XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System输出的
用氧化还原流量电池进行多用途应用的演示
作为一个例子，讨论了峰值剃须/碱基加载操作（主动功率）和电压调节（反应能力）的多用途应用。在表1所示的分布网络中，这两个功能分别对应于分布递延和电压支持。尽管两者都是可靠性服务，但它们不会冲突，因为主动和反应式功率调节可以独立运作。图4显示了调节RF电池系统的主动功率输出的示例，以使输出的波动与分配网络负载（功率消耗和太阳能输出之和）相结合，保持在一定范围内，同时调节反应性电源输出，从而使网格电压保持在一定范围内。RF电池系统可以抑制DISTRI BUTION网络负载和电压波动的波动。
大数据，机器学习和人工智能
监督的学习监督学习算法在给定的一组输入数据和关联的输出之间执行复杂的“连接点”操作。他们经过多个输入和一组已知输出的示例训练，学习如何处理输入以重现相关输出。然后可以给予全面训练的算法，并可以为结果提供新的输入集，并对相关输出的内容进行预测（图1A）。例如，可以培训算法以对图片中像素的配置（输入）中的配置分类（输入）（输出）（输出）。有监督的算法用于两种类型的问题：分类（以预测观测值属于哪种“类”，例如，例如，病例与控制）和回归（以预测连续价值，例如，诊断时间）。
与生成式人工智能相关的人权风险分类
生成式人工智能系统可能会以各种方式威胁到国际人权框架所保障的人身安全权。在某些情况下，生成式人工智能无意中产生的错误信息可能会对这些权利产生负面影响，例如，对个人的心理健康造成伤害。在其他情况下，生成式人工智能模型的输出可能被用来故意威胁个人的身体或心理安全或人身自由。虽然一些生成式人工智能开发人员已经制定了保护措施来防止模型输出此类信息，但据报道，一些保护措施仍然很容易被规避。1 此外，如果模型依赖人类数据标签来评估输出的非法或有害性质，则删除此类输出的速度可能会滞后，从而导致不利的权利影响激增。2
为全球运输的未来提供动力
在传统导电设备中，用户必须建立物理连接，以将电源传递给车辆。连接是通过将车辆连接器与车辆入口物理交配的。该连接可用于传递交替电流（AC）电源，该电流需要在电压上转换为导向电流（DC）以给车辆电池充电。或者，与车辆的连接可用于直接输送直流电源，该功率可用于为车辆电池充电而无需使用车载充电器。带有交流电输出的外部设备通常称为电动汽车供应设备（EVSE），因为它不会直接为电池充电，而是为电动汽车提供电力。带有直流输出的外部设备称为电动汽车充电设备或充电器。
STLM75 - 数字温度传感器和热看门狗
表 1. 信号名称. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 表 2. 容错设置. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 表 3. 温度与数字输出的关系 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 表 8. T OS 和 T HYS 寄存器格式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...
HPC-8DJ-12-0003-2019 ----规格--- lv-Energy-Storage-Systems- ...
此规范定义了具有低压（LV）主输出的能源存储系统（ESS）软件包的最低要求，并将连接到地平线功率（HP）网络或电站。此规范与以下ESS软件包有关：
计算量子电路量子脆弱性因子的系统方法
摘要 — 量子计算是近年来最有前途的技术进步之一。量子比特对噪声高度敏感，噪声会使输出变得毫无用处。最近有研究表明，超导量子比特极易受到外部故障源（如电离辐射）的影响。当超导量子比特大规模采用时，辐射引起的错误预计将成为量子比特可靠性的严峻挑战。我们提出了一种评估瞬态故障对超导芯片上量子电路执行的影响的方法。受广泛用于经典计算的架构和程序脆弱性因子的启发，我们提出了量子脆弱性因子 (QVF) 来衡量量子比特损坏对电路输出的影响。我们根据对真实机器和辐射实验的最新研究，对故障进行建模，并设计故障注入器。我们报告了在三种算法上发现的超过 388,000,000 次故障注入（考虑单故障和双故障），从而确定了最有可能影响输出的故障和量子比特。我们给出了如何在实际设备中映射量子比特以减少输出误差并降低辐射引起的损坏修改输出的概率的指南。最后，我们将模拟与物理量子计算机上的实验进行了比较。
Centurion® TK50 和 WinCem® - goodmeters
带报警输出的实时点、面积和区域面积测量、2D 图像地图、3D 可视化和旋转视图、3D 地形图、报警处理、温度图、点区域处理、最坏情况历史记录、历史回放/VCR、数据/图像减法、实时和调用数据的同步线显示/测量、温度与时间趋势图和报警趋势图、带硬件输出的多温度和区域报警、事件日志管理器、多用户配置和布局管理器、配置文件/包络、可选耐火材料管理器、可选轮胎滑移软件和报警、在线诊断和接口选项、操作员/主管保护、用于多个查看器的客户端-服务器数据结构以及长期可靠性和灵活性