列。许多现有的 IR 可视化方法计算所有对象之间的相似性，并将这种关系投射到二维或三维（Baeza-Yates 和 Ribeiro-Neto，1999）。此类方法通常不会提供太多关于对象为何被视为相似的信息。在 Infomat 中，相邻行和列之间的相似性以模式形式出现，反映了相似性的分布定义。Infomat 是用 Java 开发的，使用 xml 格式读取和写入矩阵。它可免费使用 1，并附带更多信息。
生物信息学问题的实用图算法中的博士研究员（博士生），我们希望招募一位博士学位S
博士研究员（博士生）在实用图形算法中用于生物信息学问题的位置描述我们希望招募一名博士生（全职工作，4年），以在赫尔辛基大学的ERC资助项目中招募一名博士学位学生。预期的开始日期是八月至2025年9月，但这是一种灵活性。理想情况下，候选人具有强大的算法和编程背景，并且具有强大的技能来开发，实施和测试实用的图形算法，这些算法利用了由生物信息学中测序数据引起的图形的特征。学生有望在领导该项目，与团队成员和国际合作者合作以及在国外进行研究访问。该位置由使用结构，参数化和动态更新的可扩展图算法上的最新ERC合并赠款资助。该人将加入由Assoc领导的图形算法团队。Alexandru Tomescu教授，它是赫尔辛基大学更广泛的算法生物信息学小组的一部分。图形算法团队目前由2名博士生，3个博士学位组成，我们定期聘请研究助理作为暑期实习生或MSC学生。有关与此职位相关的一些关键指针，请参见：
BS计算机科学
Course Content: Introduction to problem solving, Programing techniques, Problem solving techniques, Introduction to flowchart, Introduction to algorithms, Introduction to programming, Programing languages, Role of interpreter, compiler, assembler, Basic data types, keywords, Identifiers, Variables and constants, structure of a program, Operator and its types (assignment, increment/ decrement, arithmetic, relational, pointer and logical operators),有条件语句的输入/输出语句，条件语句和执行流，重复语句和执行流，用于重复语句，功能，阵列，指针/引用，字符串处理和字符串操作，结构，静态和动态内存分配，文件I/O操作。教学方法：讲座，书面作业，实践实验室，学期项目，演讲课程评估：会议考试，家庭作业，测验，项目，演示文稿，最终考试参考材料：1。从第4版，托尼·加迪斯（Tony Gaddis）开始。2。从编程逻辑和戴金开始，第4版，托尼·加迪斯（Tony Gaddis），3。C编程语言，第2版，Brian W. Kernighan，Dennis M. Ritchie 4。Robert Lafore 5。使用Python的计算和编程简介：应用于理解
使用飞秒
近几十年来，激光技术的进步使飞秒激光器的创建成为可能。这是一种特殊的激光类型，在该激光器上，激光束由重复的高能灯爆发仅几百秒秒，而与在每个常见激光指针中发现的连续激光束相反。短脉冲持续时间与每个爆发中的高能量配对会产生显着的峰值功率，从而使激光器能够以常规激光不能无法处理的方式处理材料。但是，能够产生飞秒激光束的机器的大尺寸和重量通常要求它们保持固定。要利用激光束进行处理，需要精确的重定向。在本报告中，我们描述了将常规CNC机器转换为激光处理站的过程，并通过在玻璃，金属箔和KTP晶体上写下我们的发现。该机器能够遵循具有千分尺精确度的CAD说明，以更改，铭文和切割一系列材料。使用绿色（λ= 514 nm）以及红外激光（λ= 1028 nm）进行处理，后者产生更好的结果。最终的激光设置可用于反复，可靠地处理所有材料，并在与化学蚀刻结合使用时在KTP上有很有希望的结果。
阿斯彭航空电子公司
Evolution 飞行显示系统是一种多显示器、功能强大的电子飞行仪表系统 (EFIS)，带有基于集成微机电系统 (MEMS) 的空气数据姿态和航向参考系统 (ADAHRS)，并带有内部备用电池或外部应急备用电池 (EBB)。该系统提供最先进的主飞行显示器 (PFD)，带有姿态/飞行指引仪和 HSI/双指针 RMI，并结合了地图、卫星气象、交通和 Stormscope © 叠加层。当与可选的 EFD1000 MFD 和/或 EFD500 MFD 结合使用时，该系统提供多面板、多功能显示器 (MFD) 解决方案，可显示高分辨率移动地图，带有 Jeppesen © 航路和终端数据、卫星气象信息、Stormscope 数据、交通传感器数据、相对地形描述、辅助姿态信息和辅助 HSI 显示器。此外，只需按一下按钮，EFD1000 MFD 即可立即恢复到由 ADAHRS 数据生成的全功能主飞行显示器，该数据完全独立于 PFD 生成的数据。与可选的紧急备用电池结合使用时，EFD1000 PFD 和 MFD 组合可提供无与伦比的可靠性和安全性，并已获得 FAA 批准，可取代上一代 EFIS 系统传统上所需的机械空速和高度仪表。
通过基于连续功能的并发组成的连续控制中的多任务增强学习
摘要 - 越来越多地使用深入强化学习（DRL）框架来解决机器人技术中的高维连续控制任务。然而，由于缺乏样本效率，在机器人域中将DRL应用于在线学习实际上仍然是不可行的。一个原因是，DRL代理不利用以前任务的解决方案。基于后继功能（SFS）的多任务DRL代理的最新工作已被证明在提高样本效率方面非常有前途。在这项工作中，我们提出了一种新的方法，该方法统一了两个先前的多任务RL框架，SF-GPI和价值组成，并将它们适应连续的控制域。我们利用后继功能的组成属性来构成一组原始人的策略分布，而无需培训任何新的政策。最后，为了证明多任务机制，我们基于Isaacgym提出了概念验证的基准环境，尖端和指针，这有助于大规模平行化以加速实验。我们的实验结果表明，我们的多任务代理具有与软演员 - 批评者（SAC）相同的单任务性能，并且代理可以成功地转移到新的看不见的任务中。我们在https://github.com/robot-poception-group/ concurrent_composition提供的代码作为开放源代码。
通过窗口：ESP32 寄存器窗口溢出的利用及对策
摘要：随着物联网 (IoT) 设备的日益普及，其安全性也成为一个日益重要的问题。缓冲区溢出漏洞已为人所知数十年，但仍然存在，尤其是对于嵌入式设备而言，由于硬件限制或仅仅由于对性能的影响而无法实施某些安全措施。因此，许多缓冲区溢出检测机制仅在使用关键数据之前检查溢出。攻击者可以用于自己目的的所有数据都可以被视为关键数据。因此，在写入缓冲区和使用缓冲区之间检查所有关键数据至关重要。本文介绍了数百万台物联网设备中使用的 ESP32 微控制器的一个漏洞，该漏洞基于不受传统缓冲区溢出检测机制（如 Stack Canaries 或 Shadow Stacks）保护的指针。本文讨论了漏洞的影响，并介绍了修复漏洞的缓解技术（包括补丁）。使用模拟以及 ESP32-WROVER-E 开发板评估了补丁的开销。我们发现，在使用 32 个通用寄存器的模拟中，CoreMark 基准的开销介于 0.1% 和 0.4% 之间。在使用具有 64 个通用寄存器的 Xtensa LX6 内核的 ESP32 上，开销降至 0.01% 以下。由综合基准模拟的最坏情况显示开销高达 9.68%。