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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。
北大-清华-物理所“量子物质科学协同创新中心”
沈志勋教授在凝聚态物理和复杂材料研究中做出了开创性工作，是学术界 公认的 凝聚态物理领域国际一流科学家。他获得物理领域一些最重要的国 际奖项： 2000 年第一个获得世界超导实验物理最重要大奖：卡梅琳 - 昂尼斯 奖（ H. KamerlinghOnnes Prize ） ;2009 年获美国能源部代表美国总统颁发的 科学大奖：欧内斯特 • 奥兰多 • 劳伦斯奖 ;2011 年获美国物理学会凝聚态物理 最高奖：奥利弗 • 伯克莱 (Oliver E. Buckley) 奖； 2013 获中国科学院爱因斯坦 讲席教授称号。从教至今，培养了一大批学生，其中近二十人成为国际知 名大学的教授，包括美国的加州大学伯克利分校 , 康奈尔大学 , 约翰霍普金斯 大学，普林斯顿大学，德州大学，日本的东京大学，英国牛津大学，瑞士 的日内瓦大学。另有三位回到中国，分别担任中科院超导国家重点实验室 主任，复旦大学应用表面国家重点实验室主任，以及中科院上海分院的 “千人计划”教授。拥有多项美国专利 , 涉及新能源，新材料，半导体与纳 米材料度量，传感，与检测。
Jane's Missiles and Rockets.pdf
中国推出改进的红箭系统 中国北方工业公司 (NORINCO) 公布了其成熟的红箭 8 和 9 反坦克制导导弹 (ATGM) 系统的更多版本，Christopher F Foss 写道。这些新发展包括红箭 8F 导弹和红箭 8L 轻型发射器，以及红箭 9 的新型车载应用，称为红箭 9A。它们提供了增强的功能，并且可以比当前的变体吸引更广泛的出口客户。2002 年 5 月 21 日
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。
