XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System测试用例
通过优化德克萨斯州电网蓄电池的放置来减少排放
2 在尝试（但失败了）在我们自己的笔记本电脑上以合理的容量运行基础模型后，我们考虑过利用大学的远程计算资源，但经过深思熟虑后，我们一致认为使用更简单的模型可能会更有优势。我们相信，简化的模型将以更易理解和更直观的规模提供类似的见解，同时还能让我们完全透明地控制我们的优化算法。3 重要提示：这个模型就是所谓的合成电网测试用例。这意味着，虽然它基于来自现实世界的德克萨斯电网的数据，但它的规模要小得多。它的目的是通过提供德克萨斯州发电和配电能力的合理近似值，促进与我们项目类似的分析。
多点：用于测试多...
多传感器融合是一种关键技术，可以解决众多安全至关重要的任务和应用，例如自动驾驶汽车和自动化的机器人臂。随着数据驱动的人工智能（AI）的持续进步，MSF的感测和理解错综复杂的外部环境的潜力得到了进一步扩大，从而对智能系统，特别是其感知系统产生了深远的影响。类似于传统软件，启用AI的MSF系统也需要足够的测试。然而，现有的测试方法主要集中于单传感器感知系统（例如，基于图像和基于点云的对象检测系统）。仍然缺乏对MSF系统生成多模式测试案例的重视。为了解决这些局限性，我们设计和实施了多测试，这是一种适用于复杂MSF感知系统的健身指导的变质测试方法。Mutitest采用物理感知方法来综合现实的多模式对象实例，并将它们插入背景图像和点云的关键位置。健身指标旨在指导和增强测试过程。我们使用五个SOTA感知系统进行了广泛的实验，以从以下角度评估多性：（1）生成的测试用例现实主义，（2）故障检测能力，以及（3）绩效改善。结果表明，多点可以生成现实且模态的测试数据，并有效地检测到正在测试的MSF系统的数百个不同故障。此外，在由Muttitest生成的测试用例上重新验证MSF系统可以改善系统的鲁棒性。我们的复制软件包和合成的测试数据集可在https://sites.google.com/view/msftest上公开获得。
对软件和硬件安全性正式方法感兴趣的博士后研究人员
软件Main Developper我在博士学位期间开发的工具及其实验评估都是在GitHub上开源的。binsec/rel：密码恒定时和秘密射击的二进制级符号分析仪。对308个Cryprograper二进制的实验评估。可在以下网址提供：https：//github.com/binsec/rel和https://github.com/binsec/rel_bench binsec/haunted：二进制分析仪：检测Spectre-Pht和Spectre-Spectre-Stl漏洞。对小测试用例和5个加密原始物的实验评估。可用：https：//github.com/binsec/haunted和https://github.com/binsec/binsec/haunted_bench properties vs.编译器：可扩展的框架，以检查多个编译器设置中恒定时间和秘密的保存。应用：分析恒定时间的总计4148个二进制文件和1156个二进制文件用于秘密呼吸。可在以下网址提供：https：//github.com/binsec/rel_bench/tree/main/main/properties_vs_compilers spectre-stl litmus测试：一组由社区重复使用的Spectre-Spectre-stl的小测试用例。可在以下网址提供：https：//github.com/binsec/haunted_bench/blob/master/src/src/litmus-stl/programs/spectrev4.c贡献者proteus：可扩展的RISC-V CPU用于硬件安全功能开发。特别是，我为潜在安全性扩展提供了贡献，该扩展为恒定时间程序提供了安全的推测。proteus可从https://github.com/proteus-core and Prospect提供，请访问https://github.com/proteus-core/prospect pandora：符号执行工具，用于验证Intel SGX Enclave Shielt runtimes。可在以下网址提供：https：//github.com/pandora-tee加密基准：统一基准测试以比较
算法照亮第1部分的基础知识Tim Roughgarden PDF
本文介绍了由蒂姆·鲁德加登（Tim Roughgarden）在内的作者撰写的与算法游戏理论相关的各种研究论文和书籍的出版历史。出版物涵盖了诸如机理设计，拍卖和路由游戏之类的主题。此外，它还提到了一本书，题为《蒂姆·鲁德加登（Tim Roughgarden）所阐明的算法》，该书是具有基本编程知识的读者的算法介绍。它首先要探索Huffman的编码技术，以提高数据压缩效率。然后，该课程使用Prim和Kruskal的算法以及其他方法（如Union-Find）来研究最小跨越树。此外，它涉及序列对齐，最佳的二进制搜索树，最短边缘长度的最短路径以及几个NP硬问题问题，例如Knapsack问题，影响最大化和旅行推销员问题（TSP）。在整个课程中，还着重于解决复杂的计算问题的算法策略，包括证明NP硬度。**本地搜索原则**讨论了旅行推销员问题（TSP）的Bellman-Karp-Karp动态编程算法。此外，涵盖了用于查找长路径和混合整数编程（MIP）求解器的Alon-Yuster-Yuster-Zwick颜色编码算法。**特定问题算法与魔术盒**令人满意的（SAT）求解器和还重新审视的减少。证明了3个SAT，哈密顿路径，TSP，子集和集合等问题的NP完整性。NP完整性，并探讨了其对解决问题的影响。The main topics are divided into sections: * Section 2: Notation and additional examples + Divide-and-conquer paradigm + Counting inversions in O(n log n) time + Strassen's matrix multiplication algorithm + Closest pair algorithms * Section 3: Master method + Motivation + Formal statement + Examples + Proof of the master method * Section 4: QuickSort + Overview + Partitioning around a pivot element + Choosing a good pivot + Analysis (part 1, part 2, and part 3) + Sorting requires Omega(n log n) comparisons * Section 5: Randomized linear-time selection + Algorithm + Analysis + Deterministic linear-time selection algorithm + Deterministic linear-time selection analysis (part 1 and part 2) * Section 6: Proofs by induction and the correctness of QuickSort The rest of the text is about graph theory, including: * Graphs: basics and representations * Graph search overview * Breadth-first search (BFS) and shortest paths * BFS and undirected connected components * Depth-first search (DFS) * Topological sort * Computing strongly connected components * The structure of the web * Shortest paths and Dijkstra's algorithm The final sections cover data structures, including: * Heaps: operations, applications, and implementation details * Balanced search树：操作，应用和实施详细信息 *搜索树：旋转 *哈希表：操作，应用和实施细节 * Bloom过滤器：基础知识和启发式分析本课程涵盖了图理论和算法设计中的一系列基本主题。**决策，搜索和优化** P！= NP猜想和指数时间假设。还描述了下降时钟拍卖的实施和最终结果。**无线频谱重新调整**涵盖了回购许可证和可行性检查的贪婪启发式方法。**算法设计现场指南**本书以结尾结束，包括视频，奖励幻灯片，讨论论坛，勘误表，测试用例和编程项目的数据集。**编程问题**提出了两个问题：Karatsuba乘法和计数反转。提供了理智检查和测试用例，以及针对反转问题的挑战数据集。此外，还探索了QuickSort算法，并提出了测试用例和挑战。涉及QuickSort的挑战问题，其中100个元素的数组需要使用不同的枢轴策略进行排序：始终将第一个元素，最后一个元素或中位数用作枢轴。应计算每个策略的预期比较数。此外，还存在与线性时间选择算法，强烈连接组件和Dijkstra算法有关的测试用例和挑战。（注意：我以原始语言保留了文本。）期待讨论从顶点1到顶点7、37、59、82、99、115、133、165、188和197的最短路径距离。此外，我们将研究编程问题，例如中间维护问题，2-SUM，贪婪的调度，霍夫曼代码，最小跨越树木和加权独立集。这些测试用例涉及求解KTH中位数，在数组中找到目标值，安排重量和长度的作业，构造最佳前缀无代码，并确定最小跨越树的成本。给定文章文本此处文章讨论了各种编程问题，包括与图形相关的问题，例如路径图的最大重量独立集和旅行推销员问题。它还涉及序列对齐，最佳的二进制搜索树以及最短的路径。这些问题的挑战具有不同的复杂性水平，需要创造性的解决方案才能有效地计算最佳结果。给定文本描述了与图理论和计算复杂性有关的不同问题实例，包括针对各种算法的测试用例和挑战数据集，例如旅行推销员问题（TSP）和通过SAT求解器的图形着色。它还提供了指向外部资源的链接，并参考了一本名为“算法照明”的书，以进行进一步研究。文本包括最佳旅行成本的描述，基于欧几里得距离的边缘成本以及有关这些实例的文件格式的详细信息。由Tim Roughgarden照亮的算法是一部开创性的书籍系列，以引人入胜且易于访问的方式提出了算法的核心思想。它受到了玛丽·沃特（Mary Wootters），阿夫拉汉姆·莱夫（Avraham Leff）和丹尼尔·辛加罗（Daniel Zingaro）等专家的高度赞扬，他们欣赏其独特的教学算法方法。这本书的奇异能力将算法设计与教学设计混合在一起，使其与其他教科书区分开来。Roughgarden对算法和学习的热情使材料与学生相关且令人愉悦。这本书是由Coursera和EDX上的在线课程启发的DIY系列的一部分，其中有四卷可用，包括精装综合版。该系列为学习者提供了足够的机会，可以检查他们的理解，研究示例并在上下文中查看算法，从而使其成为那些起步者的绝佳资源。可以通过各种渠道订购，包括书店，亚马逊和出版商的网站。这本书已被翻译成几种语言，使其在全球读者可以使用。
计算机科学标准 - 伊利诺伊州教育委员会
11-12.AP.19 使用软件生命周期流程为广大受众规划和开发程序。11-12.AP.20 演示如何使用编译器或解释器将源代码转换为机器代码。11-12.AP.21 解释可能导致计算机程序受损的安全问题。11-12.AP-22 为多个计算平台开发程序。11-12.AP-23 在小组软件项目中使用版本控制系统、集成开发环境以及协作工具和实践（代码文档）。11-12.AP.24 开发并使用一系列测试用例来验证程序是否按照其设计规范执行。11-12.AP.25 讨论故障软件和软件更新的社会、经济和道德后果。11-12.AP.26 修改现有程序以添加其他功能，并讨论有意和无意的影响（例如，破坏其他功能）。11-12.AP.27 通过代码审查等流程评估程序的关键质量。
Direct File 试点成功部署
TIGTA 提出了六项建议。TIGTA 建议首席信息官确保指南提供在独立核实和确认过程中审查和分析工件的具体政策和程序。TIGTA 还建议首席信息官和 Direct File 主管确保在未来部署之前完成并签署 Direct File 工件；更新现有的谅解备忘录，以包括管理纳税人数据交换的安全和技术细节，并确保这些细节包含在与参与国的未来协议中；确保需求存储库包含可追溯性和自动报告功能；确保开发人员记录他们的测试计划，该计划可以追溯到测试类型、测试用例和测试结果；并标准化和记录有关如何使用需求存储库的程序。
变色龙处理器导向方法...
1 MCA 系 1 尼赫鲁工程学院与研究中心，帕姆巴迪，印度 摘要：目前，芯片设计中跨越了太多的架构界限。没有人找到如何让芯片满足理想消费产品的所有需求的方法。但我认为我们正在接近目标。一种新型芯片现在可以通过擦除现有硬件设计并创建适合运行所需软件的新硬件来适应任何编程要求。可重构处理器是用来描述这些半导体的术语。这些新芯片可以立即重新连接自身，以构建以最高速度执行软件所需的精确硬件。这种新芯片的名称是 CHAMELEON CHIP。索引术语 - 全局概览、通用仿真流程、测试用例生成。
antofact：通过本体驱动的强化学习揭示了LLM的奇妙事实 - 骨骼
大型语言模型（LLM）表现出了信息检索的熟练程度，而它们容易产生与现实冲突的不正确反应，这种现象被称为固有幻觉。关键挑战在于经过大量数据训练的LLM中不清楚和不可靠的事实分布。vreva-liment方法将事实检测任务视为一个问题 - 回答范式，在其中询问了LLMS有关FACTUAL知识并检查正确性的问题。但是，研究主要侧重于仅从几个特定领域（例如电影和运动）中得出测试用例，从而限制了对知识缺失的全面观察和对意外幻觉的分析。为了打扮这个问题，我们提出了构造，这是一个自适应框架，用于检测LLM的未知事实，致力于挖掘缺失知识的本体论级骨架。特定说明，我们认为LLM可以在缺失的事实中公开基于本体的相似性，并将五个代表知识图（kgs）作为基准。我们进一步设计了一种复杂的本体驱动的强化学习（ORL）机制，以自动与特定实体和关系产生易错的测试用例。Orl Mechamenism奖励KGS朝着可行的方向导航，以揭示事实错误。此外，经验努力表明，无论是否包括这些知识，主导的LLM都倾向于回答是的，而不是否定。使用32个代表性LLM的5个数据集上的实验结果表明，当前LLMS总体上缺乏事实。为了减轻LLM的过度自信，我们利用了无幻觉检测（HFD）策略来解决基线之间的不公平比较，从而提高了结果的稳健性。值得注意的是，CHATGPT在DBPEDIA上的事实错误率分别为51.6％，Yago的错误率分别为64.7％。另外，ORL机制显示出令人鼓舞的误差预测分数，大多数LLM的F1分数范围从70％到90％。与详尽的测试相比，ORL的平均召回率为80％，同时将评估时间降低35.29％至63.12％。
利用多个信标的深空光学导航
摘要 随着发射到太空的卫星数量的增长，依赖传统辐射跟踪的地面设施已达到饱和。因此，自主导航是可持续深空任务的主要支持技术之一。本文解决了利用多个信标独立于地面估计观察者位置的深空光学导航问题。本文推导出利用多个信标的深空导航问题的最小二乘解和解析协方差。视线方向和物体星历表的扰动被纳入协方差公式。然后，阐述了扰动模型、导航解和导航协方差的几何解释。通过测试用例评估了导航精度对信标数量的敏感性，显示了数值解和解析解之间的对应关系。最后，本文展示了利用多个信标与两个最优信标的导航精度的比较。