XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System状态机
通过抽象学习：神经状态机
我们引入了神经状态机，力求弥合人工智能的神经和符号视图之间的差距，并整合它们互补的优势以完成视觉推理任务。给定一张图像，我们首先预测一个表示其底层语义并作为结构化世界模型的概率图。然后，我们对图进行顺序推理，迭代遍历其节点以回答给定的问题或得出新的推论。与大多数旨在与原始感官数据紧密交互的神经架构不同，我们的模型在抽象的潜在空间中运行，通过将视觉和语言模态转换为基于语义概念的表示，从而实现增强的透明度和模块化。我们在 VQA-CP 和 GQA 上评估了我们的模型，这两个最近的 VQA 数据集涉及组合性、多步推理和多样化的推理技能，在这两种情况下都取得了最先进的结果。我们进行了进一步的实验，说明了该模型在多个维度上的强大泛化能力，包括概念的新组合、答案分布的变化和看不见的语言结构，证明了我们方法的质量和有效性。
使用状态实现容错服务...
随时间变化，则结果将不满足上述语义特征，因此不是状态机。这是因为发送到执行器的值（状态机的输出）不仅取决于对状态机的请求，而且还取决于循环的执行速度。在上面使用的结构中，通过将循环移入监视器，可以避免此问题。实际上，必须根据状态机和客户端来构建系统并不构成真正的限制。任何可以按照过程和过程调用进行结构化的东西也可以使用状态机和客户端进行结构化 - 状态机实现过程，请求实现过程调用。事实上，与通常的过程调用相比，状态机在系统结构上允许更大的灵活性。使用状态机，发出请求的客户端不会延迟到该请求被处理为止，并且请求的输出可以发送到发出请求的客户端以外的某个地方。我们还没有遇到过无法在状态机和客户端方面进行干净编程的应用程序。
太阳能 MPPT 电池充电器用户指南
3.1. 固件拓扑................................................................................................................................................10 3.2. MPPT 程序...............................................................................................................................................10 3.3. 扰动和观察 (P&O)................................................................................................................................11 3.4. 充电器状态机 (CSM)................................................................................................................................12 3.5. 仲裁程序.....................................................................................................................................................12
嵌入式软件中的行为验证，从模型到源代码
为了降低验证成本并对软件更有信心，静态程序分析提供了证明源代码属性的方法。不幸的是，这些技术对于非专业人士来说很难理解和使用。建模允许用户以简单的方式指定软件的某些方面。更准确地说，在嵌入式软件中，状态机模型经常用于行为设计。本文的目的是通过提供从模型到源代码的注释自动生成来弥合模型和代码之间的差距。然后通过静态分析验证这些注释，以确保代码行为符合基于模型的设计。我们考虑的模型是具有正式非歧义语义的 UML 状态机，注释生成和验证在工具中实现并应用于案例研究。
uml2 高级考试
统一建模语言 (UML) v.2.5.1：第 7 章（名称表达式、实现和模板）、第 8 章（字符串表达式和值）、第 9 章（分类器、分类器模板、特征、泛化集、操作和属性）、第 11 章（关联、协作和组件）、第 12 章（配置文件）、第 13 章（事件 [事件池和功能行为] 和行为 [可重入]）、第 14 章（行为状态机、协议状态机和状态机重新定义）、第 15 章（活动、活动组、控制节点、异常处理程序、可执行节点和对象节点）、第 16 章（接受事件操作、调用操作和结构化操作 [RaiseExceptionAction] 和对象操作 [ValueSpecificationActions]）、第 17 章（片段、交互、交互使用、生命线、消息、发生和摘要）、第 19 章（工件和部署）和第 20 章（信息流）。基础 UML 的动作语言 (Alf) v1.1：第 1 章（范围）、第 2.3 章（语义一致性）、第 6.2 章（与 UML 模型的集成）和第 7 章（词汇结构）。可执行 UML 模型基础子集的语义 (fUML) v1.5：第 1 章（范围）、第 4 章（术语和定义）、第 7.1 章（抽象语法概述）、第 8 章（行为语义）和第 8.1 章（执行模型概述）。
嵌入式软件中的行为验证，从模型到源代码
为了降低验证成本并对软件更有信心，静态程序分析提供了证明源代码属性的方法。不幸的是，这些技术对于非专业人士来说很难理解和使用。建模允许用户以简单的方式指定软件的某些方面。更准确地说，在嵌入式软件中，状态机模型经常用于行为设计。本文的目的是通过提供从模型到源代码的注释自动生成来弥合模型和代码之间的差距。然后通过静态分析验证这些注释，以确保代码行为符合基于模型的设计。我们考虑的模型是具有正式非歧义语义的 UML 状态机，注释生成和验证在工具中实现并应用于案例研究。
EEP 598：使用FPGAS的数字系统设计
课程描述：EEP 598专注于利用字段可编程栅极阵列（FPGA）来设计数字系统。本课程涵盖了FPGA体系结构，设计过程及其在基因组研究，财务分析和视频处理等领域加速处理速度方面的应用。学生将获得联合和顺序逻辑设计，算法状态机以及FPGA设计和实施方面的技能。
MC33789，带电源和 PSI5 传感器接口的安全气囊系统基础芯片 (SBC) - 数据表
33789 连接至 12 V 车辆电池，并为典型安全气囊系统提供多种电压。33789 可以检测切换的输入状态，与本地和远程碰撞传感器进行通信。它提供行业标准接口 (SPI) 和四个 PSI5 主接口。33789 具有专用的安全状态机，可补充安全气囊的 MCU 硬件/软件安全方法。还包括诊断 - 自我保护功能和系统 MCU 可访问的可编程模拟接口。
系统建模语言（SysML）
系统建模语言 (SysML) 3 Enterprise Architect 中的系统建模 6 SysML 需求建模 12 SysML 操作域模型 14 块定义图 (BDD) 16 块元素分隔符 20 从方程式创建约束块 24 创建端口和部件 31 从块关联生成部件 34 在 SysML 端口上显示方向 37 SysML 中的嵌套端口 39 内部块图 40 同步结构元素 - 内部块 42 参数图 43 参数图建模助手 47 绑定约束属性的参数 48 编写系统设计 52 创建可重用子系统 54 SysML 包图 56 SysML 用例模型 60 SysML 活动图 62 同步结构元素 - 活动图 64 SysML 序列图 66 SysML 状态机图 68 SysML 工具箱 70 SysML 块定义工具箱 71 SysML 内部块工具箱 75 SysML 活动工具箱 78 SysML 交互工具箱 83 SysML 模型工具箱 85 SysML 参数工具箱 89 SysML 需求工具箱 92 SysML 状态机工具箱 95 SysML 用例工具箱 98 将 SysML 模型迁移到更高版本的 SysML 100 简单参数模拟 102
利用低功耗蓝牙引发混乱
低功耗蓝牙 (BLE) 是一种很有前途的物联网 (IoT) 短距离通信技术，具有降低能耗的特点。供应商在其制造的设备中实施符合蓝牙核心规范的 BLE 协议。最近，通过手动方法，在一些特定产品的 BLE 协议实现中发现了几个漏洞。考虑到 BLE 设备的多样性和用途以及 BLE 协议的复杂性，我们开发了一个系统而全面的测试框架，作为一种自动化和通用的方法，它可以有效地模糊任何 BLE 协议实现。我们的框架在中央设备中运行，并在 BLE 设备作为外围设备连接到中央设备时对其进行测试。我们的框架结合了 BLE 协议套件的状态机模型，并通过其响应监视外围设备的状态。借助状态机和中央设备的当前状态，我们的框架可以在错误的时间向外围设备发送格式错误的数据包或正常数据包，或者两者兼而有之，并等待预期的响应。外围设备的异常行为（例如不合规响应或无响应）表明其 BLE 协议实现中存在潜在漏洞。为了最大限度地暴露 BLE 设备的此类异常，我们的框架采用了优化函数来指导模糊测试过程。截至今天，我们已经测试了来自 8 家供应商的 12 台设备和 4 款 IoT 产品，共发现 11 个新漏洞，并分配了 13 个新的通用漏洞暴露 (CVE) ID。我们将这类漏洞称为 S WEYN T OOTH，这凸显了我们框架的有效性。