XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System解析器
DNS解析器中的网络安全机制
使用当今的Internet，最终用户和自动化系统都依靠域名系统（DNS）将人类可读域名转换为IP地址，以进行机器之间的通信。该系统从1985年开始才近年来才看到了解决安全性和隐私问题的互联网标准。在客户端和分布式的层次范围内的机器中，我们找到了DNS解析器。由于其转发，查找和缓存的查询和响应的目的，除了客户和名称服务器之间的位置外，DNS解析器也成为实施这些安全性和隐私功能的关键点。这些功能的广泛采用，它们在实施方面的变化以及对客户和其他名称服务器的影响仍然是研究界的有趣主题。本论文的目的是分析野外服务器，并对在DNS解析器中配备的安全性和隐私机制进行全面调查。使用Internet测量方法，我们通过生成和观察我们自己的询问和从分解器中生成和观察自己的查询来探讨这些功能的采用和实施趋势。我们还调查了客户和DNS生态系统的整体如何受到解析器配置的影响。我们使用并改进方法来测量各种安全性和隐私功能的采用。基于这些测量结果，我们报告了随着时间的推移的当前采用和采用水平，调查异常并通过测量方法确定局限性。我们通过对查询模式进行分类，为流行的开源DNS解析器提供软件和版本。比较我们分析转发行为及其对安全性和隐私功能的可用性和有效性的影响。我们还将DNS解析器中的特征交叉分析以发现相关性，这可以帮助我们了解采用障碍和发现解决方案。
设施注册服务解析器和标准化流程
FRS 将来自各种来源的设施数据链接到一个记录中，称为 FRS 注册记录。FRS 注册记录链接到 EPA 计划系统和合作伙伴（州、部落和当地机构）提供的一个或多个计划记录。每个计划记录都包含自己的属性，包括设施名称、地址和位置坐标等。FRS 使用一组流程来确定如何填充 FRS 注册记录。 FRS 还有一个工具，即设施链接应用程序 (FLA)，它允许 FRS 数据管理员更新 FRS 注册记录。图 1-1 说明了从 EPA 计划设施记录、合作伙伴设施记录以及 FLA 内的编辑中创建 FRS 注册记录的过程。
电源和数据电机以及用于航空航天和国防应用的解析器目录
整体马力设计最大值：650 VDC，12,000 rpm，7％的K t在数据表上列出的L p *tpr滚动，除非另有说明，否则未安装条件。安装的TPR值通常比未安装的TPR值50％或小。对于气流，TPR可能小于未安装的数量，而对于流体冷却可能是10％或更少。许多因素会影响TPR值及其相对于应用安装或外部冷却的变化。请咨询工厂，以更准确地估算电动机的TPR。**堆叠长度从0.25到8.00英寸（6.35至203.2 mm），k t至47.6 N.m/amp。请咨询工厂以获取其他设计。请参阅我们的在线文档以获取产品更新。
生物学上可信的解析器
语言是人类的一项独特功能，涉及创造、表达、理解和维护有关世界的层次结构信息。毫无疑问，语言是通过神经元和突触的活动实现的——但是如何实现的呢？之前在认知实验（心理语言学、计算心理语言学和脑成像）方面进行了广泛的研究，这些研究已经对大脑如何处理语言产生了许多见解（请参阅第 2 节的概述）。然而，这些进展尚未产生关于单个神经元活动如何产生语言的具体叙述。特别是，我们不知道有哪个实验通过模拟神经元和突触重现了相当复杂的语言现象。这是本文所追求的方向。发展对人类大脑神经元如何产生语言的总体计算理解受到神经科学现状的阻碍，神经科学（a）主要
引导跨语义语义解析器
语义解析的最新进展几乎不考虑英语以外的其他语言，但专业翻译的速度可能非常昂贵。我们将接受单一语言训练的语义解析器（例如英语）调整为新的语言和多个域，并具有最小的注释。我们查询机器翻译是否足以替代培训数据，并将其扩展到使用英语，释义和多语言预培训模型的联合培训来调查引导。我们通过在多个编码器上的注意力并提出了ATIS的新版本，并在德语和中文中介绍了新版本，从而开发了一个基于变压器的解析器，将副本酶结合在一起。实验结果表明，MT可以在新的语言中近似训练数据，以便通过多个MT engines进行释义时进行准确解析。考虑到MT何时不足，我们还发现，使用我们的方法仅使用50％的培训数据才能在完全转移的2％内实现解析精度。1
人类新皮质神经解析器 (HNN)，一种用于解释人类 MEG/EEG 数据的细胞和网络来源的新型软件工具
摘要 脑磁图和脑电图 (MEG/EEG) 以毫秒分辨率非侵入式记录人类大脑活动，提供健康和疾病状态的可靠标记。将这些宏观信号与底层细胞和电路级发生器联系起来是一种限制，它限制了使用 MEG/EEG 揭示信息处理的新原理或将研究结果转化为神经病理学的新疗法。为了解决这个问题，我们构建了人类新皮质神经求解器 (HNN，https://hnn.brown.edu) 软件。HNN 有一个图形用户界面，旨在帮助研究人员和临床医生解释 MEG/EEG 的神经起源。HNN 的核心是一个新皮质电路模型，它解释了产生 MEG/EEG 的电流的生物物理起源。数据可以直接与模拟信号和参数进行比较，这些模拟信号和参数易于操纵，以开发/测试信号起源的假设。教程教用户模拟常见的测量信号，包括事件相关电位和脑节律。 HNN 跨尺度关联信号的能力使其成为转化神经科学研究的独特工具。
同步器和解析器白皮书 - 数据设备公司
同步系统最初用于巴拿马运河的控制系统，将闸门和阀杆位置以及水位传输到控制台。由此，海军设计师意识到位置信息可用于海军舰艇的潜力。该传感器的原始名称是 Selsyn，实际上是一个品牌名称。后来将其重新命名为 synchro，作为通用传感器名称。早期的海军应用包括 20 世纪 20 年代首次开发的火控系统的枪支定位。同步器会将当前的枪支位置传输到火控系统，然后将所需位置传回给炮手。早期的定位系统只是移动指示器刻度盘。随着技术的发展，进入 20 世纪 30 年代，人们发明了增强威力的方法，因此，无需移动简单的刻度盘来定位，而是可以直接移动实际的枪支和炮塔。
56F80x 解析器驱动程序和硬件接口
旋转变压器驱动器利用 56F80x 的两个 ADC 通道和一个定时器。在此特定应用中，必须将 ADC 通道配置为同时采样正弦和余弦信号。定时器提供方波信号的生成。该信号进一步由外部硬件调节为便于激励旋转变压器的形式。控制器根据旋转变压器测量的正弦和余弦信号估计转子轴的实际角度。但是，控制器不仅专用于实现 R/D 转换，因此旋转变压器的软件驱动程序必须以能够链接并在现有应用程序（例如 PMSM 矢量控制应用程序）内运行的方式进行设计。