XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System通用性
F-16 Viper 升级计划 - 洛克希德马丁
• 增加了第五代雷达功能，并利用了与 F-35 70% 的硬件和 95% 的软件通用性 • 比传统雷达具有更大的探测范围 • 改进的作战模式提高了杀伤力 • 交叉进行近乎同时的空对空和空对地作战 • 高分辨率合成孔径雷达可实现精确识别和瞄准 • 大量同时的空对空雷达轨迹
FDS 框架 - 联邦数据战略
联邦数据战略的实践旨在定期为机构行动提供信息，使其始终具有相关性，并具有足够的通用性，以便广泛应用于所有联邦机构和所有任务。这些实践代表着远大目标，一旦完全实现，将不断挑战和指导机构、从业者和决策者，以改进政府的数据管理方法和利用数据创造价值。
A5000 -Edgelock Secure Authenticator
rddrone-fmuk66车辆/飞行管理单元参考设计是建造工业机器人无人机，流浪者和其他小型自动驾驶汽车的基础。此参考设计运行PX4，这是工业级无人机的标准，并为您提供了开发自己的机器人车辆的自由。此外，VMU/FMU具有通用性，可以运行其他开源或专有飞行堆栈。
结合机器学习、知识表示和符号推理的神经符号......
为了处理现实世界中的噪声数据和不完整信息，我们将机器学习的通用性和抗噪性与知识表示和符号推理的严谨性和可重用性相结合，构建能够灵活应对未知情况的强大人工智能。我们还旨在将AI应用到以前从未应用过的领域，例如估计COVID-19的基因网络，预测辐射下的细胞动态以及基于媒体数据分析行为。
通过北极地松鼠神经祖细胞中ATP5G1天然发生的ATP5G1变体的细胞保护作用
抽象的终端选择器是转录因子（TF），它们在发育过程中建立并在整个生命中保持有丝分裂神经元身份。我们先前表明，秀丽隐杆线虫胆碱能运动神经元（MNS）的末端选择器UNC-3/EBF间接起作用，以防止替代性神经元认同（Feng等，2020）。在这里，我们在全球范围内确定UNC-3的直接目标。出乎意料的是，我们发现MN中的UNC-3目标套件在不同的生命阶段进行了修改，从而揭示了终端选择器函数中的“时间模块”。在所有幼虫和成人阶段中，unc-3是连续表达各种蛋白质类所必需的（例如，受体，转运蛋白）对于Mn功能至关重要。然而，仅在幼虫和成年后期，需要UNC-3才能保持MN特异性TF的表达。通过基因组工程对UNC-3的时间模块的最小破坏会影响运动。 另一个秀丽隐杆线虫末端选择器（UNC-30/pitx）也表现出时间模块，支持该机制控制神经元认同的潜在通用性。通过基因组工程对UNC-3的时间模块的最小破坏会影响运动。另一个秀丽隐杆线虫末端选择器（UNC-30/pitx）也表现出时间模块，支持该机制控制神经元认同的潜在通用性。
以人为本的人工智能，打造包容性社会 - NWO
可以向 ELSA 实验室提交哪些申请——由公共和私人组织、公司、社会团体和监督人员组成的联盟，在 ELSA 实验室与公民和政府一起研究以人为本、基于具体案例的可靠人工智能解决方案。要生成的解决方案必须具有通用性和可扩展性。该计划的重点是“了解以人为本的人工智能的发展”。结合技术创新来研究道德、法律和社会方面（ELSA），以寻求具有社会影响的解决方案。
完善的 OEM 采购策略如何节省时间和金钱
这一新策略的一个很好的例子是，我们的一位客户做出了明智的决定，实施了缓冲/最低库存协议。幸运的是，我们在设计产品时考虑到了组件的通用性。这意味着，在 15 个独特的组件中，总计超过一千条 BoM 线，我们只需要维护 173 个组件的库存。这带来了更精简的工作流程和另一位满意的客户。
使用粗到精视觉变换器进行仿射医学图像配准
仿射配准在全面的医学图像配准流程中不可或缺。然而，只有少数研究关注快速而鲁棒的仿射配准算法。这些研究中大多数利用卷积神经网络（CNN）来学习联合仿射和非参数配准，而对仿射子网络的独立性能探索较少。此外，现有的基于 CNN 的仿射配准方法要么关注局部错位，要么关注输入的全局方向和位置来预测仿射变换矩阵，这些方法对空间初始化很敏感，并且除了训练数据集之外表现出有限的通用性。在本文中，我们提出了一种快速而鲁棒的基于学习的算法，即粗到精视觉变换器（C2FViT），用于 3D 仿射医学图像配准。我们的方法自然地利用了卷积视觉变换器的全局连通性和局部性以及多分辨率策略来学习全局仿射配准。我们对 3D 脑图谱配准和模板匹配归一化方法进行了评估。综合结果表明，我们的方法在配准精度、稳健性和通用性方面优于现有的基于 CNN 的仿射配准方法，同时保留了基于学习的方法的运行时优势。源代码可在 https://github.com/cwmok/C2FViT 上找到。
基于数据的自动飞机预计到达时间预测
具有高复杂度、多维度和高非线性的特点。一个性能良好的预测框架应该能够处理异常值、缺失值或噪声数据 [13]。此外，一些研究需要复杂的预处理步骤，这是预测性能和计算效率之间的权衡，需要仔细权衡。此外，大多数当前模型缺乏通用性和自动化。它们仅适用于一架或几架航班、飞机类型或出发/到达程序。如果问题是 30
