XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System法则
一些旁观者干预策略
无论您选择哪种回应，请记住以下几点：• 评估情况时考虑频率、持续时间和强度/严重性。• 如果可能，确定此人的障碍 — 动机、能力或环境。• 了解自己作为帮助者的极限 — 必要时与他人接触。• 敏感、善解人意、不带偏见。• 挑战误解 — 表达您的真实感受/信念。• 识别危险信号；预测问题。• 确定优先目标；制定计划；准备/练习您想说的话。• 打断/分散/延迟您认为可能有问题的情况 — 在它变成紧急情况之前！• 设定界限 — 不要为他人找借口或以其他方式纵容他们。• 在安全的环境中进行对话。保持相互尊重和共同目标。• 记住交付法则 — 谁（人）、什么（内容）、何时（时间）、何地（地点/隐私）、为什么（原因）和如何（语气）。[致谢：此内容摘自 Step Up！计划，http://stepupprogram.org/facilitators/strategies-effective-helping/]
国家航天局第28次会议纪要......
六十年前，帕金森博士是美国海军学院的一名新生。海军学院（幻灯片 2）。那是在 1953 年。新生必须学习一种称为“新生知识”的东西。其中包括一些无意义的东西。如果高年级学生想让新生在餐桌上传递牛奶罐，他会说：“帕金森先生，奶牛怎么样了？”帕金森博士说他不会让董事会死记硬背答案。但是他们的死记硬背也有真正的智慧。这引入了关键环节的概念。英国皇家海军上将罗纳德·霍普伍德 (Ronald Hopwood) 创作的一首诗传达了这种智慧。适用的诗句是第五条法则：电缆中一个环节的强度决定了链条的威力。GPS 开发革命中的几乎每个环节都至关重要，一个环节的失败意味着所有环节的失败。
Jurnal Mantik
在当今的数字时代，确保消息和信息的安全至关重要。本研究提出了一种使用RSA算法进行密码学的组合方法，而对隐肌的低钻头编码（LBE）算法则提高了安全措施。安全过程涉及将明文消息加密到密文中，然后将其嵌入MP3音频文件中作为封面对象。评估是通过测量Stego音频的均方根误差（MSE）和峰信号比（PSNR）进行的。研究结果表明，MSE值约为0.6，PSNR为62.2 dB，表明高质量的音频文件。这些算法的集成提供了强大的安全级别，从而确保了有效的消息机密性。这项研究有助于更深入地了解密码学和隐身技术，以保护数字通信期间敏感信息。
TOPSwitch® 反激式设计方法 - Thierry LEQUEU
此设计过程使用 AN-17 电子表格（可从 Power Integrations 获得），其中包含 TOPSwitch 反激式电源设计所需的所有重要方程式，并可自动执行大多数计算。因此，设计人员无需再进行复杂且高度迭代的设计过程中繁琐的计算。只要计算涉及参数，无论是输入还是输出，该参数的单元格位置都会显示在页面右侧的括号中。例如 (A1) 表示 A 列和第 1 行。请注意，所有用户提供的输入都在 B 列中，所有电子表格计算结果都在 D 列中。C 列保留用于某些复杂计算所需的中间变量。在适当的情况下，还提供查找表和经验法则，以简化设计任务。如果您对此过程的任何特定步骤有疑问，请参阅信息部分中的相应步骤，其中提供了深入的解释。
TR-059-$$ALL.pdf - 北约 STO
背景 近来，人们对 EMC 问题的认识不断提高，这基于两个事实（详见下文），这要求对最新技术进行评估，并预测未来的趋势。第一个事实是每个系统中电子设备的数量不断增加，而新技术可以实现设备的小型化。其结果是对频率的要求越来越高，干扰的可能性也越来越大。这对系统级设计的影响是显而易见的：需要更好的工具来评估系统性能并指定 EMC 约束，因为传统的经验法则不足以描述电磁复杂的系统。军事环境中对 EMC 的第二个关注点与商业标准和军用标准之间的共存和协调有关。事实上，军用标准主要关注设备的免疫力及其在同一装置（例如飞机、固定站等）中的运行，而较少关注“外部世界”。相反，商业标准寻求所有设备的“和平”共存（即减少排放和足够的免疫力）。
矿物、冶金与材料工程学院（...
教学大纲： 热力学：第一定律、第二定律、熵、热机、循环过程、熵平衡标准、第一定律与第二定律的结合；麦克斯韦关系、吉布斯-亥姆霍兹方程、热膨胀系数和压缩系数；第三定律：赫斯定律、基尔霍夫定律；相平衡：克劳修斯-克拉珀龙方程、固液/气相-凝聚相平衡、逸度；溶液热力学：拉乌尔定律、亨利定律、吉布斯-杜恒方程、构型熵、常规溶液、过剩函数、点缺陷热力学；自由能：相图评估、吉布斯相律、杠杆法则；冶金反应热力学：埃林汉姆图、优势区图；动力学：动力学定律、反应速率理论、晶粒生长动力学、沉淀物成核和生长动力学、扩散控制生长的概念和建模。
基于深度强化学习和多目标优化的混合边缘云合作者资源调度方法
摘要 - 边缘终端和云中心之间的集体资源调度被认为是有效完成计算任务并提高服务质量的有希望的手段。在本文中，为了进一步改善可实现的性能，Edge Cloud Resource Scheduling（ECRS）问题基于任务依赖性和功能提取。通过考虑任务完成时间，成本，能耗和系统可靠性作为四个目标，提出了多目标ECRS模型。此外，在我们的工作中采用了基于深钢筋学习（DRL）和多目标优化的混合方法。特定于DRL预处理工作流，而多目标优化方法则努力找到帕累托最佳的工作流程计划决策。在三个具有不同任务数量的真实数据集上进行了各种实验。获得的结果表明，所提出的混合DRL和多目标优化设计优于现有的设计方法。
关于无损检测磁粉检测的调查报告
有效检查区域。MIL-STD-1949 中的图 3 描述了一个偏移中心导体，没有理论依据表明有效检查区域等于导体直径的四倍。图 4 和图 5 显示了有效检查区域，没有考虑测试物品的磁导率，因此只是近似值。这种情况存在，因为没有付出足够的努力来确定准确的有效检查区域。从磁粉检测早期开始，经验法则就被业界毫无保留地接受了，这些经验法则是根据现场经验得出的。在每年的 ASTM 会议上，有充足的机会纠正这些问题区域，但这些问题并没有得到解决。。图 3 至图 5 为那些没有能力进行必要计算来确定有效检查面积的人提供了指导。这些数字对于粗略估计有效检查面积很有用，但如果不了解数字和公式的局限性，就不能应用于一般情况。。
TOPSwitch® 反激式设计方法 - Thierry LEQUEU
此设计过程使用 AN-17 电子表格（可从 Power Integrations 获得），其中包含 TOPSwitch 反激式电源设计所需的所有重要方程式，并可自动执行大多数计算。因此，设计人员无需再进行复杂且高度迭代的设计过程中繁琐的计算。任何时候，只要计算涉及参数，无论是输入还是输出，该参数的单元格位置都会显示在页面右侧的括号中。例如 (A1) 表示 A 列和 1 行。请注意，所有用户提供的输入都在 B 列中，所有电子表格计算结果都在 D 列中。 C 列保留用于某些复杂计算所需的中间变量。还在适当之处提供查找表和经验法则，以方便完成设计任务。如果对此程序的任何特定步骤有疑问，请参阅信息部分中的相应步骤，其中提供了深入的解释。
物联网边缘计算系统的能源和 QoS 感知动态可靠性管理
物联网 (IoT) 系统与任何电子或机械系统一样，容易发生故障。由于老化和退化导致的硬件硬故障尤其重要，因为它们是不可恢复的，需要维修更换有缺陷的部件，成本很高。在本文中，我们为物联网边缘计算系统提出了一种新颖的动态可靠性管理 (DRM) 技术，以满足服务质量 (QoS) 和可靠性要求，同时最大限度地提高边缘设备电池的剩余能量。我们制定了一个具有电池能量目标、QoS 和终端可靠性约束的状态空间最优控制问题。我们将问题分解为低开销子问题，并使用分布在边缘设备和网关上的分层和多时间尺度控制方法来解决它。我们的结果基于实际测量和跟踪驱动的模拟，表明所提出的方案可以实现与最先进方法类似的电池寿命，同时满足可靠性要求，而其他方法则无法做到这一点。