XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System安装的
川崎机车安装的自动轨道几何测量系统
latgms在正常服务操作过程中不断测量和分析轨道参数 - 包括量规，轮廓，对齐，跨层和扭曲。如果Latgms检测到轨道的不规则性，则及时发送通知。在正常服务操作期间收集数据可能会通过检查员的专用轨道检查车和视觉检查来降低检查频率。
国防发展局，用于制导武器上安装的特殊电池的高性能电极技术...
主管部门 国防发展局局长 韩一洙局长 (042-821-3060) 对外合作室公共关系组经理裴有拉经理 (042-821-4958)
异质化表面安装的金属 - 有机框架的变形，产生创纪录的氧气进化质量活动
电催化剂，并可以在分子水平上进行精确调整缺陷和可访问的活动中心。有趣的是，异质结构系统通常比其均匀结构化的催化活性更高，这归因于电极结构/组成和界面特性的协同作用。[17–21]在本文中，我们证明了既利用了杂质生长的机会及其独特的变形的机会，从而产生了特殊形态和微观疗法的金属氧气/羟基材料。我们在0.1 M KOH中测量了≈2.90ka g -1的记录氧演化质量活性在300 mV的超电势下，优于基准的珍贵和非纯粹的金属电催化剂。据我们所知，这是基于Nife的电催化剂的最高质量活动。SURMOF会产生高度活性的曲催化剂，用于水氧化，但是电化学稳定性或转化以及基于MOF的催化系统中活性物种的起源仍然难以捉摸。[22,23]最近的研究集中于在基于MOF的催化系统中阐明活性物种，并通过一系列先进的物理化学技术在经过电化学测试（SUR）MOF cActalys中发现金属氢氧化物的存在。[24–27]因此，假定所指定的活性物种起源于碱性电解质中的氧电催化过程中MOF衍生的金属氢氧化物。我们建议使用SURMOF作为前体，允许访问催化剂制造的参数空间，这超出了现有的合成概念。尽管最近做了一些致力于阐明催化物种的努力，但对转化机制和结构与绩效关系的深入了解仍然开放。在这项工作中，我们使用由去质子化的terephathalic Acid（[TA] 2-）接头组成的异质结构的基于Nife的Suromof，并在结构和组成中利用变体来优化OER性能。实验表明，异性疗法在碱性浸入碱和电化学测量过程中经历了特定的原位重建和自我激活过程，从而导致金属羟基和羟基氧化物以及有机链接者的部分浸出。
视频人工智能系统的成本和收益如何？视频人工智能：初始成本和长期收益 投资人工智能是许多公司经常谈论的事情。但您实际上投资的是什么？成本是多少？长期收益是什么？在本白皮书中，我们将解释如何以及为何投资视频人工智能。 为什么要投资视频人工智能？主要原因是视觉图像包含非常重要的数据。通过使用这些数据，您可以作为一家公司脱颖而出，目标是为您的客户提供更好的解决方案。 通过投资视频人工智能 (Video AI)，您可以从视频数据中获得正确的智能信息。简而言之，人工智能 (AI) 以高度智能的方式识别、分类和索引镜头。在此基础上，可以搜索、编辑和量化收集和分类的数据。人工智能软件实时处理视频数据，以便您可以在发生检测警报时快速评估和响应。此外，可以轻松检索现有视频片段。因此，您可以快速搜索数千小时的镜头以查找所需的事件。当 AI 系统识别、分类和索引素材时，会产生额外的数据。从长远来看，这些收集到的元数据可以成为有价值的商业智能的额外来源。可以使用各种商业智能工具清晰地以图形方式显示这一点。当您考虑实施视频 AI 系统时，重要的是要正确评估总购置成本。换句话说，就是总拥有成本 (TCO)。当然，这些成本会根据每个组织的独特需求和情况而有所不同。本白皮书将概述系统要求、基础设施、网络和实施方面的各种实施因素和相关成本考虑因素。以及该产品可以提供的巨大长期节省。系统要求视频 AI 是一种智能软件技术，但为了使软件正常运行，外围设备必须到位。提前清楚了解所需的系统要求非常重要。IP 摄像机的数量、所需的 AI 功能以及安装类型（本地、远程或云）的组合决定了所需的系统要求。一些视频 AI 平台易于与已安装的 IP 摄像机结合使用。在销售过程中提出这一点很重要，因为它会影响初始投资。一个好的视频 AI 实施合作伙伴可以就所需的硬件为您提供建议。为了达到预期的效果，确定摄像机的类型和摄像机的位置非常重要。基础设施视频 AI 解决方案的基础设施因需求而异。有些人希望为多个位置提供集成解决方案，而其他人可能会考虑将视频 AI 用于单个位置。IP 摄像机、AI 服务器和 NVR/VMS 系统都可以位于一个物理位置本地，也可以位于多个物理位置。将物理位置上的摄像机与（公共）云中的软件相结合也是可能的。同样，正确的 AI 实施合作伙伴的作用非常重要。
视频人工智能系统的成本和收益如何？视频人工智能：初始成本和长期收益 投资人工智能是许多公司经常谈论的事情。但您实际上投资的是什么？成本是多少？长期收益是什么？在本白皮书中，我们将解释如何以及为何投资视频人工智能。 为什么要投资视频人工智能？主要原因是视觉图像包含非常重要的数据。通过使用这些数据，您可以作为一家公司脱颖而出，目标是为您的客户提供更好的解决方案。 通过投资视频人工智能 (Video AI)，您可以从视频数据中获得正确的智能信息。简而言之，人工智能 (AI) 以高度智能的方式识别、分类和索引镜头。在此基础上，可以搜索、编辑和量化收集和分类的数据。人工智能软件实时处理视频数据，以便您可以在发生检测警报时快速评估和响应。此外，可以轻松检索现有视频片段。因此，您可以快速搜索数千小时的镜头以查找所需的事件。当 AI 系统识别、分类和索引素材时，会产生额外的数据。从长远来看，这些收集到的元数据可以成为有价值的商业智能的额外来源。可以使用各种商业智能工具清晰地以图形方式显示这一点。当您考虑实施视频 AI 系统时，重要的是要正确评估总购置成本。换句话说，就是总拥有成本 (TCO)。当然，这些成本会根据每个组织的独特需求和情况而有所不同。本白皮书将概述系统要求、基础设施、网络和实施方面的各种实施因素和相关成本考虑因素。以及该产品可以提供的巨大长期节省。系统要求视频 AI 是一种智能软件技术，但为了使软件正常运行，外围设备必须到位。提前清楚了解所需的系统要求非常重要。IP 摄像机的数量、所需的 AI 功能以及安装类型（本地、远程或云）的组合决定了所需的系统要求。一些视频 AI 平台易于与已安装的 IP 摄像机结合使用。在销售过程中提出这一点很重要，因为它会影响初始投资。一个好的视频 AI 实施合作伙伴可以就所需的硬件为您提供建议。为了达到预期的效果，确定摄像机的类型和摄像机的位置非常重要。基础设施视频 AI 解决方案的基础设施因需求而异。有些人希望为多个位置提供集成解决方案，而其他人可能会考虑将视频 AI 用于单个位置。IP 摄像机、AI 服务器和 NVR/VMS 系统都可以位于一个物理位置本地，也可以位于多个物理位置。将物理位置上的摄像机与（公共）云中的软件相结合也是可能的。同样，正确的 AI 实施合作伙伴的作用非常重要。
有线和无线安装的说明（仅FM137）
•键盘在任何键的印刷机上都会照亮和哔哔声。•输入有效的代码时，状态灯将迅速闪烁。•输入有效的代码后，键盘在40秒内保持活跃：在栅极运动时按键盘上的任何键将停止门；在停止门时按任何键将导致门会逆转方向。40秒后，键盘将3次发出3次，进入“空闲”模式。•如果输入了20个以上的密钥，而无需匹配条目代码，则状态灯将迅速使用，并且错误音调将听起来1秒钟，并且键盘将进入“锁定”模式40秒。•如果钥匙按键之间超过10秒的时间，则键盘将三次发出3次，进入“空闲”模式。主和条目代码
爱尔兰6 kW光伏安装的直流分配系统的可行性分析
摘要：微网格的最新发展导致对DC分布的兴趣增加，因为它在将能源从可再生能源分配到直流负载方面的效率很高。本文旨在分析相对大尺寸的6 kW PV安装中AC和DC系统的性能，以确定DC分布提供的效率提高水平，并确定进一步改进的方法。AC系统的基线年度数据是从爱尔兰西海岸岛Inis Oirr的一所国家学校的现场安装中收集的。结果表明，与现有的AC系统相比，DC分配系统的使用可能有可能减少系统损失高达50％，以及每年节省电网能量5％的能力。此外，分析表明，当功耗与系统生产相当时，DC在春季和秋季的表现更高，但是夏季的影响较小，当PV生产高于需求时。这些发现提供了对单个建筑物和大型微网格中未来DC分配系统的好处的见解。
安装的联合热量和功率（CHP）的机会增加了美国的网格灵活性
越来越多的可再生能源使用需要足够的网格灵活性来解决发电的不确定性和可变性。先前的研究表明，加热和功率（CHP）系统可能支持网格灵活性，但它们不考虑操作时间。在本文中，我们使用了CHP操作数据，并确定了来自所有七个美国独立系统运营商（ISOS）和区域传输组织（RTOS）的各个领域（例如公用事业，独立电力生产商，商业和工业）的CHP容量的年度和每月可用性。此外，我们估计纽约州的五种设施类型（即医院，大学，酒店，办公室和制造业）中安装了每小时的CHP可用性。结果表明，无论ISO/RTO，行业或季节如何，2019年未充分利用已安装的CHP容量（0.7 - 8.7 GW）的40％以上；结果在2018年相似。这款可用的CHP容量最多占ISO/RTO峰值电气需求的9％，通过避免新的天然气燃烧或联合循环涡轮机的安装成本，这可能会节省高达160亿美元的成本。为了利用可用的CHP能力来增强电网灵活性，我们建议采取不同的政策影响，包括CHP所有者和电网运营商之间的灵活合同长度，改进的市场设计以及简化的互连标准。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
T9602 OEM安装的湿度和温度传感器
用户可以在以下链接下载应用指南 AAS-916-127。用户将找到在更新模式下与数字传感器接口所需的固件要求，以及将脉冲密度调制 (PDM) 输出转换为模拟输出所需的过程。
头部安装的微型镜钙成像在背前的恒河猕猴
尽管有这些重要的进步，但仍存在关键的需求，将这些新技术以外的新技术部署到与人类相关的大动物模型物种中（O'Shea等，2017）。非人类灵长类动物（NHP）是在这方面的特别重要的模型物种，具有大脑结构和功能以及复杂的认知和行为能力，与人类高度相似（Capitanio和Emborg，2008; Phillips et al。，2014; Roelfsema; Roelfsema and Treue and Treue，2014）。此外，基因组编辑的最新进展正在迅速使NHPS可行的人类疾病遗传模型（Sato和Sasaki，2018年）。因此，最新的光学技术从啮齿动物转移到行为NHP的转移有望在阐明健康和异常人类行为的临床相关神经活动中发挥关键作用。成功地应用钙成像在NHP中的开发很慢。特别是，使用常规病毒表达NHP脑中遗传编码的钙指标的困难（Sadakane等，2015a）和由较大体积NHP大脑运动引起的成像伪像（Trautmann等人，2021年； Choi等，2018，2018年）已证明最具挑战性。此外，与啮齿动物相比，NHP具有更成熟的免疫系统，需要复杂的手术策略和神经植入物硬件，并且在可用于试验和错误技术开发的动物总数上存在局限性（Phillips等人，2014年）。