XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System可维护的
Marconi Plaza总体计划摘要
我们一直听说，改善安全性和维护是社区的主要问题。这有助于我们宣传一个更安全，更可维护的公园的设计目标。如果设计可以管理且所有人都可以享受，则该设计成功。
Microservices在云本地应用中的体系结构
抽象的微服务体系结构已成为设计可扩展和可维护的云本地应用的关键方法。与传统的整体体系结构不同，微服务将应用程序分解为通过定义明确的API通信的小型，独立的可部署服务。这种建筑转移增强了模块化，从而提高了可扩展性，弹性和灵活性。本文探讨了微服务的核心概念，包括服务分解，服务间通信和数据管理。它深入研究了关键设计模式，例如API网关，断路器，服务发现和宿主无花果模式，以说明这些模式如何解决微服务体系结构中的共同挑战。讨论强调了这些模式在管理服务交互中的重要性，
未来太空生态系统：在轨运行、新系统概念
欧盟委员会与欧洲利益相关方一道，在其战略研究与创新议程 (SRIA) 中确定了空间研究与创新 2 的关键领域，考虑到 H2020 活动，也针对未来空间生态系统：在轨运行、新系统概念（SRIA 第 3.2 节）。目前，欧盟委员会正在与欧洲利益相关方一道，根据 SRIA 制定高级路线图 3，这些路线图应作为进一步研究与创新规划的指导，以促进在轨服务/组装/制造 (OSAM)、回收、空间物流、功能构建模块以及设计所需的工具、新的生产和测试方法。机器人技术，加上采用新的工业流程、模块化和可维护的航天器设计、架构和方法、数字化和人工智能，是向智能空间系统转变的核心。这些将改变卫星/空间系统
AS：是的。我们有一个刚性转子，一个好系统。PW
AS：对。我们有一个刚性旋翼，一个良好的系统。 PW：这是哪个时期？20 世纪 50 年代末？ AS：我不知道。在那个时期。可能是在 60 年代。 PW：我知道洛克希德在 60 年代与休斯在直升机方面展开竞争。 AS：我们有一个很好的系统。我们拥有唯一可以盘旋的直升机。我想我们仍然保持着速度记录。我们在其中一架直升机上装了一个小型喷气发动机，然后飞走了。AH-56 是我们的。我们参加了陆军攻击直升机的竞标。AH-56 是我们的方案。我们进行了大规模的提案工作，我也参与其中。我回到华盛顿；我们有两架飞机的人回到华盛顿制定提案。然后我们赢得了合同，并开始建造它。我负责维护组。不再是技术手册了；在可维护性方面，我们与设计师合作，确保他们设计的东西是可维护的。 PW：这更像是现场服务，但与…… 集成在一起 AS：有一点，但现在与设计师合作。当他们设计东西时，我们会查看并审查它，以确保它是可维护的。我们在那架飞机上做得很好。我们在奥克斯纳德这里进行了测试，一名陆军飞行员有一天在地面上进行测试，他像这样击打操纵杆，导致旋翼像这样转动 [用手演示]，他设法让旋翼挖进座舱盖。这是一件坏事。他们取消了合同。可能还有更多事情，而不仅仅是我刚才说的，但这就是我记得的。但我记得，从这里我会去奥克斯纳德的现场检查直升机。该项目在范奈斯，在范奈斯机场。我们在那里有一个大型设施。 PW：你说你 1958 年搬到了卡马里奥的家？AS：是的。PW：但你当时要通勤到范奈斯，而在此之前你还要通勤到伯班克？AS：我想当我们搬到这里时，我在范奈斯。这可以说明直升机工作的时间。之后，我去了伯班克。PW：将现场服务和可维护性与设计工程相结合，是该项目的新举措，还是洛克希德一直都在这样做？AS：我们一直都是这样做的。让我回顾一下：我们并不总是这样做。现场服务是现场服务；可维护性是工程的一部分。在某个时候，
国防部可靠性、可用性和可维护性 (RAM) 指南
RAM 指南：目录 第 1 章 - 可靠性、可用性、可维护性和国防部 1.1 – 简介 1-1 1.2 - RAM 定义 1-1 1.2.1 – 可靠性 1-1 1.2.2 – 可用性 1-1 1.2.3 – 可维护性 1-1 1.2.4 – 影响 RAM 的因素 1-1 1.3 – RAM 的重要性 1-2 1.3.1 – 准备就绪 1-2 1.3.2 – 系统安全性 1-2 1.3.3 – 任务成功 1-3 1.3.4 – 总拥有成本 1-3 1.3.5 – 物流足迹 1-3 1.4 – 军事系统当前 RAM 问题 1-3 1.5 – 实现令人满意的 RAM 的步骤 1-6 1.5.1 – 步骤 1：理解并记录用户需求和约束 1-7 1.5.2 – 步骤 2：RAM 的设计和重新设计 1-9 1.5.3 – 步骤 3：生产可靠且可维护的系统 1-14 1.5.4 – 步骤 4：监控现场性能 1-16 1.6 – 高级管理层的作用 1-17 第 2 章 – 在军事系统中实现 RAM
机器学习的药品销售预测
摘要：这项研究探讨了机器学习策略估算药品协议的适当性，并显示了对四个计算的比较研究：随机森林，梯度增长，长期记忆（LSTM）和自动性综合运动平均值（ARIMA）。现实世界中的药物交易信息用于评估使用测量值的预定计算的先见优先执行，例如残酷绝对误差（MAE），均方误差（MSE）和根残酷平方误差（RMSE）。结果表明，LSTM击败了其他计算，完成了最大的900个MAE，13000的MSE和113.96的RMSE。此外，该研究对不同部门的有先见之明分析和机器学习的后续进展进行了全面调查，计算医疗保健，供应链给药，背部和自然支持性。这些发现强调了进步分析在推动关键决策，优化资产分配以及缓解药品交易中的危险方面的变革潜力。向前迈进，将机器学习驱动的确定模型集成到组织程序中将继续彻底改变制药行业，并为可维护的开发和进步扫清道路。
小型软件维护改进... - CEUR-WS
1. 简介 当今市场和商业需要软件组织能够快速开发和有效维护复杂的软件系统。尽管软件开发对软件工程师的吸引力远远大于软件维护，但软件维护已被认为是软件生命周期中最昂贵、要求最高、最困难的阶段 [1, 2, 3, 4]。通过分析软件行业 40 多年来使用的维护模型，Lenarduzzi 等人 [5] 指出：（1）大多数模型都是从头开始构建的，没有扩展或使用现有模型；（2）开发的模型是针对特定问题提出的，这使得它们很难与其他模型进行比较；（3）模型仅由提出它们的人验证，这在有效性方面受到了一些限制。适合维护的软件系统应满足多项客户标准，例如使用领域的质量、可靠性、用户友好性和技术标准，而且还应与提供维护服务的软件组织的业务流程和战略方向保持一致。随着维护成本和维护活动的复杂性的提高，开发可维护的软件系统是软件行业最苛刻和最重要的要求之一[6]。此外，软件行业软件维护的主要问题是许多软件组织没有
为 STEAM 奠定基础：在高等教育中扩展和支持 3D 设计和打印
这篇观点文章概述了 3D 打印生态系统 (3DPE) 的设计和开发，该系统旨在为 STEAM 教育奠定基础。3DPE 是一个由硬件、软件和人员组成的协调系统，旨在在机构层面扩展计算机辅助设计 (CAD) 和 3D 打印 (3DP)。CAD 和 3DP 是通过将工程与艺术相结合来支持 STEAM 的两种主要技术示例。然而，这些技术通常只在专注于工程、产品开发和工业设计的精选大学课程中教授。近年来，价格合理、可靠且高度可维护的 3D 打印机的出现为将 CAD 和 3DP 融合为一套可以跨越学科界限的共享知识创造了机会。3DPE 由一系列分散的 3DP 实验室、一个集中的 3DP 服务器和教师培训组成。 3DPE 采用培训师培训模式，通过培训教师掌握 CAD 和 3DP 知识来支持 STEAM 教育，同时还提供持续的课程支持，通过基于项目的学习将这些技能融入课程中。本文提供了 3DPE 如何支持 STEAM 教育的初步示例，并为其他寻求复制该模式的人提供了建议。
量子场的有效熵与重力
可穿戴电子设备，人工智能和第五代无线技术的平行演变创造了一种技术范式，有可能深刻地改变我们的生活。尽管如此，解决与可穿戴电子产品的连续，可持续和普遍的动力相关的局限性仍然是一种瓶颈，以最大程度地提高这些技术可以带来协同作用的指数良好的好处。最近的一个开创性发现表明，通过使用接触电力和静电诱导的耦合效果，互动纳米生成器（TENGS）可以有效地转化不规则的，低频率的无性生物力学能量，从身体转移到电能中，从而使电源可维持和可持续的发动机，从而提供了可维护的启用。已经利用了许多人类动议，以正确和有效地利用这种能量潜力，包括人类的行动。鞋子是日常穿着必不可少的组成部分，可以作为利用这种动力学的绝佳平台。在本文中，全面审查了基于Teng的智能电力发电鞋的最新代表性成就。我们总结了这种方法，不仅可以通过门诊运动清除生物力学能量，而且还可以通过跟踪节奏和节奏的强度来对健康参数进行生物监测，以帮助phithanotanotanotanotanotanotanotanotical fileds。这项工作提供了对理性结构设计，实用应用，场景分析以及基于Teng的智能鞋的性能评估的系统综述。此外，讨论了对即将到来的物联网时代的可持续和普遍的能源解决方案的未来开发的观点。
使用ECMWF Microphysics方案探索NWP域的高级编程模型
摘要。我们探索用于实现ECMWF的集成预测系统（IFS）的相关切线线性和相关算法的域特异性Python库GT4PY（用于Python的Gridtools）。gt4py以抽象和硬件的方式编码stenciL运算符，从而实现了更简洁，可读和可维护的Sciminifififififuction应用程序。图书馆通过将应用程序转换为有针对性的低级编码实现来实现高性能。在这里，主要目标是研究Python的控制性和性能可移植性与GT4PY相对于参考fortran代码的重写，以及由ECMWF创建的自动和手动移植变体。目前的工作是为与GT4PY python提供港口天气和气候模型的更大跨机构努力的一部分。当前工作的重点是IFS预后云微物理学方案，这是一种由综合代码表示的核心物理参数化，该代码占据了总预测模型执行时间的显着份额。为了验证数值天气预测（NWP）系统的GT4PY，我们将进一步强调了数据同化中使用的切线线性和伴随模型版本的实现和验证。我们将所有原型代码基于三个欧洲超级计算机上的所有原型代码，这些代码为特征，这些代码具有不同的图形处理单元（GPU）和中央处理单元（CPU）硬件，节点设计，软件堆栈和编译器套件。一旦将应用程序移植到gt4py到python，我们才会发现极好的