XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System项数
7 项数据驱动的读写能力发展策略——指南
在帮助年轻读者提高读写能力方面，教师依赖正确的支持数据。理解每分钟正确单词数 (WCPM) 作为衡量标准是必不可少的起点，借助带 Coach 的 MAP® Reading Fluency™，教师可以获得这些信息。他们还可以看到学生拥有最大成长机会的特定技能和内容领域，并且通过 Coach 的加入，拥有一个技术支持的阅读导师，该导师使用 NCII 认可的读写能力评估来对学生进行个性化的阅读指导。
波动方程的快速多极子方法
如果初次阅读时觉得本文的结构有些混乱，那是因为有些考虑被故意拖延了。我们希望在后续阅读中，原因会变得清晰。在第 2 节中，我们定义了符号，介绍了散射问题的离散化，将 FMM 与更熟悉的快速算法联系起来，并介绍了 FMM 的基本分析工具。第 3 节给出了 FMM 实现的详细说明（除了算法的一些重要参数的选择）。在展示该方法的结构之后，第 4 节将分析这些参数（多极展开中使用的项数以及远场量制表的方向）。标量问题的算法已经完全定义，我们在第 5 节中展示了应用于矢量（电磁）散射所需的微小修改。在结束之前，第 6 节给出了 FMM 背后分析的物理解释。
xcore ai 技术概述
神经网络（无论是否卷积）的基本操作是实现两个向量之间的内积：大量乘积之和，每个乘积将数据值与系数相乘。在典型的网络中，数据和系数都是实值，最终的总和通过非线性函数运行。在二值化网络中，情况相同，但有一个例外，即所有系数和数据值只能取值 +1.0 和 -1.0。这意味着乘积要么是 +1.0（+1.0 x +1.0，或 -1.0 x -1.0），要么是 -1.0（+1.0 x -1.0，或 -1.0 x +1.0）。乘积之和现在变成介于 +N 和 -N 之间的值，其中 N 是总和中的项数。将非线性函数应用于此总和（例如 ReLU），然后将该值映射到下一层 -1.0 或 +1.0。