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生物学模块化国际GCSE
我们是全球领先的学习公司，在世界各地。我们在全球的学习者，教育机构，雇主，政府和其他合作伙伴中提供内容，评估和数字服务。我们致力于帮助学习者获得增强就业前景并在不断变化的工作世界中取得成功所需的技能。我们相信，无论人们在哪里学习繁荣，人们也是如此。
FlyOS：重新思考集成模块化航空电子设备...
自主多旋翼飞行器通常采用联合架构，这会导致独立硬件组件之间的通信成本相对较高。这些成本限制了对新任务目标做出快速反应的能力。此外，如果不引入影响尺寸、重量、功率和成本 (SWaP-C) 约束的新硬件，联合架构就无法轻松升级。反过来，这些约束限制了使用冗余硬件来处理故障。为了应对这些挑战，我们提出了 FlyOS，这是一种集成模块化航空电子 (IMA) 方法，用于在异构多核航空平台上的软件中整合混合关键性飞行功能。FlyOS 基于分离内核，可在虚拟化沙盒操作系统之间静态划分资源。我们提出了一种双沙盒原型配置，其中时间和安全关键的飞行控制任务在实时操作系统中执行，而任务关键的基于视觉的导航任务在 Linux 沙盒中执行。低延迟共享内存通信允许在沙盒之间实时传递飞行命令和数据。还部署了基于虚拟机管理程序的容错机制，以确保在关键功能或时间故障时进行故障转移飞行控制。我们验证了 FlyOS 的性能，并展示了其与传统架构相比在可预测、可扩展和高效飞行控制方面的优势。
SM 和 SMC 模块化再生干燥机
容量从 3 到 20 scfm。设计用于标准露点为 -40°F 和可选露点为 -100°F。您的压缩空气系统将包含水、灰尘、磨损颗粒甚至降解的润滑油，它们混合在一起形成不需要的冷凝水。这种通常呈酸性的冷凝水会损坏工具和机械，堵塞阀门和孔口，并导致高昂的维护成本和昂贵的空气泄漏。它会腐蚀管道系统并使您的生产陷入昂贵的停顿！
运输市场随着模块化商用而蓬勃发展...
系统可以在车载或高振动条件下的户外运行，它们可以不间断地运行，同时满足复杂实时应用的高带宽和性能要求。所有这些因素结合起来，即使是一个分散的市场也对其嵌入式设计有着极其苛刻的要求。此外，许多公共交通系统（例如铁路应用）的生命周期都需要延长，需要 7/24 运行 180,000 小时或相当于 20 年。这是基于 CEI 60077-1、CEI 60571、EN 50121、EN 50153、EN50155 EN 61000-4-1+2+3+4+5+6+8、IEC 563 标准的电气要求。这些标准定义了在机车车辆上安装的电子设备的所有特性，结合了防火防烟和其他环境规则。电子设备的运行条件、设计、构造和测试以及基本硬件和软件要求必须支持整个系统生命周期内在恶劣环境条件下无故障运行。
小型模块化反应堆设计和部署
1999 年获得设计认证（有效期 15 年） 7 年内 110 人年的 NRC 审查工作，耗资 3000 万美元 回答了 7400 多个问题，380 多个 NRC 会议，43 个 ACRS 会议 AP1000 设计认证 成本 9 亿美元 2002 年向 NRC 提交许可信息（DCD、PRA） 2005 年获得设计认证（有效期 15 年） 2011 年 6 月提交了第 19 版设计 2011 年 12 月批准了最终修订 摘自 AP1000 概述，Chuck Brockhoff，ASME O&M 委员会会议，2007 年
模块化开放系统方法 - INCOSE
模块化开放系统方法 (MOSA) 可以简洁地定义为“一种集成的业务和技术策略，旨在实现系统生命周期内具有竞争力且价格合理的采购和维持”。实施此方法的目标是确保系统尽可能采用高度内聚、松散耦合和可分割的模块进行设计，这些模块可以单独竞争并从独立供应商处采购。这可以让国防部获得作战能力，包括系统、子系统、软件组件和服务，与以前的专有程序相比，它们具有更高的灵活性和竞争力。MOSA 意味着使用模块化开放系统架构：这是一种现有概念，其中系统接口共享通用且被广泛接受的标准。MOSA 在新采购中采用的主要驱动力源自国会在 2017 年国防授权法案中的授权，即在 2019 年 1 月之前在国防部的重大采购中使用 MOSA。技术和威胁的快速发展需要更快的部署和修改作战能力的周期时间，而 MOSA 有可能加速和简化新能力的交付以满足这一需求。本文从供应商和收购方的角度讨论了 MOSA 原则发展的重要方面，并提出了十 (10) 条建议，以帮助社区成功采用 MOSA。这些建议是：
GATEKEEPER™ 模块化核心技术 - L3Harris
GATEKEEPER 模块化核心采用干扰缓解技术，特别适合识别和消除宽带信号。此功能经过调整以产生高净空。该功能还强调死区性能。该工具还会向用户报告干扰源信息，提高态势感知能力，并具有减少操作员对链接中断的反应时间的额外好处。该技术还包括去除比感兴趣信号 (SOI) 更弱或更强的信号以及比 SOI 更宽的信号的能力，同时保持 SOI 的完整性。
推动创新的模块化数据中心
模块化数据中心 (MDC) 可以以经济、快速和节能的方式解决这些挑战。如果正确构建和实施，它们可以极大地促进可持续发展目标。MDC 通过其预制和组装流程优化了上市时间，大大缩短了从订单到部署的时间。此外，模块化、随时可用的设计减少了现场所需的资源，并且由于它们部署在可配置的组件中，因此更容易实现战略变更，并且财务风险更小。MDC 本质上非常灵活。它们可以轻松重新安装和重新部署。可以根据需要添加组件，并且可以轻松地将其放置在更靠近数据创建点的位置，包括极端环境中的数据创建点。简而言之，MDC 支持可持续构建和运营数据中心，为下一步做好准备。
高效量子非计算的模块化合成
实现自动化非计算的第一步是能够合成伴随函数。给定一个代码单元 𝑓 ，伴随单元 𝑓 † 反向执行计算。它是通过反复应用线性代数恒等式 ( 𝑓 ; 𝑔 ) † = 𝑔 †; 𝑓 † 获得的。图 1 显示了一个示例。在那里我们还看到了模式 𝑔 ; 𝑓 ; 𝑔 †，称为共轭，其中 𝑔 计算一些变量，𝑓 使用它们，最后 𝑔 † 取消对它们的计算。量子编程框架通常支持自动共轭：程序员指定 𝑔 和 𝑓 ，框架自动合成伴随 𝑔 † 并在正确的位置调用它。 Qiskit [ Aleksandrowicz et al . 2019 ]、Quipper [ Green et al . 2013 ]、Qwire [ Paykin et al . 2017 ]、Q# [ Microsoft 2020 ]、Tower [ Yuan and Carbin 2022 ] 和 Qunity [ Voichick et al . 2023 ] 均支持伴随合成和自动共轭。然而，这还不够，主要有两个原因：
用于量子计算的开源模块化框架
1. 简介 量子计算是一种利用量子现象进行计算的新范式。目前，有噪声中型量子 (NISQ) 计算机 [1] 已经面世，再加上量子计算霸权方面的最新进展 [2, 3]，人们对这些设备的兴趣日益浓厚，因为它们可以比传统机器更快地执行计算任务。在许多近期应用 [4, 5] 中，量子机器学习 (QML) [6, 7] 领域被认为是利用 NISQ 计算机的一种有前途的方法，包括应用于高能物理 [8, 9] 等不断发展的研究领域。如今，量子处理单元 (QPU) 基于两种主要方法。第一种方法基于量子电路和基于量子逻辑门的模型处理器，最流行的实现者是 Google [10]、IBM [11]、Rigetti [12] 或英特尔 [13]。第二种方法采用退火量子处理器，例如 D-Wave [14, 15] 等。这些设备的开发和量子优势的实现 [16] 表明，未来几年将发生计算技术革命。然而，在 QPU 技术发展的同时，我们仍然必须对量子计算进行经典模拟，这一直是量子研究的基石，以阐述新的算法和应用。从理论角度来看，它是测试和开发量子算法的基本工具，而从实验角度来看，它为基准和错误模拟提供了平台。基于电路的量子计算机可以使用薛定谔或费曼方法进行经典模拟 [17, 18]。前者基于跟踪完整量子态并通过专门的矩阵乘法程序应用门。后者受到费曼路径积分的启发，可用于通过对不同历史（路径）求和来计算最终状态的振幅。薛定谔的方法是内存密集型的，因为它需要存储完整的