XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System集合的
具有需求定量方面的经验
4.10量化器4.10.1 R32- /量词 /通用使用“每个”，而不是“全部”，“任何”或“两者”。使用“全部”，“两者”或“任何”都令人困惑，因为很难区分动作是在整个集合还是集合的每个元素上发生的。“所有”也很难验证，除非可以清楚地将“所有”定义为封闭集。在许多情况下，“所有”一词是不必要的，可以被删除，从而导致不太模棱两可的需求或需求陈述。
基于导航雷达回波视频数据的占据栅格地图构建方法
摘 要 : ［ 目的 ］ 为解决无人艇的船载导航雷达对养殖区 、 浮筒 、 小型漂浮物等海洋漂浮障碍物感知效果不 佳的问题 ， 提出一种基于导航雷达回波视频数据构建与更新的占据栅格地图的环境感知方法。 ［ 方法 ］ 首 先 ， 采用多级集合的形式描述雷达点迹与回波点间的包含关系 ， 为栅格地图构建奠定基础 ， 期间 ， 基于群相邻 关系对近邻点迹进行凝聚 ， 抑制目标分裂导致的航迹偏差 ； 然后 ， 利用所提的基于自然对数函数的占据栅格 地图概率更新算法 ， 通过合理利用历史数据区分海杂波与微小海洋漂浮障碍物 ； 最后 ， 建立基于点迹属性的 栅格地图概率扩散模型 ， 以较好地保证典型动态目标占据栅格更新的实时性。 ［ 结果 ］ 实船试验结果表明 ， 所提方法可准确获取养殖区 、 浮筒等成片海洋漂浮障碍物的轮廓信息 ， 抑制目标分裂现象 ； 与经典方法相比 ， 所提方法对干舷 0.5 m 的小型漂浮物首次发现距离提升了 78.34 m ， 定位精度提升了 1.42 m 。 ［ 结论 ］ 所提方 法能够实现对多种海洋漂浮障碍物 、 海面运动目标的准确感知 ， 确保无人艇航行安全。
科学艺术与工艺 (SAM) - 艺术与工艺
摘要 – 自动化和灵活生产方式的出现导致了对稳健监控系统的需求。此类系统旨在通过将其作为表征工艺条件的关键变量（称为特征）的函数来估计生产工艺状态。因此，特征选择问题对于基于传感器的监控应用至关重要，即在给定一组原始特征的情况下，找到一个子集，以使监控系统的估计精度尽可能高。考虑到实际应用，由于可用数据集合的不完善，特征选择可能很棘手：根据数据采集条件和受监控工艺操作条件，它们可能是异构的、不完整的、不精确的、矛盾的或错误的。传统的特征选择技术缺乏处理来自不同集合的不确定数据的解决方案。数据融合提供了解决方案来一起处理这些数据集合，以实现一致的特征选择，即使在涉及不完善数据的困难情况下也是如此。在这项工作中，工业钻井系统中工具的状态监测将作为基础，展示如何在这种困难情况下使用数据融合技术进行特征选择。
拓扑学 James Munkres 第二版
我们和大多数数学家一样，对集合论采取朴素的观点。我们假设对象集合的含义直观上是清楚的，并且我们将在此基础上继续进行，而不进一步分析这个概念。这种分析理所当然地属于数学和数理逻辑的基础，我们的目的不是启动这些领域的研究。逻辑学家已经对集合论进行了非常详细的分析，并为该主题制定了公理。他们的每个公理都表达了数学家普遍接受的集合属性，这些公理共同提供了一个足够广泛和强大的基础，其余数学可以建立在它们之上。不幸的是，仅仅依靠直觉就不谨慎地使用集合论会导致矛盾。事实上，集合论公理化的原因之一就是制定处理集合的规则，以避免这些矛盾。虽然我们不会明确地处理公理，但我们在处理集合时遵循的规则源自公理。在这本书中，你将学习如何以“学徒”的方式处理集合，通过观察我们如何处理它们并亲自处理它们。在学习的某个阶段，你可能希望更仔细、更详细地学习集合论；那么逻辑或基础课程将是合适的。
计算量子猜测工作是二次分配...
量子猜测量量化了量量子集合的状态所需的最小查询数量，如果一个人一次只能查询一个状态。以前的猜测计算方法是基于标准的半定编程技术，因此导致近似结果。相比，我们表明，计算具有均匀概率分布的量子组合的量子猜测对应于解决二次分配问题，并且我们提供了一种算法，该算法是，在绝对多的步骤之后，在任何离散环上输入了任何Qubit Enpemble，该量子集合的确切封闭形式表达了其猜测的精确表达。通常，我们的猜测计算算法的复杂性是在国家数量中的阶乘，但我们的主要结果包括显示出比对称合奏的季度速度更高的速度，这种场景与涡轮平衡问题最大化版本的三维类似物相对应。为了找到这样的对称性，我们提供了一种算法，该算法是在设置在离散环上的任何点的输入下，在绝对多个步骤输出其确切的对称性之后。我们对称算法的复杂性在点数中是多项式。作为示例，我们计算了常规和准常规量子态的猜测。
AI云制造图 - Tekla软件产品
本文档提供了有关Tekla Trust Center中介绍的内容的其他信息，重点是AI云制造图纸服务。Tekla结构及其用法被排除在外。访问AI Cloud Fabrication图纸服务基于有效的产品特定订阅许可证。用户的访问权限，身份和许可由Tekla在线资料服务和Trimble Identity服务提供。AI云制造图服务为Tekla结构提供了一种在Tekla结构内生产图纸的替代方法。它有助于生成更高质量的图纸，并减少最终用户编辑它们所需的时间。该服务基于上传到前面创建的云集合的Tekla图纸，创建具有正确字体设置，尺寸和标记位置的图纸。从AI Cloud Fabrication Drawing Service的管理控制台控制每个图纸集合中的权利和权利。可以授予个人或拥有该集合的整个组织。也可以将其提供给客户的内部或外部用户。在集合中，可以为用户分配编辑器或查看器角色。
174Yb+ 离子链通过光学谐振器激发...
我们正在开发一种基于 Yb + 离子集合的光子存储器系统。Lamb-Dicke 模式中的强离子约束，以及 F=0 和 F=1 的使用，m F =0 磁场不敏感的超精细状态可保证较长的存储时间。我们系统中的单个离子可寻址性使离子之间的库仑相互作用可用于单个存储激发之间的受控操作。
主题1：Python编程
字符串：在字符串上的引言，功能和操作，在字符串上的应用程序。列表：列表上的简介，功能和操作，列表上的应用程序。元组：元组词典上的简介，功能和操作：词典上的简介，函数和操作，词典上的应用程序。集合：集合的简介，功能和操作，集合上的应用程序，frozensets列表理解，字典理解函数定义和调用功能，范围，参数类型
促进气候预测使用的科学指南
总而言之，CMIP6集合没有形成当前气候灵敏度知识的代表性样本，因此，集合平均值和其他统计数据是偏见的。这意味着根据气候灵敏度估计值，CMIP6集合的平均温度变化高于预期。这是所谓的热模型的问题。通过插图，图3显示了温度变化的两个直方图，一个是通过通过其气候灵敏度加权CMIP6集合（SSP5-8.5）中的模型而计算得出的，而另一个则无需加权。我们可以
使用飞行时间MRI初始结果
●被明确评估为数字治疗性或干预措施●取决于医院内或链式管理，不太可能在现实环境中访问，例如，磁共振或计算机断层扫描成像●专门训练的算法，用于综合训练有素的算法，用于综合培训和集合的Imagect Imecting或Electeronic Health Records数据。我们确实包括了对能够通过远程数字传感器技术在实验室环境外收集的数据培训的任何算法