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World File Search System独立设备
AZ5123-01F-MS
所述产品在独立状态下的性能、特性和功能，并不保证所述产品安装在客户产品或设备中时的性能、特性和功能。为了验证无法在独立设备中评估的症状和状态，客户应始终评估和测试安装在客户产品或设备中的设备。■ MSKSEMI 半导体公司致力于提供高质量、高可靠性的产品。但是，任何和所有
在社会科学中提示生成的大语言模型以进行注释任务
本文探讨了开放式生成大语言模型（LLM）用于社会科学中的注释任务。该研究强调了与专有模型相关的挑战，例如有限的可重复性和隐私问题，并提倡采用可以在独立设备上操作的开放式（来源）模型。提供了两个注释任务的示例，推文中的情感分析以及童年期志向论文中的休闲活动的识别。该研究评估了不同提示策略和模型的性能（Neural-Chat-7b-V3-2，Starling-LM-7B-Alpha，OpenChat_3.5，Zephyr-7b-Alpha和Zephyr-7b-7b-Beta）。结果表明需要仔细验证和量身定制的及时工程。该研究强调了开放模型的数据隐私和可重复性的优势。
用于囚禁离子光寻址的光栅耦合器的设计与制作
量子计算利用量子比特的量子现象（叠加和纠缠）执行复杂的计算任务 [4]。在过去的几十年中，各种各样的量子比特已经被实现，包括超导量子比特 [2]，[5]，半导体量子点 [6]，[7] 和捕获离子量子比特 [8]。在上述量子比特中，捕获离子量子比特因其在量子纠缠中的高保真度而备受关注，因为捕获离子本质上是相同的 [9]。为了将捕获离子量子比特应用于量子计算设备，霍尼韦尔将 QCCD（量子电荷耦合器件）架构实现到可编程捕获离子量子计算机中。在 QCCD 中，捕获离子量子计算机可以通过将离子阱与用于量子比特光学寻址的光电元件集成到一个紧凑的独立设备中来实现。据报道，QCCD 实现了 2 4 的量子体积测量，并且几乎不存在串扰 [10]。
2022 年校长报告 - UniBuc.ro
合理地支付组织和运营成本（人员费用、水电费、服务、研究活动材料）以及开发费用（建设投资和独立设备费用）所需的资源。提高支出效率的新措施之一是将消耗性材料引入消耗并证明其合理性的新程序（对于用于对布法罗大学大楼进行当前维修的材料而言）。因此，在进入管理后，它们根据转移单被从仓库释放，只有在完成维修工作并准备好包括位置的文件后，才进行费用的合理化和转移工作地点、性质、使用数量、工作表面以及受益人和实施工作人员的批准。通过这种新的管理方法，可以对各种维修工程所用的材料进行明确的控制，并记录维修干预的规模/程度。
使用...设计和构建智能锁系统
本文旨在利用物联网 (IoT)、WiFi 模块、继电器模块和其他外围设备设计和构建智能门锁系统，为人们提供无与伦比的家庭入口控制和可访问性。传统门锁系统速度慢、不安全且易受攻击，需要人工干预才能锁定和解锁。因此，基于 IoT 的智能门锁系统提供了性能更好的适当锁保护机制。该系统包括微控制器 (NodeMCU ESP8266)、电磁锁、直流电池 (12V)、5V 3A 降压转换器 (LM7805)、WiFi 模块和开关设备 (继电器)。使用 3 个独立设备对系统设置进行了 10 次试验测试。所有试验都准确地解释了收到的命令并将相应的信号传输到接口的继电器模块。随后，继电器模块对集成电磁锁机构执行锁定/解锁操作，从而实现了研究的预期目标。
PlexBright® 光遗传学刺激系统指南
PlexBright LD-1 单通道 LED 驱动器是一种经济实惠的解决方案，用于控制一个 LED（或两个具有相同输出模式的 LED）。该设备配备手动拨盘和 LCD 显示屏，用于设置光输出强度，并可以接受编码脉冲输出模式的数字 (TTL) 输入信号。LD-1 LED 驱动器还接受编码任意输出模式的 0-5V 模拟输入信号。LD-1 单通道 LED 驱动器可以作为独立设备运行，向 LED 模块提供恒定的控制信号。但需要注意的是，此驱动器不会生成脉冲或任意模式。相反，它从单独的设备（以 TTL 或模拟信号的形式）接收这些模式作为输入，并生成驱动 LED 模块所需的相应输出。请参阅下表了解更多详细信息和技术规格。
用于光学的光栅耦合器的设计和制造...
量子计算利用量子比特的量子现象（叠加和纠缠）执行复杂的计算任务 [4]。在过去的几十年中，各种各样的量子比特已经被实现，包括超导量子比特 [2]，[5]，半导体量子点 [6]，[7] 和捕获离子量子比特 [8]。在上述量子比特中，捕获离子量子比特因其在量子纠缠中的高保真度而备受关注，因为捕获离子本质上是相同的 [9]。为了将捕获离子量子比特应用于量子计算设备，霍尼韦尔将 QCCD（量子电荷耦合器件）架构实现到可编程捕获离子量子计算机中。在 QCCD 中，捕获离子量子计算机可以通过将离子阱与用于量子比特光学寻址的光电元件集成到一个紧凑的独立设备中来实现。据报道，QCCD 实现了 2 4 的量子体积测量，并且几乎不存在串扰 [10]。
AI-CardioCare：基于人工智能的心脏健康监测设备
摘要 — 心脏疾病是全球主要死亡原因之一，早期诊断心脏病有助于减轻疾病负担。本文提出了一种基于人工智能 (AI) 的设备，该设备可以基于深度学习技术自动实时诊断心脏疾病。心音 (心音图) 信号由定制设计的听诊器采集，信号经过处理后使用 AI 方法进行分析，以对四种主要心脏疾病 (主动脉瓣狭窄、二尖瓣反流、二尖瓣狭窄和二尖瓣脱垂) 进行分类。从这些信号的分析中，我们得到了两个基于深度学习的神经网络、一维 (1-D) 卷积神经网络 (CNN) 和基于频谱图的 2-D-CNN 模型，它们已与低成本单板处理器集成在一起，形成一个独立设备。所有数据处理都在单个硬件设置中完成，并提供用户界面，允许用户控制数据的可访问性和可见性以生成诊断报告。因此，所开发的设备已被证明是一种适合医疗专业人员和家庭个人使用的有价值的低成本诊断工具。