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World File Search System输入输出
机载 4 Pi 计算机：IBM 瞄准航空航天制导
在输入输出子组件的设计中，为了向各个电路提供必要的电压，避免它们之间的串扰，同时保持电路板设计简单。逻辑电路只需要一个电源，+5伏；电源驱动器、放大器和其他特殊电路，其中一些是混合集成电路或分立元件电路，有时需要两个或三个电压。但电路板只包含一个接地平面和另一个电压供应平面。电压平面被细分，每个细分连接一个电压，并且罐和 Hatpack 排列在板的表面上，以便提供必要的电压，并且低电平逻辑电路与提供高达 3 安培的高电流功率驱动器很好地分开。
纽约游客的经济影响2021
为纽约州构建了一个植入输入输出模型。该模型通过州的经济及其对就业，工资和税收的影响来追踪与游客相关的支出的流动。植入物还量化了旅游业的间接（供应商）和诱发（收入）影响。旅游经济学随后通过为每个部门的就业和工资数据进行了交叉检查，以确保这些发现在合理的范围内。访客包括那些住在过夜住宿的人，或那些从大于50英里的距离并偏离正常例行的人。就业和工资数据的主要来源是经济分析局维护的区域经济信息系统（REIS）。
纽约游客的经济影响2021
为纽约州构建了一个植入输入输出模型。该模型通过州的经济及其对就业，工资和税收的影响来追踪与游客相关的支出的流动。植入物还量化了旅游业的间接（供应商）和诱发（收入）影响。旅游经济学随后通过为每个部门的就业和工资数据进行了交叉检查，以确保这些发现在合理的范围内。访客包括那些住在过夜住宿的人，或那些从大于50英里的距离并偏离正常例行的人。就业和工资数据的主要来源是经济分析局维护的区域经济信息系统（REIS）。
欧盟和贸易法中的人工智能监管
欧盟作为缔约方的《服务贸易总协定》（GATS）已经适用于人工智能支持的数字服务的跨境贸易。此外，包括人工智能领域的算法在内的计算机算法都是以源代码形式表达的，因此将受到软件源代码新商法条款的保护。立法不仅要求审查源代码（“白盒”方法），还要求通过人工智能系统的接口对其进行输入输出分析（“黑盒”方法），这违反了有关源代码的商法条款。违反贸易法的立法可以根据 GATS 的例外情况得到证明，前提是这些例外情况所挂钩的法律条件能够得到满足。
量子超级计算机网络将会是什么样子？
Photonic 的可扩展量子技术架构。量子芯片在 1K 低温恒温器中冷却。该芯片在光学腔、光子开关和单光子探测器内集成硅 T 中心。光输入输出 (IO) 端口通过电信光纤连接到室温光子开关网络和控制电子设备。这自然允许高度连接的架构具有非本地连接，即使系统规模扩大。电信光纤还通过其光学 IO 将多个低温恒温器连接在一起，从而实现水平系统扩展。这既可以扩展计算能力，也可以扩展长距离量子网络。
RZ/V2L 多操作系统软件包 V1.00 发行说明
外围模块用途消息处理单元 (MHU) 配置处理器间中断。带 FIFO 的串行通信接口 (SCIFA) 执行标准串行通信，发送和接收控制台消息。中断控制器 (INTC) 配置中断设置；处理器将在缓冲串行通信期间接收中断，并在触发处理器间中断时在 MHU 模块中接收中断。时钟脉冲发生器 (CPG) 配置主 CPU 时钟。通用输入输出 (GPIO) 配置串行通信使用的 I/O 线。通用计时器 (GTM) 配置 FreeRTOS 的滴答。
SG1532/SG2532/SG3532
这款单片集成电路是一种多功能通用电压调节器，旨在作为流行的 SG723 器件的大幅改进替代品。SG1532 系列调节器保留了 SG723 的所有多功能性，但还具有以下额外优势：输入电压低至 4.5 伏，高至 50 伏；低噪声、低压参考；温度补偿、低阈值电流限制；以及保护电路，包括热关断和参考电压和输出电压的独立电流限制。还包括一个单独的远程关断端子。在双列直插式封装中，开集电极输出可用于低输入输出差分应用。
科技点心：生成式人工智能
ChatGPT 模型使用预训练过程，该过程涉及预测缺失单词或单词序列中的下一个单词。此过程允许模型学习自然文本中单词之间的底层结构和关系，从而使其能够对提示生成连贯且像人类一样的响应。为了对 GPT 进行微调以用于像 ChatGPT 这样的对话聊天机器人任务，该模型随后在大量对话文本数据集上进行训练，其中输入输出对代表常见的对话轮次。该模型经过微调，可根据其对训练数据中的模式和关系的理解来预测对给定输入提示的最可能响应。
UnCODE 系统：
认知战利用科技和科学的新发展来影响目标人群的思维和行为方式。建立足够的认知战防御需要研究作战方式以了解这一新兴行动空间。这包括可以通过科学技术实现的目标和方法。最近的文献表明，人类和非人类认知都应被视为认知战的目标。目前还没有框架可以统一概念化与领域和物种无关的短期和长期认知战目标和攻击方法。需要一个通过自下而上的方法开发的框架，该框架以神经科学原理为基础，以捕捉认知的相关方面。该框架的复杂程度应使战争决策者能够采取行动。在本文中，我们试图通过提出“拔掉、破坏、解构、诊断、增强”（UnCODE）系统来对认知战的目标和方法进行分类，以弥补现有的差距。该系统以神经为中心，从对抗方法与个人或社会中的神经信息处理的关系的角度概念化认知战目标。UnCODE 系统确定了五大类目标：1) 消除目标产生输出的能力，2) 降低目标处理输入和产生输出的能力，3) 偏向目标的输入输出活动，4) 监视和了解目标中的输入输出关系，以及 5) 增强目标处理输入和产生输出的能力。根据对目标神经系统的访问，方法可分为两类：直接访问和间接访问。UnCODE 系统与领域和物种无关，并允许在跨领域传达攻击路径时进行跨学科通约。总之，UnCODE 系统是一个统一的框架，它捕捉了如何使用多种方法来实现相同的认知战目标。
用于系统识别和机器学习中应用的陈 - 弗利斯系列的连续性
在涉及系统识别，自适应控制和机器学习的应用程序中，随着时间的推移会不断处理输入输出数据流，以产生参数/权重估计的效率，以使假定的模型的行为与数据源相匹配。例如，在控制的背景下，这通常意味着模型的动力学应渐近地接近植物的动力学。当模型与工厂不兼容或数据流中包含不良信息时，这可能不会发生。更微妙的失败模式是模型的动力学不持续取决于参数的一种。在这种情况下，参数估计的序列可能会收敛到一定极限，而模型动力学的相应近似序列在任何意义上都无法收敛。