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F-35 和 F 的虚拟损伤评估和修复跟踪...
使用损伤评估解决方案时，技术人员指定飞机尾号 - 飞机的唯一标识符。该解决方案识别此号码并立即显示该特定飞机的历史损伤和维修数据。然后，技术人员输入元数据 - 例如损伤类型和尺寸 - 存储在 ALIS 后端以供将来检索。维护人员可以使用该解决方案确定损伤位置、插入照片和注释，以及直观地找到要订购的零件。虚拟损伤评估软件 - 安装在便携式、坚固耐用的 Panasonic Toughbook® 计算机上 - 与 ALIS 内的其他软件应用程序配合使用，帮助维护人员快速评估损伤是否对飞机的任务能力产生不利影响。它还可以帮助维护人员确定需要修复哪些损伤以恢复飞机的任务能力。该解决方案首先随 F-35 飞机交付给美国空军 (USAF) 试验场，现在正部署到参与 JSF 计划的其他国家采购的飞机上。
使用快速嵌入式模型预测性机器人导航
摘要 - 预测计划是机器人有效，安全地浏览填充环境的关键能力。在密集拥挤的场景中具有不确定的人类运动预测，预测路径计划和控制可能会变得昂贵，因为维度的诅咒，实时计算。目的是在共享环境中实现积极主动和清晰的机器人运动，在本文中，我们提出了人类MPC，这是一种用于Hu Man Motion的计算有效算法，使用快速嵌入式M odel P Redictive c Ontrol进行了Ware n Vaine N。该方法由一种新型的模型预测控制（MPC）公式组成，该公式利用基于顺序二次编程实时迭代方案的快速状态优化后端，同时还提供可行性监视。我们的实验，在模拟和完全集成的基于ROS的平台上，表明该方法通过快速计算时间实现了出色的可扩展性，而不会惩罚所得的回避行为的路径质量和效率。
NMB.zw-2022-HY-结果-审计-审查.pdf
集团继续推进数字化计划，预计这些计划将降低成本并提高效率。我们正在建立一家数字银行，该银行应该能够为境内任何人提供服务。利用技术，我们正在创建能力和平台，为没有银行账户和银行账户不足的人提供银行服务，而无需设立实体分支机构。在过去的两年半里，我们成功地建立了支持数字银行的技术能力。我们已经将大多数客户旅程数字化，例如客户入职流程、发卡、现金处理流程等等。我们的数字化转型不仅以客户为中心，还涉及我们自己的内部流程，以匹配我们为客户提供的体验。我们采用了机器人流程自动化来支持后端流程，银行已经实现了无纸化。我们还在网络安全方面投入了大量资金，以确保我们的平台安全。
v22
●精心策划和安排了成千上万个已有的容器，以启用交互式调试会话（Kubernetes，aws，typeScript）。●设计并实施了Chromium浏览器过程内存快照的创建和缓存，将调试会话启动性能提高了10次以上（Typescript，Node.js，S3，Postgres）。●优化了通过Websocket进行大量数据传输处理高量数据传输的优化，可实现后端服务延迟的30％（Typescript，Node.js，Avro，Postgres）。●对分布式系统（Typescript，Node.js，Postgres，s3）进行了数千pb的存储，检索和元数据管理。●使用高级可观察性工具开发了全面的诊断系统；增强了对应用程序性能指标的实时可见性，将事件分辨率的分辨率从小时减少到几分钟（OpentElemetry，Honeycomb.io，Datadog，Sentry）。●设计并实现了一个协议缓存层，该缓存层将开始时间从10分钟降低到只有5秒钟（ZOD，Postgres，S3，Typescript，Node.js）。
6G网络和技术的发展
范围：下一代互联网 (NGI) 是美国和英国等国家关注的焦点，旨在改进和革新当前和未来的互联网及其后端网络和基础设施，以开发更快、更可靠、更安全的互联网平台。NGI 的目标是开发互联网的高级版本。NGI 的目标交付成果包括构建具有更高数据访问、人机通信和生产力水平的网络通信架构，并实现更快的互联网带宽和速度。互联网从低级关注向更高级别的关注发展，重点关注互联互通、增加用户交互、视频聊天以及虚拟世界中的金融和社交互动，这是 NGI 发展的主要目标。虚拟世界不由单个实体或元宇宙拥有或控制，因为计算机生成的虚拟环境是为了可靠的用户交互而创建的。Web 3.0 是一项进步，它将控制未来的互联网和元宇宙中心，以提供更好的用户体验。在元宇宙中，使用来自不同供应商的软件进行交互的用户将体验到每个供应商的货币化，尽管技术不同，但交互无缝。
生活 - <
kmdiff大规模和用户友好的不同k-mer分析。kmdiff是一种工具，允许对大型队列（数百个个体）进行分歧分析。它使用k -mer矩阵的概念来发现两个队列之间的k -mers，从而打开了大规模下游分析之门，例如结构变体检测。可用性：tlemane/kmdi虫kmindex实时k -mers查询在结核病大小的银行中。kmindex是使用kmtricks实时查询测序样品的工具。它允许计算查询和每个索引样本之间共享k -mers的百分比。这是ORA（https://ocean-read-atlas.mio.osupytheas.fr）Web服务的索引后端。可用性：tlemane/kmindex kmviz探索生物序列索引的通用Web界面。kmviz是一种通用的Web界面和用于与序列索引交互的REST API。它连接到多个局部或遥远的序列索引，以执行序列查询。结果和元数据。可用性：tlemane/kmviz
医学推荐系统
人工智能工程系GH RAISONI工程与管理学院，印度那格浦尔，摘要：医疗保健的复杂性日益增加和可用药物的日益增长的数量，需要开发有效的医学建议系统，以帮助医疗保健提供者和患者做出明智的决定。本文介绍了旨在改善药物选择和依从性的基于Web的药物建议系统的设计和实施。该系统利用高级机器学习算法（例如协作过滤和基于内容的过滤）来根据用户资料，病史和特定的健康状况提供个性化的医学建议。该系统的体系结构包括使用React.js开发的用户友好的前端，该前端允许无缝互动和建议的可视化。后端由烧瓶提供动力，促进了用户请求，数据库交互和机器学习模型部署的处理。使用PostgreSQL数据库可安全地存储用户数据，药物详细信息和历史互动，确保数据完整性和安全关键关键词：医疗建议系统，机器学习，医疗保健，个性化治疗，AI医学中的AI，临床决策支持
SBI Card MD兼首席执行官Rama Mohan Rao Amara，MD＆CEO，SBI卡讨论SBI卡如何增强其DIG
技术使客户的生活变得更加简单。从采购到支出，客户服务到后端操作，所有关键方面都受到影响。随着大流行的加速，技术采用的步伐，数字化和新时代技术在SBI卡中也起着关键作用。根据SBI卡医学博士Rama Mohan Rao Amara的说法，在过去的几年中，该公司在后端和前端对现代工具和IT基础设施进行了积极的投资，以改善整体用户体验。“因此，尽管许多人挣扎，但我们继续有效地运作并执行，”阿马拉（Amara）深入研究了信用卡公司的特定步骤，以保持与客户期望和需求保持一致。摘录：
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文字记录 - “正如你所知，中国刚刚推出了深度搜索模型；他们已经表明你不需要数十亿美元；他们声称他们已经开发了这个模型，只用了大约 500 万美元就训练了这个模型；他们没有使用美国在过去几年里拒绝给中国的先进 GPU，但他们使用了传统芯片来提供这些模型，尤其是当你将人工智能用于军事应用时，这些大型语言模型可能不适合，因为可用的数据相当有限，所以你需要开发自己的人工智能模型，使用边缘计算可以提供即时解决方案，而不是传统的后端系统，后者将为军事应用完成所有的数据处理，我们可能不得不考虑一种不同的方法。因此，我们正试图通过我们的 DiaCoes 开发这些方法，我们还使用 TDF 或技术开发基金来促进初创企业的创新。任何人工智能，如果你必须研究如何在军事中最好地使用人工智能
用金属>的定量相成像内窥镜检查
抽象定量相成像（QPI）从强度测量中恢复了光的精确波前。可以从这些量化的相移中提取半透明微观体的地形和光密度图。我们使用氮化硅倍曲底金属固有的色差束在相干束束的尖端进行定量相成像。我们的方法利用光谱多路复用来使用彩色摄像头从单个捕获中的多个散焦平面恢复相位。我们的0.5 mm光圈金属量具有28°视图和0.2π相分辨率（空气中的〜0.1λ）显示出可靠的定量相成像能力，用于内窥镜束束的实验。由于光谱功能直接在成像晶状体中编码，因此金属既充当聚焦元件，又是光谱过滤器。使用简单的计算后端的使用将实现实时操作。在据报道的基于金属的QPI中，完全缓解了内窥镜检查相时成像方法的关键局限性。