XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System黑尾长
使用改良的卷尾素搜索算法
摘要互连的多微晶（MMG）的概念是一种有前途的解决方案，用于改善分销网络的操作，控制和经济性能。MMGS的能源管理是一项艰巨而又具有挑战性的任务，尤其是由于这些资源间歇性以及负载需求的随机性质而导致的可再生能源资源（RER）和负载变化的变化。在这方面，通过最佳包含由光伏（PV）和风力涡轮机（WT）的分布式发电（DGS）组成的混合系统，优化了MMGS的能源管理，并在产生的功率和负载变化的情况下进行了基于风力涡轮机（WT）的分布式生成（DGS）。提出了一种修改的卷cuchin搜索算法（MCAPSA），并应用于MMG的能量管理。MCAPSA基于增强标准胶囊搜索算法（CAPSA）的搜索能力，使用三种改进策略，包括基于准序列的学习（QOBL），基于运动的随机征费，征收征费分布以及Prairie Dog dog Optimization（PDO）中的Prairie Dogs的利用机制。优化的功能是一个多目标函数，包括成本和降低电压偏差以及稳定性增强。对标准基准函数和获得的结果验证了所提出的技术的有效性。然后，所提出的方法用于在不确定性锥形时进行IEEE 33-BUS和69个总线MMG的能源管理。同样，对于第二个MMG，VD的成本和总和减少了44.19％和39.70％，而VSI的增强率则增长了4.49％。结果表明，使用拟议技术包含WT和PV的能源管理可以将VD的成本和总和减少46.41％和62.54％，并且第一个MMG的VSI将增强15.1406％。
低功率双尾动态比较器的ECG
在设计ECG系统时，主要问题之一是功耗，尤其是用于移动和可穿戴设备。本文提出了DTLC适用于使用具有负面偏置的双尾比较器的低端和高端应用程序，以改善使用Mentor图形建模的ECG信号监测系统。使用180nm CMOS技术的EDA工具集成的电路设计，以0.8V的电源提高了电力消耗，而不会下降汽车的性能。参数（包括功耗和功耗产品（PDP））以20 kHz的时钟频率从1.33μW降低到12.5 PW，而PDP降低到27°C时的0.251 AJ，可以改善功耗（PDP）。这些优化使所提出的比较器非常适合低功率，高性能ECG系统，尤其是在便携式和可穿戴的医疗设备中，在这些设备中，作为资源利用和交付的精度是重要因素。设计为公司的数字过渡提供了一个声音平台。心脏信号监测中的类似物到数字转换器（ADC）作为客户对医疗行业中节能声音元素的需求的增长。通过这种方式，功率释放效率得到提高，并且过多的能耗受到限制。根据准确性要求，拟议的比较器可以视为最适合现代心电图应用程序的比较。
风力意识和尾桨效能丧失
飞行员应考虑到风向，并考虑风将如何影响执行飞行机动所需的功率。发动机提供的功率或旋转扭矩通过旋翼系统和传动系统传输，需要尾桨来抵消扭矩效应。在飞机运行的所有机动过程中，都必须充分抵消主旋翼扭矩。如果风向不利，且施加了过多扭矩而没有采用反扭矩，飞行员可能会遇到一种称为 LTE 的状况。LTE 是一种环境条件，其中风是导致失去方向控制的主要因素，这是由于直升机意外的旋转扭矩运动造成的，而飞行员没有预料到或没有（及时）应用适当的控制输入来控制飞机。
黑暗中的量子视觉
原子领域中其他粒子的相互作用——却不是这样。通过量子力学和巧妙的实验设计，确实可以实现无相互作用的测量。如果珀尔修斯掌握了量子物理知识，他就能想出一种方法来“看见”美杜莎，而不需要任何光线真正照射到美杜莎身上并进入他的眼睛。他可以不看就能看。这种量子魔术为构建可在现实世界中使用的检测设备提供了许多想法。也许更有趣的是令人难以置信的哲学含义。这些应用和含义最好在思想实验的层面上理解：流线型分析包含真实实验的所有基本特征，但没有实际的复杂性。因此，作为一个思想实验，考虑一种贝壳游戏的变体，它使用两个贝壳和藏在其中一个贝壳下的一颗鹅卵石。然而，鹅卵石很特别：如果暴露在任何光线下，它就会变成尘埃。玩家尝试确定隐藏的鹅卵石的位置，但不能将其暴露在光线下或以任何方式打扰它。如果鹅卵石化为灰尘，玩家就输了。最初，这个任务似乎不可能完成，但我们很快发现，只要玩家愿意一半的时间都成功，那么一个简单的策略就是抬起他认为没有鹅卵石的贝壳。如果他猜对了，那么他就知道鹅卵石在另一个贝壳下面，即使他没有看到它。当然，用这个策略获胜只不过是碰运气猜对了。接下来，我们进一步修改，看似简化了游戏，但实际上让局限于经典物理领域的玩家不可能获胜。我们只有一个贝壳，鹅卵石可能在壳下也可能不在壳下，这是一个随机的机会。玩家的目标是判断鹅卵石是否存在，同样，不将其暴露在光线下。假设贝壳下面有一颗鹅卵石。如果玩家不看贝壳下面，那么他就不会得到任何信息。如果他看了，那么他就知道鹅卵石在那里，只是他必须把它暴露在光线下，所以只会发现一堆灰尘。玩家可以尝试调暗
经济发展工具包黑皮书...
经济发展提供了一种途径，可以满足人民对社区稳定和发展的期望，同时确保他们能够获得足够的食物、住所、医疗保健、教育和社会计划。除了这些需求之外，经济发展还提供了一种机制，通过建立公平和资产以及发展企业和就业机会为子孙后代创造财富。该工具包为土著社区和国家提供支持和资源。它为支持国家、土著经济发展公司和企业家经济发展的基本流程提供了指导。模板、评估和决策框架汇集在一起，支持社区领导人、经济发展官员、公司和企业家努力创造强大、可持续和充满活力的土著经济。
Fine Games 临时（长）目录，适用于 Web 长版本
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长提示的自动工程
我们提出了PCA基础，这是一种多模式决策 - 用于评估多模式大型语言模型（MLLM）的整体功能的基准。偏离了专注于简单任务和单个模型功能的预先基准，PCA基础台面引起了三种复杂的方案：自动驾驶，国内机器人和开放世界游戏。给定的任务说明和不同的文本，该模型必须在推理链中无缝地掌握感知，齿轮和行动的多种功能，以做出准确的决策。此外，PCA基础台上的错误定位功能，在感知，知识或推理等领域的审查模型不准确。这增强了部署MLLM的可靠性。为了平衡评估的准确性和效率，我们可以使用PCA-Eval，一种自动评估程序，并评估10个普遍的MLLM。结果揭示了开源模型与强大的专有模型（如GPT-4 Vision）之间的显着性能差异。为了打扮，我们介绍了体现的实体演化（EIE），这是一个自动框架，用于在多模式体现的环境中综合说明调谐示例。EIE在PCA板台上有7,510个培训示例，并提高了开源MLLM的性能，偶尔超过了GPT-4 Vi-Sion（决策准确性+3％），从而确保EIE的有效性。我们的发现表明，诸如GPT4-Vision之类的强大MLLM在实施剂中显示了决策的希望，为MLLM研究开辟了新的途径。所有基准数据和评估代码均公开。