在讨论有关“UltraScale-XPE-2023-2功耗评估工具”的相关知识点时，首先需要明确的是，该工具是赛灵思（Xilinx）公司为其UltraScale系列产品推出的功耗评估软件。UltraScale是赛灵思公司推出的一系列高性能FPGA产品，它们被广泛应用于数据通信、无线通信、视频处理、网络及多种高性能计算领域。为了帮助工程师在设计阶段评估产品的功耗，赛灵思提供了XPE（Power Estimator）这一专用工具。 XPE工具的特点是基于赛灵思公司长期积累的硬件平台数据以及大量的功耗分析经验，其核心功能是模拟不同的工作负载和操作条件下UltraScale FPGA的功耗情况。它支持用户输入多种配置参数，包括芯片型号、温度、电源电压、频率等，然后输出功耗预估数据。这样的预估对于系统设计的散热方案、电源管理以及最终的功耗优化都具有重要意义。 在操作层面上，XPE工具主要是基于Excel的宏来运行，这意味着它的用户界面相对友好，工程师可以直接在Excel上进行配置和功耗数据的分析。通过分析，用户可以得到动态功耗、静态功耗以及总的功耗估算，并结合实际应用场景，优化设计降低功耗。 对于UltraScale FPGA系列中的不同产品线，例如Kintex UltraScale、Virtex UltraScale、Zynq UltraScale+等，XPE工具都能够提供相应的功耗评估。这为不同应用场景下的硬件选择提供了决策支持。除了针对FPGA的功耗评估，XPE还可以用于评估其他赛灵思产品，如MPSoC（多处理器系统芯片）等，进一步扩大了其应用范围。 功耗评估对于产品的设计周期至关重要，合理的功耗评估可以避免后续设计和部署时出现过热、能耗过高或者电源供应不足的问题。XPE工具的出现，能够使工程师在产品设计阶段就对这些问题有所准备和应对，提高了设计效率和产品可靠性。 此外，赛灵思在不断更新和改进XPE工具，以适应技术的发展和市场需求的变化。2023年2月的这一版本，很可能在原有基础上加入了更多新型号的UltraScale FPGA支持，同时可能增加了新的用户界面改进和功能增强，使其更加符合当前工程师在功耗评估方面的需求。 通过掌握UltraScale-XPE-2023-2功耗评估工具的知识，工程师能够在设计阶段对赛灵思的UltraScale系列FPGA进行有效的功耗管理，优化产品性能，降低成本，确保项目的成功。

内容概要：本文介绍了一种改进的QSGS四参数随机生长法，用于重构三维多孔介质结构。该方法在原有基础上优化了孔隙生成逻辑，支持手动调控孔隙形状、孔隙率和孔径大小，并引入26联通算法去除孤立孔隙，实现xyz方向连通性提取。生成模型可三维可视化、切片展示，并导出为.raw、Tecplot、txt等格式，兼容Avizo、COMSOL、Fluent及LBM模拟。代码基于Matlab实现，同时提供导入C++、Python及CT图像的接口，支持大尺寸体素建模。 适合人群：从事多孔介质建模、岩石物理、渗流模拟等相关领域的科研人员与工程师，具备Matlab编程基础者更佳。 使用场景及目标：①用于生成具有各向异性的三维多孔介质模型；②支持孔隙结构参数调控与连通性分析；③为数值模拟（如LBM、有限元）提供几何输入；④辅助CT图像处理与真实岩心结构重建。 阅读建议：建议结合Avizo等软件验证生成结果的孔隙率与连通性，关注代码中参数调节逻辑，理解生长机制以提升模型适用性。购买后可获得教学支持与持续更新服务。

TRIGRS模拟浅层滑坡危险性及降雨强度影响的初步探讨：物源分析与综合应用教程,浅层滑坡风险评估与模拟：基于TRIGRS的降雨量分析及区域边坡稳定性研究,trigrs浅层滑坡危险性模拟 TRIGRS逐小时降雨量模拟、相同历史不通降雨强度模拟。 代模拟，接相关硕士lunwen浅层滑坡危险性模拟章节，相关课题项目，代模拟+出图分析，具体价格加好友。 trigrs主要用于浅层区域边坡稳定性分析，可得不稳定区域，结果可以作为ramms物源使用。 也可与Scoops3D或Flow-R结合使用 纯小白教程 ,TRIGRS模拟; 浅层滑坡危险性; 逐小时降雨量模拟; 不同降雨强度模拟; 物源; Ramms物源使用; 区域边坡稳定性分析; Scoops3D或Flow-R结合使用; 纯小白教程。,TRIGRS模拟浅层滑坡危险性分析纯小白教程

基于yolov5+opencv苹果叶病害识别检测源码(3类病害，带GUI界面)+训练好的模型+评估指标曲线+操作使用说明.zip

在现代工业生产中，设备的可靠性评估对于确保生产流程的连续性和产品质量至关重要。设备的使用寿命是衡量其可靠性的重要指标之一，它受到许多环境因素的影响，其中温湿度是最主要的加速老化因素。通过对温湿度进行加速老化评估，可以有效预测设备的实际使用寿命，为设备维护、更换计划和生产安排提供科学依据。 为了评估设备在特定温湿度条件下的使用寿命，可以采用加速老化测试的方法。该方法通过在高于正常工作温度和湿度的条件下对设备进行长期测试，从而获得在极端条件下的老化数据。通过这些数据，结合数学模型和统计学原理，可以外推得到设备在正常工作环境下的使用寿命。 MTBF（平均无故障时间）是衡量设备可靠性的另一重要参数，指的是设备在连续运行中发生故障之前可以维持正常工作的平均时间。MTBF的计算对于优化设备维护计划、降低运营成本以及提升设备利用率都至关重要。MTBF的计算公式通常会涉及到设备的故障率，而故障率又是与设备使用环境、工作负载、维护频率等多种因素相关的。 要进行温湿度加速老化评估以及MTBF的计算，需要先收集设备的基本性能参数和故障数据，然后建立可靠性模型。常见的可靠性模型有指数分布模型、威布尔分布模型等。在此基础上，可以使用特定的算法来分析数据并预测设备在温湿度变化下的使用寿命和MTBF值。 此外，计算过程中还需要使用到的参数包括：设备在正常和加速老化测试条件下的故障率、应力水平（即温湿度等环境因素的具体数值）、以及设备的应力耐受性。通过这些参数，结合适当的计算公式，工程师们可以得到设备的预测使用寿命和MTBF值。 预测模型的准确性和可靠性取决于测试数据的质量和完整性。在实际操作中，通常需要对大量设备进行长期跟踪，以获得足够准确的故障统计信息。而随着先进制造技术的发展，通过引入传感器和物联网技术进行实时监控，可以获得更为准确和详尽的数据，从而提高预测模型的准确度。 设备在温湿度等环境因素影响下的使用寿命评估和MTBF计算是一个复杂但极其重要的过程，它需要跨学科的知识和技术支持，涉及可靠性工程、统计学、电子学和计算机科学等多个领域。通过精确的模型计算和参数设定，能够为设备的维护和管理提供科学依据，降低企业的运营风险，提升产品的市场竞争力。

LOKI：智能体轨迹和意图预测的大规模数据集及模型评估 LOKI 数据集是为了解决自动驾驶环境中异构交通代理（行人和车辆）的联合轨迹和意图预测问题而提出的。该数据集包含 RGB 图像和对应的 LiDAR 点云，这些点云具有行人和车辆的详细的逐帧标签。LOKI 数据集允许对代理的未来意图进行显式建模，它还显示了有前途的方向，共同推理的意图和轨迹，同时考虑不同的外部因素，如代理。 智能体轨迹预测是自动驾驶环境中的一项关键任务。然而，目前的研究活动并不直接适用于智能和安全关键系统。这主要是因为非常少的公共数据集是可用的，并且它们仅从受限的自我中心视图考虑针对短时间水平的行人特定意图。为此，我们提出了 LOKI 数据集，旨在解决自动驾驶环境中异构交通代理（行人和车辆）的联合轨迹和意图预测问题。 轨迹预测的最新进展表明，对智能体意图的明确推理是重要的来准确预测它们的运动。然而，目前的研究活动并不直接适用于智能和安全关键系统。这主要是因为非常少的公共数据集是可用的，并且它们仅从受限的自我中心视图考虑针对短时间水平的行人特定意图。 为此，我们提出了 LOKI 数据集，旨在解决自动驾驶环境中异构交通代理（行人和车辆）的联合轨迹和意图预测问题。LOKI 数据集包含 RGB 图像和对应的 LiDAR 点云，这些点云具有行人和车辆的详细的逐帧标签。LOKI 数据集允许对代理的未来意图进行显式建模，它还显示了有前途的方向，共同推理的意图和轨迹，同时考虑不同的外部因素，如代理。 我们的模型是基于轨迹预测和意图预测的联合模型，我们的方法优于国家的最先进的轨迹预测方法高达 27%，也提供了一个基线帧明智的意图估计。我们的方法可以更好地理解智能体的长期目标和短期意图，从而提高轨迹预测的精度。 在过去的几年中，已经有广泛的研究来预测场景中的动态代理的未来轨迹，例如行人和车辆。这对于诸如自主车辆或社交机器人导航之类的安全关键应用来说是一项非常重要且具有挑战性的任务。虽然这些方法在最近几年有了显著的进步，但很少有基准测试专门测试这些模型是否能够准确地推理出关键。 人类行为作为目标导向实体的研究在心理学、神经科学和计算机视觉的子领域中具有悠久而丰富的跨学科历史。人类决策过程本质上是分层的，由几个层次的推理和规划机制组成，这些机制协同工作，以实现各自的短期和长期愿望。最近的研究表明，明确地推理长期目标和短期意图可以帮助实现目标。 在这项工作中，我们建议将异构（车辆，行人等）的任务。多智能体轨迹预测和意图预测。我们认为，明确地推理智能体的长期目标和短期意图是在我们的工作中，我们将目标定义为智能体在给定预测范围内想要达到的最终位置，而意图是指智能体如何实现其目标。 例如，考虑十字路口处的车辆。在最高层次上，说他们想达到他们的最终目标，向左转到他们的最终目标点，这反过来可能是一些更高层次的结束（如回家）所必需的。然而，其轨迹的精确运动受许多因素的影响，包括 i）代理人自己的意愿，ii）社会交互，iii）环境约束，iv）上下文线索。 因此，当推理智能体我们相信，这种复杂的短期意图和长期目标的层次结构是无处不在的，事实上，至关重要的，代理运动规划，因此扩展，运动预测。我们提出了一种架构，其考虑类似于 [9，5，3，4] 的长期目标，但添加了用于调节轨迹预测模块的逐帧意图估计的关键组件。通过强制模型学习代理的离散短期意图，我们观察到预测模块的性能提高。 同样丰富成功的是使用数据集对计算机视觉进行基准测试的当代历史在 MNIST [11] 和 ImageNet [12] 等基准测试等开创性工作的指导下，基准测试进展和从数据中学习在现代深度学习的成功中发挥了关键作用。目前，不存在允许在高度复杂的环境中对异构代理进行明确的逐帧意图预测的公共数据集。尽管很少有数据集被设计用于从自我中心的角度研究行人的意图或行为 [13，7，6，14]，但这是对自动驾驶任务的广泛研究的固有限制。 因此，我们提出了一个联合轨迹和意图预测数据集，该数据集包含 RGB 图像和对应的 LiDAR 点云，这些点云具有行人和车辆的详细的逐帧标签。LOKI 数据集允许对代理的未来意图进行显式建模它还显示了有前途的方向，共同推理的意图和轨迹，同时考虑不同的外部因素，如代理。 我们表明，通过建模的短期意图和长期目标与明确的监督，通过意图标签，可以实现更好的轨迹预测精度。此外，在每一帧预测一个特定的意图为我们的模型增强了模型的泛化能力和鲁棒性。

大模型安全评估和拦截关键词的重要性在人工智能技术日益发展的今天愈加凸显。随着机器学习模型，尤其是大规模语言模型在各行各业的应用不断深入，确保这些模型的安全性和防止滥用成为了技术界和监管机构的共同关注点。本文将围绕大模型的安全评估测试题、安全拦截关键词等方面进行详细阐释。 大模型安全评估测试题是专门为了检测和评估大型语言模型在面对潜在安全风险时的反应和处理能力而设计的一系列问题或场景。这些问题或场景旨在模拟实际应用中可能遇到的敏感话题、不当内容或恶意请求，评估模型是否能正确识别和处理这些情况。大模型安全评估不仅要求模型能够识别出不恰当的输入，还要求其能够在不影响用户体验的前提下，作出适当的拦截或修改响应。 大模型安全拦截词/关键词是大模型安全评估中的一个重要组成部分。它指的是那些被设置为触发模型拦截机制的特定词汇或短语。当模型检测到这些词汇或短语时，会自动采取措施进行干预，如屏蔽、替换或提醒用户。设置安全拦截词/关键词是防止模型生成或传播不当内容的有效手段，尤其在聊天机器人、内容推荐系统等场景下至关重要。 在设计大模型安全评估测试题和拦截关键词时，需要考虑以下几个方面： 1. 确定评估的范围和标准：不同的应用场景对模型的安全要求不同。因此，首先需要明确评估的目的和适用的规则标准，如是否遵循特定的法律法规或道德准则。 2. 列出潜在的危险和不当内容：这包括仇恨言论、暴力内容、色情信息、虚假信息、诈骗内容等。通过分析这些内容的特征，提炼出关键的拦截词/关键词。 3. 构建多样化的测试场景：真实世界的应用环境复杂多变，测试场景需要尽可能模拟可能出现的各种使用情况，包括直接的不当输入和更隐晦的潜在风险。 4. 定期更新安全评估测试题和拦截词库：随着社会规范的变化和新技术的发展，新的不当内容和安全威胁会不断出现。因此，需要定期回顾和更新安全评估体系和拦截关键词列表。 5. 考虑人工审查的配合：尽管自动化评估和拦截是重要的防御手段，但完全依靠机器是不够的。建立有效的机制，让人类审查者介入处理复杂或边缘情况。 6. 透明度和用户反馈机制：向用户清晰地传达安全评估的措施，提供反馈渠道，确保用户知晓不当内容被拦截的原因，并能够提出疑议和申诉。 在大模型的备案过程中，需要遵循相应的安全标准和审查流程。备案不仅是对模型安全性的确认，也是对开发者和使用者负责任的体现。备案流程通常需要提供模型的设计说明、安全评估报告、数据来源及处理方式等详细信息，以证明模型的合规性和安全性。 大模型安全评估测试题和安全拦截词/关键词的制定对于保障模型的安全可靠运行至关重要。通过科学严谨的评估和持续的更新优化，可以有效地防范和减少大模型被滥用的风险，为用户创造一个更加安全和谐的应用环境。

内容概要：本文档为2025一带一路暨金砖国家技能发展与技术创新大赛的网络安全防护治理实战技能赛项样题，涵盖七个模块：网络安全设备、资产梳理、流量分析、安全加固、应急响应、日志分析、渗透测试，以及职业素养考核。竞赛旨在综合评估选手在网络环境中的实际操作能力，包括但不限于防火墙配置、资产识别、流量包分析、系统加固、应急处理、日志审查及漏洞挖掘等。每个模块都设定了具体任务和评分标准，要求选手在规定时间内完成相关操作并提交加密后的FLAG。竞赛环境包括预装浏览器的PC机和提供竞赛题目的虚拟机，选手需通过这些平台完成各项任务。 适合人群：具备一定网络安全基础，从事或有兴趣从事网络安全工作的技术人员，尤其是工作1-3年的网络安全工程师或相关专业在校学生。 使用场景及目标：①帮助参赛者熟悉并掌握网络安全防护的实际操作技能；②提升选手在网络安全设备配置、流量分析、安全加固、应急响应等方面的专业能力；③培养选手的职业素养，包括操作规范、纪律遵守和团队协作精神。 其他说明：竞赛时长为240分钟，选手需在竞赛平台上提交答案。竞赛环境提供必要的硬件和软件支持，确保选手能够顺利完成各项任务。比赛不仅考察选手的技术水平，还注重其在真实工作场景中的应用能力和职业态度。

内容概要：本文深入探讨了五种多目标优化算法（MOHHO、MOCS、MOFA、NSWOA、MOAHA）的性能特点及其MATLAB代码实现。首先介绍了多目标优化问题的基本概念，随后分别阐述了这五种算法的理论基础和数学模型。接着，通过一系列实验设计，从收敛速度、解的多样性和计算成本等多个维度对这些算法进行了全面的性能评估。最后，提供了详细的MATLAB代码实现，帮助读者理解和应用这些算法。 适合人群：从事优化算法研究的专业人士、研究生及以上学历的学生，尤其是对多目标优化感兴趣的科研工作者。 使用场景及目标：适用于需要解决多目标优化问题的研究项目，旨在帮助研究人员选择最适合特定应用场景的优化算法。同时，提供的MATLAB代码可以作为教学工具或研究的基础平台。 阅读建议：读者可以通过阅读本文详细了解各种多目标优化算法的工作原理和性能表现，并利用提供的MATLAB代码进行实验验证和扩展研究。

威布尔参数计算工具：支持实验设计与评估，最大似然估计，实验时间预测及实际可靠度评估基于excel模板与matlab代码,基于威布尔分布的可靠性实验参数计算与评估：最大似然估计、试验时间设计与评估,weibull威布尔计算，可靠性实验，最大似然估计参数，支持输入可靠度，置信度，样本数量等参数，计算需要的试验时间。 支持理论公式推导。 1、如果只要excel模板，支持可靠性试验设计，可设置时间，样品数量等预估待测时间，样品数量等 2、支持实验后，评估实际可靠度，matlab代码 ,Weibull计算; 可靠性实验; 最大似然估计参数; 输入参数（可靠度、置信度、样本数量）; 试验时间计算; 理论公式推导; Excel模板; 实验后评估实际可靠度; Matlab代码。,威布尔计算与可靠性实验：参数估计与实际评估的Excel与Matlab解决方案