XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System新鲜
1000天新鲜空气测试EFRM膜HEPA过滤器
此外，本文讨论了与基于玻璃纤维的HEPA过滤器相比，EFRM HEPA过滤器的有利压降特性产生的经济影响。为此，讨论了运营成本以及“总拥有成本”，尤其是在不同国家的电力成本增加的背景下。从2021年底开始的能源成本（本文都基于的）现在必须每月向上调整，因此使用EFRM HEPA过滤器的当前成本收益可能高于所示值。还将讨论不同过滤器操作过程中的碳足迹。
体验拉筹伯山谷中心的新鲜事物
Juilliard Corporation Pty Ltd ABN 77 007 226 904 及其代理已尽一切合理努力确保本手册的准确性。在出版时（2022 年 4 月），本手册的内容准确无误，这在 Juilliard Corporation 及其指定代理的了解范围内。Juilliard Corporation 保留随时更改 Mid Valley Shopping Centre 的任何概念或任何设计元素的权利。在调查是否入住 Mid Valley Shopping Centre 内的场所时，有意向的占用者必须自行调查并依赖本手册中包含的信息、预测、意见和声明。
新鲜未来 - 水果蔬菜展览会
趋势观察家 Frederick Basset · Fraich'RSE Rita Biserni · Alegra Michele Dall'Olio · Fresh4cast Giorgio Comino · Zespri Jan Doldersum · Rijk Zwaan Frank Döscher · Elbe Obst Barbara Galli · Conseil en boite Ben Horsbrugh · GlobalGAP Nic Immersted · Dominika NJ Kozarzewska · 抛光蓝莓合作社 Cindy van Rijswick · RaboResearch 食品与农业企业 Andriy Yarmak · Fruit-Inform Fabio Zanesco · VIP Val Venosta
基于局部网络余弦相关性和相似性比较的新鲜天然药物分子靶点初筛
摘要背景：中药由数百种天然药物分子组成，在数千年的传统中医药中发挥着重要作用。因此，研究天然药物分子的靶点对探索中医药治疗疾病的机制具有重要意义。然而，由于药物分子与靶点相互作用的复杂性，确定一个新鲜的天然药物分子的靶点非常困难。与传统的生物实验相比，计算方法具有时间少、成本低的优势，但仍面临许多巨大的挑战，尤其是对于没有社会联系的分子。方法：本研究提出了一种基于余弦相关和局部网络相似性比较（CSLN）的新方法，对新鲜的天然药物分子进行靶点的初步筛选，并通过训练参数为它们分配权重。结果：在以药物分子为训练和测试对象的情况下，CSLN在金标准数据上的表现优于流行的药物-靶点相互作用（DTI）预测模型GRGMF。此外，CSLN 在 TCMSP 上对新鲜天然药物分子靶点筛选性能（情景模拟）的检测表现出色（top20 中有 13 个阳性样本），同时 Western-Blot 也进一步验证了 CSLN 的准确性。结论：综上所述，结果表明 CSLN 可以作为新鲜天然药物分子靶点筛选的替代策略。关键词：靶点筛选，新鲜天然药物分子，余弦相关，相似性比较，Western-Blot
天然材料 Soorh 和煤底灰产生的当地偏高岭土对自密实混凝土的新鲜、硬化性能和隐含碳的影响
一直小于所需的坍落度流动度，即 650 毫米。通过使用 5%、9%、13% 和 17% 的高效减水剂，CBA10、CBA20、CBA30 和 CBA40-SCC 的坍落度流动度均在所需的范围内（EFNARC，2005）。随着 CBA 含量的增加，坍落度流动度降低，这是因为 CBA 的孔隙率越高，CBA 含量越高，饱和水越多。所取得的结果表明，与对照混合物相比，CBA 结构具有粗糙的形式，骨料之间的颗粒间磨损减少。其他研究人员也观察到了这种趋势（Aswathy 和 Mathews，2015）。在局部偏高岭土和 CBA 的联合使用中，随着 MK 和 CBA 的数量增加，需要更多的 SP 来满足所需的坍落度流动度范围。最大添加量为22%的SP可满足MK20CBA40混合料的坍落流动度要求。
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。
b“机械：烘干机通风口长度、防火挡板位置以及穿透组件的适当额定值，在平面图上清楚列出额定组件、室外空气/通风计算、平面图上正确的 UL 组件细节、1 型罩和相关管道系统的详细平面图（如适用）、气体管道图（系统上的总 Btu、管道材料、系统压力、调节器位置、管道距离）、百叶窗和风扇位置、管道系统、管道探测器位置、指示新鲜空气、供应、回流和排气位置和 cfm 的空气分配装置、16' 建筑物上的永久屋顶通道、所有 HVAC 设备的位置，提供所有 HAVC 设备的详细时间表”
b“机械：烘干机通风口长度、防火挡板位置以及穿透组件的适当额定值，在平面图上清楚列出额定组件、室外空气/通风计算、平面图上正确的 UL 组件细节、1 型罩和相关管道系统的详细平面图（如适用）、气体管道图（系统上的总 Btu、管道材料、系统压力、调节器位置、管道距离）、百叶窗和风扇位置、管道系统、管道探测器位置、指示新鲜空气、供应、回流和排气位置和 cfm 的空气分配装置、16' 建筑物上的永久屋顶通道、所有 HVAC 设备的位置，提供所有 HAVC 设备的详细时间表”
新鲜空气的呼吸：非常低的地球轨道上的空气推进推进
空气寻找电动推进（ASEP）是一个改变游戏规则的概念，它通过提供定期重新升高以维持轨道高度，从而延长了非常低的地球轨道（VLEO）卫星的寿命。ASEP概念是由太阳能阵列驱动的太空车辆组成的，该航天车用电推进（EP）增强，同时利用环境空气作为推进剂。在1960年代首次提议，ASEP在过去十年中吸引了兴趣和研究资金的增加。ASEP技术旨在维持较低的轨道高度，这可以减少通信卫星的延迟或增加遥感卫星的分辨率。此外，在其燃油箱中存放多余气体的ASEP太空车辆可以用作可重复使用的空间拖船，从而减少了直接将卫星直接插入其最终轨道的高功率化学助推器的需求。
使用拉曼光谱和机器学习模型在新鲜组织样品上进行分类
1医学生物技术与转化医学系，degli Studi di Milano大学，20122年意大利米兰2个肿瘤神经外科手术单位，Humanitas临床和研究中心 - IRCCS，20089年，意大利Rozzano，意大利； tommaso.sciortino@unimi.it（T.S.）; marco.conti@unimi.it（m.c.n.）; lorenzo.gay@unimi.it（l.g。）; marco.rossi2@unimi.it（M.R.）; lorenzo.bello@unimi.it（l.b。）3肿瘤学系，degli Studi di Milano大学，20122年意大利米兰4号米拉诺4 Hamlyn机器人手术中心，全球卫生创新研究所，伦敦帝国伦敦帝国学院，伦敦伦敦SW7 SW7 2AZ，英国； r.secoli@imperial.ac.uk 5电子，信息和生物工程部，Politecnico di Milano，Piazza Leonardo da Vinci 32，20133年，意大利米拉诺； ester.damico@mail.polimi.it（e.d.）; elena.demomi@polimi.it（E.D.M.）6 Biorobotics Institute and Ai卓越的AI，Scuola Superiore Sant'anna，Piazza Martiri Della Liberta'33，56127 Pisa，意大利Pisa； s.moccia@staff.univpm.t。 bethania.fernandes@humanitas.it *通信：marco.riva@unimi.it†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。