XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数据格式
how_to_ebv-portal.pdf
EBV NETCDF结构旨在容纳必需的生物多样性变量（EBV）。此处进一步描述了EBV概念。文件基于网络通用数据表（NETCDF）。此外，它遵循气候和预测约定（CF，版本1.8）和数据发现的属性约定（ACDD，版本1.3）。之所以选择网络公共数据表格，是因为其能够适应后续部分中概述的层次结构，多维数据格式。此外，CF公约为EBV NETCDF的内部结构提供了基础。这包括例如，尺寸的定义，坐标变量，地理发射等等，从而使这些文件可以与GIS软件（例如GDAL和QGIS）一起使用这些文件。此外，CF公约越来越多地用于地球科学数据社区。本公约涵盖了核心元数据。这些元数据术语由ACDD丰富。添加了EBV规格的精确描述的其他条款。结果是一个自我描述的数据集保存着必需生物多样性变量的栅格数据。
WM8728
描述................................................................................................................................1 特性................................................................................................................................1 应用................................................................................................................................1 框图................................................................................................................................1 目录................................................................................................................................2 引脚配置.............................................................................................................................3 订购信息.............................................................................................................................3 引脚说明.............................................................................................................................4 绝对最大额定值.............................................................................................................5 直流电气特性.............................................................................................................6 电气特性.............................................................................................................................6 术语.............................................................................................................................................7 主时钟时序.............................................................................................................................8 数字音频接口.........................................................................................................................8 电源时序............................................................................................................................9 上电复位（POR）.............................................................................................................9 MPU 3 线接口时序......................................................................................................12 MPU 2 线接口时序......................................................................................................13 器件描述...................................................................................................................14 简介........................................................................................................................14 时钟方案................................................................................................................14 数字音频接口.............................................................................................................15 音频数据采样率....................................................................................................17 硬件控制模式.............................................................................................................18 软件控制接口.............................................................................................................20 寄存器映射........................................................................................................................................21 衰减控制................................................................................................................22 数字滤波器特性...................................................................................................25 DAC 滤波器响应...................................................................................................25 数字去加重特性...................................................................................................26 应用信息......................................................................................................................27 推荐的外部元件（PCM 音频）.............................................................................27 推荐的外部元件值.............................................................................................27 针对 PCM 数据格式的推荐模拟低通滤波器（可选）.....28 封装尺寸.............................................................................................................29 重要通知.............................................................................................................30 地址：.............................................................................................................................30
生物信息学的基础
1。什么是生物信息学，基因组测序项目，模型生物，序列 - 结构 - 功能，生物信息学研究所，生物信息学和转录组，蛋白质组，代谢组，基本序列信息。生物数据库，数据格式，查询形式。比较2个序列，氨基酸相似性，相似性表，相似性因子，数据库中的相似性搜索，FASTA和BLAST算法，期望值。阅读和处理序列数据（Chromas）的方法。准备限制地图（从浮雕包中重新包装程序）。使用来自“浮雕”软件包（绘图ORF，显示ORF和GET ORF）的应用程序读取帧。基于核苷酸序列（来自浮雕封装的Transeq程序）基本序列数据库（DDBJ，EMBL，GenBank）生成蛋白质序列。蛋白质序列数据库。基因组浏览器。通过Expasy Server，数据库：瑞士蛋白石，Prosite访问各种生物信息来源。底漆设计，基本和高级参数，程序：Oligo，ePrimer3（浮雕）），Prime（GCG）。
数据湖及其集成挑战研究
数据集成过程的目标是协调不同的数据源，以提供统一的数据访问，可能解决具有不同数据库模式、不同数据格式、语义和表示模糊性以及数据不一致等问题的源[1]。如今，用户生成内容的广泛使用，以及物联网和行业的数字化转型，已经产生了大量的数据。由于数据在与其他数据链接和融合后可进行分析时，其价值呈爆炸式增长，因此解决大数据集成挑战对于实现大数据现象的承诺至关重要[2]。数据集成最初的重点是结构化（通常基于表格）数据，传统上分为三个主要阶段：第一阶段是模式对齐，目的是协调不同的数据库模式并了解哪些属性具有相同的语义；第二阶段是数据集成，目的是协调不同的数据库模式并了解哪些属性具有相同的语义；第三阶段是数据集成，目的是协调不同的数据库模式并了解哪些属性具有相同的语义；第四阶段是数据集成。
AIS 到 AIM 的过渡 - 国际航空安全支持
目录 0. 术语表 1. 简介 2. 适用性 3. 参考文件 4. 制定 AIM 质量管理体系 5. AIS/AIM 人员的技术能力 6. 功能导向和流程导向组织 7. 从功能导向组织向流程导向组织过渡的指南 8. 从 AIS 向 AIM 过渡期间的关键目标 9. 从 AIS 向 AIM 过渡的指南 10. 监管机构为促进 AIM 实施而开展的监督活动 11. 自动化 12. 数据格式 13. AIM 系统的组成部分 14. 不合格数据和信息 15. 持续改进计划 16. 附录 0：AIM 质量管理体系模板 17. 附录 1：数据提供协议模板 a. 附件 A：待提供的航空数据和航空信息 b. 附件 B：时效性要求 c.附件 C：元数据要求 d. 附件 D：数据分发 e. 附件 E：数据交换格式 18. 附录 2：关键系统良好实践网络安全原则概述
确保机器学习项目中的公平性
抽象的亚符号方法，例如机器学习（ML），深度学习和大型语言模型（LLMS）具有明显的高级人工智能，在问题回答和本体论匹配等任务中都表现出色。尽管他们成功了，但LLMS培训数据集和源代码中缺乏开放性带来了挑战。例如，一些基于ML的模型不共享培训数据，从而限制了透明度。诸如schema.org之类的当前标准为数据集和软件元数据提供了一个框架，但缺乏ML特定指南。该立场论文通过提出与公平（可发现性，可访问性，互操作性，可重复使用性）原理相一致的ML模型元数据的全面模式来解决这一差距。我们旨在提供有关ML模型必不可少的元数据格式的必要性，展示其集成到ML存储库平台中的必要性，并展示该模式与数据集元数据结合在一起，可以评估ML模型对公平原理，促进ML开发中的公平性。
国防技术的未来
外太空不再是最后的边疆。各国已开始设立太空司令部，将太空与海、陆、空和网络空间领域一起视为具有军事重要性和重点的领域。虽然一些国家拥有太空部队，但大多数国家都希望充分利用现有卫星的商业数据。官员们可以借助卫星群（无论是小型卫星、立方体卫星还是长期大质量卫星）对感兴趣地点的频繁重访来监控部队集结或防御活动。不断增长的数据为自动数据检索、编目和预处理提供了价值，这可以通知分析师重要项目或变化，以利用这些变化来调整任务策略。这些卫星传感器和平台捕获民用太空知识，帮助国防组织保护自身安全。国防公司意识到“太空领域的重要性以及它不仅支撑军事行动，还支撑更广泛的日常活动。” 3 国防组织可以从 Hexagon 的遥感软件中获得生产力提升，该软件可以提取、处理和分析来自各种卫星的多种不同数据格式和传感器模型。
论文最终稿已接受在 IEEE 知识与数据工程学报上发表。©2022 IEEE。本文个人使用
摘要 — 数据整理任务（例如从各种来源获取和链接数据、转换数据格式以及更正错误记录）可占典型数据工程工作的 80%。尽管机器学习和人工智能兴起，但数据整理仍然是一项繁琐且手动的任务。我们引入了 AI 助手，这是一类半自动交互式工具，旨在简化数据整理。AI 助手通过推荐合适的数据转换来指导分析师完成特定的数据整理任务，该转换尊重通过与分析师交互获得的约束。我们正式定义了 AI 助手的结构，并描述了将数据清理视为优化问题的现有工具如何符合该定义。我们为四种常见的数据整理任务实现了 AI 助手，并利用它们遵循的通用结构，使数据分析师可以在数据科学的开源笔记本环境中轻松访问 AI 助手。我们通过三个示例场景对我们的 AI 助手进行了定量和定性评估。我们表明，统一和交互式的设计使得执行手动或全自动工具难以完成的任务变得容易。
利用基金会和大型语言模型
该方法的优势和限制。说话者指出，人工智能（AI）一词包括解决一系列数学问题的一系列分析方法（例如机器学习，神经网络和计算机视觉）。近年来，由于生成AI模型所表现出的功能，AI引起了人们的关注。随着数据的可用性和计算能力的增加，生成AI基于以前的AI方法。虽然以前的AI研究努力预测顺序中的下一个变量；也就是说，在图像中的像素或句子中的单词，生成的AI通过引入数百万或数十亿个参数来添加上下文，以定义在模型达到答案之前可以进行多少处理。这些生成的AI模型可以以各种数据格式进行培训，包括文本，图像和原始数据，并能够通过修改提示并在培训数据集中添加新数据来连续学习。也就是说，培训生成模型需要访问数据和昂贵的计算资源。 因此，重新训练不能经常完成。也就是说，培训生成模型需要访问数据和昂贵的计算资源。因此，重新训练不能经常完成。
保护您的控件基础设施供应链
自2013年首次记录以来，供应链攻击一直在不断增加。有利可图，相对简单地为潜在的攻击者建立，他们承诺是其运营核心的组织。在过去的四年中，备受瞩目的供应链攻击的数量已超过三倍，除非广泛采用对策，否则趋势将继续下去。在开放科学的背景下，对科学软件开发对开源代码的压倒性依赖以及大规模部署中使用的多种软件技术使资产所有者越来越难以评估威胁其活动的脆弱性。最近提出了美国政府（白宫行政命令EO14028）和欧盟委员会（E.U.网络弹性法案）要求政府合同的服务和设备供应商以标准和开放的数据格式提供其公司商业产品的软件材料清单（SBOM）。然后，可以使用此类SBOM文档来自动化剖面，并评估已知或未来漏洞的影响以及如何最佳减轻它们。本文将解释CERN如何在其加速器控制基础架构的背景下调查SBOM管理的扩展，该基础架构今天可以在市场上提供解决方案，以及如何使用它们来逐步执行开发人员社区的安全依赖性生命周期策略。