XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System解释器
IGBP 全球土地覆盖特征化过程分析
摘要 国际地圈生物圈计划 (rcnr) 呼吁开发改进的全球土地覆盖数据，以用于日益复杂的全球环境模型。为了满足这一需求，美国地质调查局和内布拉斯加州林肯大学的工作人员开发并应用了一种全球土地覆盖特征描述方法，该方法使用 1992-1993 年 1 公里分辨率的先进甚高分辨率辐射计 (fnvunn) 和其他空间数据。该方法基于无监督分类和广泛的分类后细化，产生了一个多层数据库，该数据库由八个手工覆盖数据集、描述性属性和源数据组成。独立的 IGBP 精度评估报告称，全球精度为 zs.s%，各大洲的结果从 63% 到 83% 不等。虽然数据质量、方法、解释器性能和物流都会影响结果，但 AvHnR 数据与复杂自然或受干扰景观中精细尺度、光谱相似的土地覆盖模式之间的关系存在重大问题。
稳定扩散的交互式视觉学习
基于扩散的生成模型创建令人信服的图像的令人印象深刻的能力引起了全球关注。然而，它们的复杂内部结构和操作通常会挑战非专家。我们引入了扩散，这是第一个交互式可视化工具，以阐明稳定的扩散变速器如何在图像中提示稳定。它紧密地概述了稳定扩散的组件的视觉概述，并详细说明了其基础操作。此集成使用户能够通过动画和交互式元素在多个级别的抽象之间流动过渡。提供实时的动手体验，扩散解释器允许用户在而无需安装或专业硬件的情况下调整稳定扩散的超参数和提示。通过用户的网络浏览器访问，扩散范围在民主的AI教育方面取得了长足的进步，从而促进了更广泛的公共服务。超过7,200名跨越113个国家/地区的用户在https：// poloclub上使用了我们的开源工具。github.io/diffusion-explainer/。可以在https://youtu.be/mbkiadzjpna上获得视频演示。
![arxiv：2501.05322v2 [CS.HC] 2025年1月12日](/simg/g:\will\search\icon\source\4\45604f250a4cc6bce085a805c5061f7c83224f79.webp)
arxiv：2501.05322v2 [CS.HC] 2025年1月12日
公众对自动驾驶汽车的不信任正在增长。研究强调需要解释这些车辆的行为以促进对自主系统的信任。口译员可以通过改善转移和降低感知风险来增强信任。然而，当前的表演通常缺乏以人为中心的方法来整合多模式解释。本文介绍了一种新颖的以人为本的多式联运解释器（HMI）系统，该系统利用人类的偏好提供视觉，文字和听觉反馈。系统将视觉互相视觉与鸟类视图（BEV），地图和文本显示结合在一起，并使用微调的大型语言模型（LLM）结合了语音交互。我们的用户研究涉及各种各样的细节，表明HMI系统大大提高了乘客对AVS的信任，使平均信任度增加了8％以上，对普通环境的信任提高了30％。这些结果强调了HMI系统通过提供清晰，实时和上下文敏感的车辆行动的解释来提高自动驾驶汽车的接受和可靠性的潜力。
io-link Master ICE3-8Iol-G65L-V1D
根据IO-Link标准V1.1，该模块是具有8型A类IO-Link主端口的Profinet IO FieldBus模块。fieldbus模块在字段级别中的Profinet IO FieldBus系统和IO-Link设备的控制器之间充当接口。集成的Web服务器和IODD解释器启用了FieldBus模块的完整配置并附加了IO-Link设备，而无需使用特殊的软件工具。还显示了有关模块状态的信息，并且可以配置网络参数，例如IP地址和子网掩码。该模块能够存储所有配置，启用无高级PLC的独立使用。mutlilink同时通过不同的通信协议提供数据访问，例如PROFINET IO，MODBUS/TCP和OPC UA到多个控制器。用于提供功率的L编码的M12连接器插头可实现高达2 x 16的当前额定值。输入和输出配备了A编码的M12连接器插头。使用D编码的M12连接器插头实现了与FieldBus的连接。每个通道的状态信息通过LED显示为诊断功能。
通过逻辑编程来解释人工智能
我们专注于归纳逻辑程序的问题，该程序可以解释由支持向量机 (SVM) 算法学习到的模型。自上而下的顺序覆盖归纳逻辑程序设计 (ILP) 算法（例如 FOIL）使用信息论中的启发式方法进行爬山搜索。这类算法的主要问题是陷入局部最优。然而，在我们的新方法中，数据依赖型爬山搜索被模型依赖型搜索所取代，其中首先训练全局最优的 SVM 模型，然后算法将支持向量作为模型中最具影响力的数据点，并归纳出一个涵盖支持向量和与该支持向量最相似的点的子句。我们的算法没有定义固定的假设搜索空间，而是利用可解释 AI 中针对特定示例的解释器 SHAP 来确定相关特征集。这种方法产生了一种算法，该算法可以捕捉 SVM 模型的底层逻辑，并且在诱导子句数量和分类评估指标方面优于其他 ILP 算法。本文正在考虑在“逻辑编程理论与实践”杂志上发表。
西班牙威胁形势报告 - SOCRadar
初始访问 T1078 有效账户 T1190 利用面向公众的应用程序执行 T1047 Windows 管理规范 T1059 命令和脚本解释器 T1059.003 Windows 命令 Shell 持久性 T1547.001 启动或登录自动启动执行：注册表运行键/启动文件夹权限提升 T1055 进程注入防御规避 T1055 进程注入 T1070.004 主机上的指示器删除：文件删除 T1112 修改注册表 T1497 虚拟化/沙盒规避凭证访问 T1056.004 凭证 API 挂钩 T1110 暴力破解发现 T1012 查询注册表 T1018 远程系统发现 T1057 进程发现横向移动 T1021 远程服务T1021.001 远程服务：远程桌面协议 T1021.002 远程服务：SMB/Windows 管理员共享收集 T1056.004 凭证 API 挂钩命令和控制 (C2) T1090.003 代理：多跳代理泄露 T1567.002 通过 Web 服务泄露：泄露到云存储影响 T1486 加密数据以产生影响 T1490 抑制系统恢复
量子非线性函数的通用量子混淆
关于量子加密的研究在最近几十年中迅速发展，并结合了量子力学和加密理论。在现有的量子加密原始图中，量子混淆是不可忽视的新兴力量。量子混淆是指通过量子力学使电路混淆以提高安全性。它用于隐藏功能并防止量子电路的反向工程。然而，由于量子混淆的构建研究相对不成熟，这是由于其在实施和应用方面的困难。另外，尚未提出量子非线性函数的混淆，尽管量子非线性函数涵盖了可以混淆的广泛量子函数。在本文中，我们启动了量子混淆的通用定义，该定义利用量子传送来构造量子非线性函数的混淆器和解释器。此外，我们证明了将混淆性应用于量子不对称的加密方案的有效性，并严格地证明，量子混淆所实现的加密满足了IND（难以区分） - 苏格拉。这项工作为量子非线性函数提供了量子混淆的积极可能性，并将补充量子混淆和量子不对称加密的理论。
PureConnect 安装和配置指南
PureConnect 2023 R3 (OpenSSL 3.0) 的先决条件 故障排除 - 使用 SHA256 摘要更新证书 在服务器外安装后信任主机外证书 ASR 服务器 交互记录器和交互屏幕记录器 交互记录器远程内容服务 交互记录器极限查询 交互管理员 Web 版 交互中心扩展库 (IceLib) SDK CIC VoiceXML 解释器服务器 交互多站点状态聚合器 交互分析器 交互过程自动化 交互反馈 交互跟踪器 交互优化器 交互 Web 工具 会话管理器（“服务器外”）CIC 渲染服务器 SOAP 监听器 SOAP 通知器 COM 组件 CSV 列表 G-729 保留音频文件 获取主机 ID CIC 数据库文件 PureConnect 文档库安装 IC 调查系统 IC 系统处理程序 SNMP CIC 语言包和提示包 IPA 与 SharePoint CIC 集成 与 LiveLOOK CIC 集成 与 HEAT CIC 集成 与 IBM Sametime CIC 集成 与 Microsoft Lync 集成
脑专业和半球间交流
人类认知。但是，即使过去40年中对分裂脑患者的每项脑研究都有其自身的能力集，左派已经对半球的过程进行了许多见解，专门针对语言，言语和感知，注意力，记忆，语言，语言，语言和理性的问题解决问题的能力以及右手及右手。当发现的星座被认为是针对整个面部识别等任务的半球时，人们将皮质舞台视为拼布和注意力监测的片段，我们都有主观的专业过程。当这是完全整合的光明经验中考虑的。的确，即使是关于功能横向化的新研究，尽管其中许多功能具有自动质量合理的假设，可以假设call体必须对它们进行，并且在我们能够发展出许多专业系统意识到他们的意识，我们的主观信念并允许现有的Cortical领域的责备是我们的行动，我们可以在我们的行动中进行统治。在保留现有功能的同时。因此，尽管语言现象似乎与我们的左半球有关，而左半球则以预先存在的解释器为代价，但该设备使我们能够构建理论的感知系统，即双侧关于事件，行动和感受的双边关系的关键特征。当前的感知系统在相反的
策略的元级转换
反射可以直观地定义为系统通过使用自己的语言表示和操作其对象来推理自身的能力。反射的经典例子可以在哥德尔的一阶算术编码和通用图灵机中看到，但许多现代编程语言也提供了反射元编程特性[25]。重写逻辑[29]及其实现Maude[10]是反射语言，它可以表示其自身元理论的重要方面[12]。因此，在Maude中可以轻松地操作、转换和分析在Maude中指定的重写逻辑理论。在Maude的整个历史中，反射被广泛应用于特定的元语言应用、扩展和原型化语言的新特性以及设计推理Maude程序的形式化工具。重要的例子是完整 Maude [ 10 ，第二部分] 和 Maude 形式环境 [ 17 ]。前者是用 Maude 本身编写的扩展 Maude 解释器，后者允许检查 Maude 规范上的汇合和终止等属性。重写系统由连续且独立的规则应用执行，其中规则和位置的选择是不确定的。但是，出于语义或效率目的，有时限制和控制规则的应用方式很方便。这可以在更高的层次上表达，而无需修改原始系统，方法是