17.1 在线监控 17.1.1 切换主机的运转/停止状态 在进行测试与除错的过程中，须要经常性地改变主机的运行状态，而透过 ISPSoft，我们可轻易的进 行切换。在操作前，请确认目前 ISPSoft已可与主机正常联机，详细说明请参考第 2.4节。 于功能工具栏中点选 PLC 主机（P） > 运行（R），或按下图示工具栏的 图标可将主机切换至 RUN 的状态；而于功能工具栏中点选 PLC主机（P） > 停止（S），或按下图示工具栏的 图标 则可重新将主机切换至 STOP状态。 透过 ISPSoft 来切换主机的状态时，并不用考虑主机本体的 RUN/STOP 开关位置；且由 ISPSoft 下 达 RUN/STOP命令后，若再次切换主机本体的 RUN/STOP开关时还是可以变更主机的运行状态。 17.1.2 在线监控的功能与环境介绍 当 ISPSoft已可与主机正常联机后，我们便可经由在线监控模式来对 PLC 的执行状况进行监控。关于 主机与 ISPSoft之间的联机设定方式请参考第 2.4 节的内容。 在 ISPSoft中，在线监控的模式又可分为「装置监控」与「程序监控」。 监控模式 说明 装置监控 可透过监控表来实时监控主机目前的装置状态，且在此模式下，ISPSoft仅需更 新装置状态，因此目前 ISPSoft所开启的程序与主机内部的程序无须一致。 程序监控 在此模式下，系统会实时将程序的运作状况显示于程序画面中，也因此系统会要 求目前 ISPSoft所开启的程序必须与主机内部的程序一致。 *.装置监控模式可单独启动，而程序监控模式则必须伴随装置监控模式一起启动。

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CS579社交网络分析项目 如今，人们对汽车的评价不仅仅基于其价格和折旧。 拥有成本是一个关键因素。 一个最大的汽车网站 Edmunds.com 提出了 TCO 的想法，这意味着真正的拥有成本。 它会计算您在考虑下一次购买车辆时可能未计入的额外成本，包括：折旧、贷款利息、税费、保险费、燃料成本、维护和维修。 在本项目中，我们将首先通过 Edmunds API 从 Edmunds 收集评论数据。 然后尝试利用几个现有的分类和回归模型来完成机器学习过程。 最后，我们将比较我们从测试集得到的结果，并得出 TCO 价格与客户评论之间的联系的结论。 会员贡献 Jiaqi Chen : 收集数据、逻辑回归、textblob、报告 Xingtan Hu : 收集数据，伯努利/高斯朴素贝叶斯，报告 路晓阳：收集资料，PPT 此作业中包含的文件 ./Collect_data.ipynb 通过 Edmun

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Title Computer organization and design : the hardware/software interface / David A. Patterson, John L. Hennessy ; with a contribution by Peter J. Ashenden, James R. Larus, Daniel J. Sorin. Edition 3rd ed. Author/contributor Patterson, David A. Hennessy, John L. Subject Computer organization Computer engineering Computer interfaces QA76.9.C643 QA76.9.C643 QA76.9.C643 Publisher Amsterdam ; London : Elsevier/Morgan Kaufmann Publication date c2005 Format xvii, 621 p., I1-16 : ill. ; 23 cm. + 1 CD-ROM (4 3/4 in.) Language English Notes Added t.p. title: Computer organization design. On t.p. of previous ed. John L. Hennessy's name appeared first. Includes bibliographical references and index. For accompanying CD-ROM, please ask at the Lending Desk. Source University of Nottingham China - Alma Identifier ISBN: 1558606041 Record ID 990000547130205563

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贝叶斯网络参数学习 课程项目-COL884（Spring'18）：人工智能的不确定性 创作者：Navreet Kaur [2015TT10917] 客观的： 警报贝叶斯网络给定数据的贝叶斯参数学习，每行最多有一个缺失值。 使用的算法： 期望最大化 目标： 这项任务的目的是获得学习贝叶斯网络的经验，并了解它们在现实世界中的价值。 设想： 医学诊断。 一些医学研究人员创建了贝叶斯网络，该网络对（某些）疾病和观察到的症状之间的相互关系进行建模。 作为计算机科学家，我们的工作是根据健康记录来学习网络的参数。 不幸的是，在现实世界中，某些记录缺少值。 我们需要尽力计算网络参数，以便以后可以将其用于诊断。 问题陈述： 我们得到了由研究人员创建的贝叶斯网络（如BayesNet.png所示），注意此处对八种诊断进行了建模：血容量不足，左心衰竭，过敏React，镇痛不足，肺栓塞，插管，弯管和断线。