微生物可以产生生物表面活性剂,因为它们是增加疏水化合物的生物利用度的关键药物,这可以用作微生物生长的碳源。1因此,产生生物表面活性剂的细菌可以进入疏水相,并代谢多种脂肪液烃和多环芳烃(PAHS)。生产表面活性剂的细菌也发现了许多商业应用,尤其是在修复环境中去除烃污染物和重金属的补救措施。2纯化的细菌表面活性剂已被用于控制食品中的病原体,3作为食品工业中的乳液稳定剂,4用于药物输送,5作为针对植物病原体的有效且环保的生物农药,6和美容工业中。7
1.本标准已获准供国防部 (DoD) 的所有部门和机构使用。虽然本标准是专门为国防部应用而制定的,但也可针对商业应用进行调整。本 G 版变更通知包含对早期版本的更新和说明。主要重点仍然相同 -(方法 528 除外)根据特定物资在其整个使用寿命期间将经历的条件调整物资的环境设计和测试限制,并建立实验室测试方法来复制环境对物资的影响,而不是试图重现环境本身。目标是提供关于如何在整个物资采购周期中实施环境调整过程的预先解释。
应用的石墨烯材料PLC AGM使用其知识和专业知识与客户合作,提供定制的石墨烯分散和格式,以为广泛的应用提供增强和收益。该小组的策略是针对三个核心市场的商业应用:涂料,复合材料和聚合物以及功能流体。该小组开发了专有的自下而上过程,这些过程能够使用连续过程产生高体积的石墨烯纳米片。与许多其他石墨烯生产技术不同,制造过程基于可持续的,易于可用的原材料,因此不依赖石墨的供应。应用的石墨烯材料拥有这些过程背后的知识产权和知识。
量子技术代表着一种范式转变,有可能颠覆正在进行的数字化转型,带来前所未有的经济和社会影响。这些技术为政府带来了独特的挑战和机遇。一方面,这些技术有望在捕获、传输和处理信息方面实现突破性的能力,为创新的商业应用和对可持续发展目标 (SDG) 的重大贡献铺平道路。另一方面,这些双重用途技术的开发和商业化带来了复杂的挑战,包括高风险和昂贵的公共和私营部门投资、价值链和技能的不确定性、对数字安全构成的风险以及滥用的危险。负责任的量子技术之路需要国际合作,以使努力朝着基于价值观的开发和使用方向发展。
与前几代无线技术相比,5G 提供了更多可针对特定应用进行定制的功能,例如满足应用的性能或安全要求。此外,商业应用和技术正越来越符合国防部的需求。因此,国防部有机会成为 5G 应用的早期采用者,这有助于美国工业更快地开发和完善这些应用以及底层 5G 生态系统。这也使国防部能够影响特定应用和技术的开发,以更好地满足国防部的需求。同样重要的是,这种方法为国防部提供了一个机会来满足其独特的安全需求以及在全球 5G 生态系统中安全运营。
神经形态计算领域就是按照这种思路创建的,主要采用原则 1 来展示令人印象深刻的性能 [2]。该计划的一个目标是表明,采用这三者的结合可以使这项工作取得长足进步,并有助于从根本上降低当今人工智能硬件的制造和运营成本。人工智能工作负载提供了一个引人注目的焦点,因为它们对上述原则具有耐受性,并且对提高性能有强烈的商业需求。如果成功,通过该计划实现的收益最终将足以推动商业应用,并且这些技术随后将在从通信系统到天气预报等多个领域得到应用,每个领域都严重依赖于先进的信息处理。
该测试方法标准已获准供国防部 (DoD) 的所有部门和机构使用。尽管该标准是专门为国防部应用而制定的,但也可以针对商业应用进行调整。MIL-STD-810F 是 MIL-STD-810E 的重要修订版。该标准的大部分内容都经过了完全重写,以提供更明确的方向。主要重点仍然相同 - 根据特定物资在其整个使用寿命期间将经历的条件调整物资的环境设计和测试限制,并建立实验室测试方法,以复制环境对物资的影响,而不是试图重现环境本身。但是,“F”修订版已在前面进行了显著扩展,以解释如何在整个物资采购周期中实施环境调整过程。
该测试方法标准已获准供国防部 (DoD) 的所有部门和机构使用。尽管该标准是专门为国防部应用而制定的,但也可以针对商业应用进行调整。MIL-STD-810F 是 MIL-STD-810E 的重要修订版。该标准的大部分内容已完全重写,以提供更清晰的方向。主要重点仍然相同 - 根据特定物资在其整个使用寿命期间将经历的条件调整物资的环境设计和测试限制,并建立实验室测试方法来复制环境对物资的影响,而不是试图重现环境本身。但是,“F”修订版已在前面进行了显著扩展,以解释如何在整个物资采购周期中实施环境调整过程。
a. 深入理解大数据与人工智能技术与应用的复杂概念和特点; b. 掌握先进的大数据模型、人工智能模型及其技术特点,深入了解它们能够支持哪些应用; c. 分析先进的大数据技术对跨国公司实际商业决策和战略的影响。 d. 全面深入地了解人工智能在各个实际商业领域的历史、发展和各种应用; e. 掌握先进的人工智能技术,包括知识表示和推理过程技术,并能够将其应用于商业应用中; f. 掌握强大的机器学习技能,如线性回归、决策树归纳和人工神经网络,并能够应用这些技能设计出新的实际解决方案。
随着 Vitis AI 3.0 的发布,我们现在支持 YOLOv5、YOLOv6 和 YOLOX。我们的工程团队正在开发 YOLOv7 支持,YOLOv8 也将紧随其后。用户必须了解,这些模型的原始版本是根据 GNU 公共许可证 (GPL) 发布的。GPL 与 Vitis AI 不兼容,后者是根据更宽松的 Apache 2.0 许可证发布的。出于上述原因,我们不会在 Vitis AI Model Zoo 中发布我们的源模型。在商业应用中使用 GPL 源应由最终用户在产品化之前进行评估。我们确实会根据要求向用户提供我们的浮点模型和训练脚本作为源代码。请联系 amd_ai_mkt@amd.com 了解更多详细信息。