XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System用户
使用实体上下文的白皮书可见到设备，应用程序和用户
此软件包提供了相关的摘要，该信息通常由分析师和安全团队手工制作的信息进行狩猎和事件响应。Corelight将实体定义为企业网络元素，例如系统，服务器，用户，域或证书。这些属性可在一组相互关联的日志中获得，这些日志从完整的Corelight日志流进行了汇总以进行快速搜索。此日志集包括有关网络上所有内容的实体信息，从IT设备（笔记本电脑，服务器，电话，打印机）到工业控制系统（ICS）和操作技术（OT）设备（构建自动化，相机和工业控制系统）。
用户手册E-VISA
访问上面的页面后，请选择“登录”按钮，然后选择创建的帐户；选择保证人，印尼公民或公司的类型；例如，选择公司担保人并选择业务实体（PT＆CV）；下一步是通过输入用户名和密码来要求在线签证帐户，然后单击“检查”按钮；如果用户名和密码匹配，则保证数据将出现，请完全正确地填写表单，然后上传所需的文档；请提交。
SWAG-传送信函第一用户需求调查-2024。......
空间交通管理和协调 (STM/C)、应急管理 (EM)、研究以及全球导航卫星系统 (GNSS) 的应用和用户。所确定和采访的部门在国家安全、经济和社会中发挥着重要作用。SWAG 制定了一套可以针对所有部门提出的通用问题和一套针对特定部门的问题。对于大多数部门，焦点小组用于收集调查信息。GNSS 部门规模庞大且种类繁多，因此信息将在 2 年或更长时间内通过在线调查和焦点小组收集。GNSS 部门调查正在进行中，结果未在随附报告中呈现。
使用生成式人工智能检查用户界面对信任和交互的影响
本论文研究了不同的用户界面 (UI) 设计如何影响用户对生成式人工智能 (AI) 工具的信任。我们进行了一项实验，采用绿野仙踪方法测试了三种具有不同 ChatGPT UI 变体的工具的信任级别。来自不同学科的九名志愿大学生参加了实验。我们使用问卷来评估参与者在与每种工具交互后以及与所有工具交互后的信任感知。结果表明，参与者之间的信任水平受到生成式 AI 的 UI 设计的影响，尤其是头像设计和文本字体。尽管共享相同的文本源，但大多数参与者认为 ChatGPT 与其他工具相比最值得信赖。结果还强调了对话界面在与生成式 AI 系统建立信任方面的重要性，参与者表示更喜欢促进自然和引人入胜的交互的界面。该研究强调了 UI 对信任的重大影响，旨在鼓励对生成式 AI 更加谨慎的信任。
LBSA 10.6V 208Ah LiFePO4 电池组用户手册.docx
2.1 特点................................................................................................................................5 2.2 规格................................................................................................................................6 2.3 接口................................................................................................................................7-11 2.4 电池特点................................................................................................................................11
LBSA 10.6V 208Ah LiFePO4 电池组用户手册.docx
2.1 特点................................................................................................................................5 2.2 规格................................................................................................................................6 2.3 接口................................................................................................................................7-11 2.4 电池特点................................................................................................................................11
mm6108-ekh05 - 用户指南
1 简介 4 2 特性 5 3 开发环境 8 3.1 系统环境 8 3.2 开发选项 8 3.2.1 CMSIS 包 8 3.2.3 MM IoT SDK 8 3.2.4 PlatformIO + MM IoT SDK 9 4 入门 10 4.1 默认跳线配置 11 4.2 AP 设备设置 12 4.2.1 更改信道、带宽、DTIM 周期 16 4.3 软件示例 17 4.4 查看 MM6108-EKH05 演示 HTTP 服务器 18 5 软件开发 21 5.1 安装 CMSIS 包 21 5.2 构建和运行示例应用程序 24 5.2.1 UART 输出 30 5.3 更改示例应用程序 31 5.4 更改示例配置 33 5.5 在 SPI 和 SDIO 之间切换 34 5.6 更改网络堆栈38 6 硬件布局和配置 40 6.1 电源选择 40 6.2 使用外部调试器/编程器 41 6.3 更改 VFEM 电压 42 6.4 在 SDIO 和 SPI 之间切换 43 6.5 在 SMA 和 U.FL 连接器之间切换 44 6.6 断开传感器 45 7 功耗测量 46 7.1 功耗测量点 46 7.1.1 总体结构 46 7.1.2 HaLow 和 VFEM 47 7.1.3 整个系统功耗 48 7.2 功耗测量程序 49
SHFQC+ 用户手册
常规：添加了通过写入 /DEV…/SYSTEM/ PRESET/LOAD 节点将所有节点设置重置为预设值的功能。节点 /DEV…/SYSTEM/PRESET/BUSY 和 /DEV…/SYSTEM/PRESET/ERROR 允许监控预设状态。 QA 通道：添加了可切换的信号路径：RF（0.5 - 8.5 GHz）路径和 LF（DC - 800 MHz）路径。添加了用于分别在 QA 通道输入和输出的 RF 和 LF 路径之间切换的节点，即 /DEV…/QACHANNELS/n/INPUT/RFLFPATH 和 /DEV…/QACHANNELS/n/OUTPUT/RFLFPATH 。此外，节点 /DEV…/QACHANNELS/n/OUTPUT/RFLFINTERLOCK 允许启用联锁，以便输出的 RF/LF 路径设置始终配置为与输入的路径设置相匹配。 QA 通道：通过删除节点 /DEV…/QACHANNELS/n/MARKERS/m/SOURCE 的非功能性源设置（即“通道 2，序列器触发器输出”和“通道 2，读出完成”选择选项），清理了标记源选择。 QA 通道：修复了一个序列器错误，当使用多个连续的 playZero 命令并带有大量样本数（例如 131056）时，有时会跳过 playZero 命令。 QA 通道：添加了一个可选的同步检查，可确保在执行程序或内部触发器之前所有参与者都已报告其准备就绪状态。可以使用以下节点启用同步检查：/DEV…/QACHANNELS/n/SYNCHRONIZATION/ ENABLE。 QA 通道：修复了光谱延迟节点 /DEV…/QACHANNELS/n/ SPECTROSCOPY/DELAY 在设置为 4 ns 后不接受 0 ns 的错误。 SG 通道：更新了触发输入设置的默认值，以更好地反映典型用法。新的默认值如下：触发级别现在默认为 1 V（校准可能导致值与 1.0 V 略有不同），触发斜率检测现在默认为上升沿。 SG 通道：引入了 /DEV…/SGCHANNELS/n/SYNCHRONIZATION/ENABLE、/DEV…/SYSTEM/ SYNCHRONIZATION/SOURCE 和 /DEV…/SYSTEM/INTERNALTRIGGER/SYNCHRONIZATION/ENABLE 节点，以便即使在存在非确定性数据传输时间的情况下，也能在整个 QCCS 设置中保持波形播放同步。 SG 通道：弃用数字混频器重置功能。 手册：在 AWG 选项卡中添加了有关如何使用同步检查的部分。 手册：在基本波形生成教程中添加了有关如何通过使用适当的中心频率和触发释放时间设置在 LF 路径中实现相位再现性的提示。 LabOne：改进了 LabOne UI 的 SG AWG、QA 生成器和 DIO 选项卡中触发设置的标签，以更清楚地标记触发输入源如何对应于 SG 或 QA 通道的前面板输入。
构建以用户为中心的AI数据透明度方法
数据是AI开发的基石。AI经常使用从网络上刮下来的数十个数据点进行训练和微调，批量购买或由大量人类注释者贡献。知道用于培训模型的数据集中的内容以及如何编译它们，对于安全和负责的AI系统的开发和部署至关重要。AI数据透明度是指关于在整个AI生命周期3中如何使用数据的开放性，重点是上游数据组件：培训数据，微调，调整，参考数据和基准测试。4尽管具有数据的重要性，但大多数领先的AI公司一直不愿透露用于训练和测试其模型5的数据集的详细信息，这有助于称为“不断增长的数据透明度危机”。6斯坦福基金会模型透明度指数评估了提供许多AI工具和服务的骨干的主要基础模型，这表明与透明度7的其他方面相比，使用的数据透明度非常低。最近的ODI研究检查了媒体中强调的最近“ AI事件”链接的一系列模型的数据透明度，并确定了数据透明度信息的同样较低的存在，以及访问此信息的关键障碍。8