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AeroVue - 本迪克斯/金
德哈维兰 Dash 8 100/200/300 仍然是业内最可靠、最坚固的支线涡轮螺旋桨飞机之一。Voyageur 利用其作为全球 Dash 8 运营商、出租人、维护者和改装商的专业知识，开发了 Dash 8 100/200/300 AeroVue 清洁解决方案。该安装以 AeroVue 系统提供的创新解决方案为基础，解决了航空电子组件过时和监管要求，以确保机队的长寿命。
006-18002-0000_rdr-2060-2100-pilot-guide.pdf - 本迪克斯/金
雷达本质上是一种利用无线电回波原理的测距系统。术语“RADAR”是“无线电探测和测距”的首字母缩写。它是一种利用无线电波定位目标的方法。发射器以脉冲的形式产生微波能量。然后，这些脉冲被传输到天线，天线将它们聚焦成一束。雷达波束很像手电筒的光束。天线以这样一种方式聚焦和辐射能量，即能量在波束中心最强，在边缘附近强度逐渐减小。同一根天线用于发射和接收。当脉冲拦截目标时，能量会以回波或返回信号的形式反射回天线。从天线，返回的信号被传输到位于接收发射器单元中的接收器和处理电路。回波或返回信号显示在指示器上。
平面金项目
本演讲中的所有陈述（除历史事实的陈述外）都是“前瞻性陈述”或“前瞻性信息”，涉及适用证券法的含义，与构造金属法（“公司”）有关探索和开发计划Forward-looking information is often, but not always, identified by the use of words such as "seek", "anticipate", "plan", "continue", "planned", "expect", "project", "predict", "potential", "targeting", "intends", "believe", and similar expressions, or describes a "goal", or variation of such words and phrases or state that certain actions, events or results "may", "should", “可以”，“可能”，“可能”或“将会发生，发生或实现”。许多假设基于不在公司控制范围内的因素和事件，并且没有保证它们是正确的。前瞻性信息并不是未来绩效的保证，并且基于发表声明之日的许多估计和管理假设，包括有关公司矿产项目的勘探和发展计划时机的假设；拟议融资的时间和完成；部署其他钻机的时间和可能性；成功递送冶金测试结果；发布有关我们任何属性的初始资源报告；关于黄金，铜，白银和其他金属价格的未来价格的假设；货币汇率和利率；冶金回收；有利的工作条件；政治稳定；按时获得政府批准和融资；获取现有许可证和许可证的续订，并获得所需的许可和许可；劳动稳定；市场条件下的稳定性；设备的可用性；历史信息的准确性；成功解决争议和预期成本和支出。
云趋势2025：揭示云技术的未来
我们可以理解，有许多因素影响该决定，包括Geo vlay客户投资组合和IT团队，分布式的应用程序堆栈，混合服务的可重复使用性，以逐步采用遗产中多个应用程序的云云采用。在多云体系结构中，三种最常用的模式，可以影响以下三个最常见的多云解决方案：最常见的三个模式：面向数据的多云体系结构 - 这是一个异构模式，企业根据数据源的适用性选择多云。For example, if the application estate has Oracle, Postgre, MySQL, MSSQL and customer prefers not to do actual DB transformation (Oracle to MSSQL or MSSQL to Postgre), then we can choose applications with Oracle, Postgre, MySQL to go to AWS (where Oracle to PSQL is quite easy in AWS/Azure) and MSSQL based apps can go to Azure.对于应用NOSQL数据库平台的应用程序（批次，实时分析）非常适合移动到任何CSP（例如：MongoDB，Hadoop群集），并且仅比较成本比较（对于选定的区域（S），Zone（s），Zone（s）的多云采用。面向服务的多云体系结构 - 这是一种均匀模式，企业基于服务，包括服务，API层和处理逻辑（功能）在内的多云，其中也可能使用CSP跨CSP和集中服务的多云服务可用性。例如，可以根据服务使用和需求将多glot微服务组迁移到AWS，Azure，GCP（例如：Apigee服务可以转到GCP，使用Fabric的服务编排可以转到Azure，并且Hub Service Service Service Services可以获取AWS）。
国金证券-医药健康行业研究：技术升级赋能行业应用，AI+医药健康发展有望提速-230505.pdf
DeepMind 团队于2020 年12 月发布的一种人工智能蛋白质结构预测算法AlphaFold2，被 认为具有人工智能领域里程碑性意义，解决了生物学界长达50 年的蛋白质空间结构预测 难题，改变了此前几乎只能使用X 射线晶体学和冷冻电子显微镜等实验技术确定蛋白质结 构的现状。它的原理基于最先进的深度学习算法以及进化中蛋白质结构的守恒。它使用了 大量的蛋白质序列和结构数据进行训练（如MGnify 和UniRef90 数据库、 BFD 数据库）， 并 使用了一个新的深度神经网络构架，该网络被训练为通过利用同源蛋白质和多序列比 对的信息从氨基酸序列生成蛋白质结构。 DeepMind 公司与欧洲生物信息研究所（EMBL-EBI） 的合作团队已经使用AlphaFold2 成功预测出超过100 万个物种的2.14 亿个蛋白质结构， 几乎涵盖了地球上所有已知蛋白质。这一成果标志着AlphaFold2 在结构生物学领域的突 破，因为这些预测结果中有大约35%的结构具有高精度，达到了实验手段获取的结构精度， 而大约80%的结构可靠性足以用于多项后续分析。这将有助于深入理解蛋白质的结构和功 能，为生命科学领域的研究提供更多的线索和解决方案。 AlphaFold2 应用范围广泛，未来 可能被应用于结构生物学、药物发现、蛋白质设计、靶点预测、蛋白质功能预测、蛋白质 -蛋白质相互作用、生物学作用机制等。