DDI interface

时间: 2024-06-14 17:08:26 浏览: 20
DDI(Device Driver Interface)接口是设备驱动程序与操作系统之间接口,用于实现设备的控制和管理。DDI接口定义了设备驱动程序需要实现的一系列函数,这些函数包括设备的初始化、配置、读写数据等操作。通过DDI接口,操作系统可以与设备驱动程序进行通信,从而实现对设备的控制和管理。 DDI接口通常由操作系统厂商提供,并且会根据不同的操作系统和设备类型而有所差异。设备驱动程序需要按照DDI接口的规范来实现相应的函数,以便与操作系统进行正确的交互。 DDI接口的设计和实现对于设备的正常工作非常重要。一个好的DDI接口应该具有良好的可扩展性和兼容性,能够适应不同类型的设备和操作系统,并且能够提供高效、稳定的设备控制和管理功能。
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ddi转hdmi芯片

DDI转HDMI芯片是一种电子设备上常用的转换芯片。DDI是指显示数据接口,它通常用于处理数字信号,传输视频和音频数据。HDMI是高清晰度多媒体接口,它用于将高清视频和音频信号传输到显示器或电视。 DDI转HDMI芯片的作用是将DDI输出的数字信号转换成HDMI接口所需的数字信号格式。这使得用户能够通过HDMI接口将视频和音频信号传输到高清大屏幕显示器、电视或投影仪上,获得更高的视觉和听觉体验。 DDI转HDMI芯片主要功能包括信号解码、格式转换和信号传输。首先,芯片通过解码DDI输入的数字信号,将其转换成可被HDMI接口所接受的格式。然后,芯片将转换后的信号传输到HDMI接口上,以便连接显示器或电视。这种转换技术使得用户能够将不同接口输出的信号连接起来,实现各种设备之间的兼容。 DDI转HDMI芯片不仅在消费类电子产品中得到广泛应用,如电视、投影仪、笔记本电脑等,还在工业和医疗设备等领域发挥着重要作用。它为用户提供了更灵活的连接选项,同时简化了连接过程,提高了设备之间的互联性。 总的来说,DDI转HDMI芯片是一种关键的电子器件,能够将DDI的数字信号转换成HDMI接口所需的信号格式,实现不同设备之间的兼容性和连接。它在多种应用中发挥着重要作用,为用户带来更好的视听体验和便捷的连接方式。

DXGK_DDI_NOTIFY_ACPI_EVENT

DXGK_DDI_NOTIFY_ACPI_EVENT 是 Direct X 显示驱动接口 (DXGK) 中的一个函数,用于通知驱动程序有 ACPI 事件发生。ACPI (Advanced Configuration and Power Interface) 是一种开放标准,用于管理计算机硬件和电源的配置和电源管理。 DXGK_DDI_NOTIFY_ACPI_EVENT 函数的原型如下: ```c++ NTSTATUS DXGKDDI_NOTIFY_ACPI_EVENT( IN_CONST_HANDLE hAdapter, IN PVOID pContext, IN ULONG Event, IN PVOID pData, IN ULONG DataSize ); ``` 该函数的参数包括: - hAdapter:一个适配器句柄,用于标识驱动程序中的适配器对象。 - pContext:一个指向驱动程序上下文的指针,可以是任意类型的上下文数据。 - Event:一个整数值,表示通知的 ACPI 事件类型。 - pData:一个指向事件数据的指针,可以是任意类型的数据。 - DataSize:事件数据的大小,以字节为单位。 当驱动程序收到 ACPI 事件通知时,它应该调用 DXGK_DDI_NOTIFY_ACPI_EVENT 函数来处理该事件。驱动程序可以通过检查 Event 参数来确定事件类型,并使用 pData 参数来获取事件数据。驱动程序需要根据事件类型和数据来执行相应的操作,例如更改显示模式或关闭显示器等。

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Compared with homogeneous network-based methods, het- erogeneous network-based treatment is closer to reality, due to the different kinds of entities with various kinds of relations [22– 24]. In recent years, knowledge graph (KG) has been utilized for data integration and federation [11, 17]. It allows the knowledge graph embedding (KGE) model to excel in the link prediction tasks [18, 19]. For example, Dai et al. provided a method using Wasser- stein adversarial autoencoder-based KGE, which can solve the problem of vanishing gradient on the discrete representation and exploit autoencoder to generate high-quality negative samples [20]. The SumGNN model proposed by Yu et al. succeeds in inte- grating external information of KG by combining high-quality fea- tures and multi-channel knowledge of the sub-graph [21]. Lin et al. proposed KGNN to predict DDI only based on triple facts of KG [66]. Although these methods have used KG information, only focusing on the triple facts or simple data fusion can limit performance and inductive capability [69]. Su et al. successively proposed two DDIs prediction methods [55, 56]. The first one is an end-to-end model called KG2ECapsule based on the biomedical knowledge graph (BKG), which can generate high-quality negative samples and make predictions through feature recursively propagating. Another one learns both drug attributes and triple facts based on attention to extract global representation and obtains good performance. However, these methods also have limited ability or ignore the merging of information from multiple perspectives. Apart from the above, the single perspective has many limitations, such as the need to ensure the integrity of related descriptions, just as network-based methods cannot process new nodes [65]. So, the methods only based on network are not inductive, causing limited generalization [69]. However, it can be alleviated by fully using the intrinsic property of the drug seen as local information, such as chemical structure (CS) [40]. And a handful of existing frameworks can effectively integrate multi-information without losing induction [69]. Thus, there is a necessity for us to propose an effective model to fully learn and fuse the local and global infor- mation for improving performance of DDI identification through multiple information complementing.是什么意思

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