XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPipelines
使用流体瞬变检测管道和管网系统中的泄漏和堵塞
和堵塞检测技术，特别是逆瞬态方法 (ITM) 的验证，已在阿德莱德大学作为本博士学位的一部分构建。 ,es"ar"ñ。两个计算机程序，NETTRANS 用于使用特征法 (MOC) 在管道网络中进行瞬态模拟，NETFIT 用于使用逆
蓝色大象检查熊猫：SQL
抽象数据预处理，将数据转换为适合训练模型的合适格式的步骤，很少发生在数据库系统中，而是在外部Python库中，因此需要首先从数据库系统中提取。但是，对数据库系统进行了调整以进行有效的数据访问，并提供汇总功能，以计算数据（偏见）中某个值的不足或过分代表所需的分布频率。我们认为，具有SQL的数据库系统能够执行机器学习管道，并发现技术偏见（通过数据预处理引起的）有效地。因此，我们提供了一组SQL查询，以涵盖数据预处理和数据检查：在预处理过程中，我们用标识符注释元组以计算列的分布频率。要检查分布更改，我们将预处理的数据集与元组标识符上的原始数据集一起加入，并使用聚合功能来计算每个敏感列的出现数量。这使我们能够检测到过滤元组的操作，从而删除了列的技术偏见，即使已经删除了列。为了自动生成此类查询，我们的实施将Mlinspect项目扩展到以Python编写的现有数据预处理管道到SQL查询，同时使用视图或公共表格表达式（CTES）维护详细的检查结果。评估证明，超出主机数据库系统的现代现代化，即umbra，加速了预处理和检查的运行时。即使是基于磁盘的数据库系统，甚至在实现视图时也显示出与UMBRA的相似性能。
通过AI驱动的预测模型提高DEVOPS效率，以连续集成和部署管道
在DevOps实践的核心中是连续集成（CI）和连续部署（CD）管道，它们可以自动化软件交付的关键阶段。连续集成涉及将多个贡献者的代码更改合并为共享存储库，然后通过测试进行自动验证[3]。这确保了及早发现并解决集成问题，从而减少了开发周期后期昂贵的错误的可能性[4]。连续部署，另一方面，将测试代码发布到生产环境中，使组织能够快速可靠地向用户提供更新[5]。一起，这些实践构成了DevOps工作流的骨干，确保了无缝集成，一致的交付和高质量的软件[6]。
氢混合天然气对现有高压管道线束能量的影响
摘要 本研究旨在研究在管道运行的紧急情况下，氢气混合天然气对线路能量的影响。通过电解从可再生能源中生产氢气，然后将其注入天然气网络，为电网调节和能量存储提供了灵活性。在这种情况下，了解氢气百分比含量对于输电网络运营商至关重要，因为氢气百分比含量可以在氢气-天然气混合物运输过程中安全地影响长期钢制管道服务中的材料。本文首先回顾了现有管道系统中可以与天然气混合的氢气的允许含量，然后研究了压缩机启动和关闭两种情况下对线路能量的影响。在后一种情况下，使用非稳定气体流动模型。为了避免解域中的虚假振荡，在数值近似中使用了通量限制器。使用 GERG-2008 状态方程来计算物理性质。本研究选取已运行多年的树状高压天然气管网作为案例研究，研究结果对管道运营商评估供气安全性具有重要意义。
在 ADC 和放射性药物产品线和平台之间开展合作，降低风险、实现差异化，验证您的技术
• EZWi-Fit ® 采用 TopI 抑制剂作为负载，内在效力高于 Dxd。该负载不是 ABC 转运蛋白的底物，具有显著的旁观者效应。• 化学修饰的稳定可裂解连接子具有很强的亲水性。通过非 MC 化学结合，连接子-负载的解离大大减少。• 无论靶标和肿瘤类型如何，基于 EZWi-Fit ® 平台衍生的 ADC 均表现出优于 GGFG-Dxd ADC 的体内疗效。ADC 在多种对 MMAE 或 Dxd 有抗性的 CDX 和 PDX 模型中表现出肿瘤抑制或根除活性。即使在靶标表达较低时，ADC 也表现出令人印象深刻的活性。• 由于清除率低，EZWi-Fit ® 衍生的 ADC 具有很好的血清和肿瘤暴露。对多种 EZWi-Fit ® 衍生 ADC 的 NHP 安全性评估显示出很好的耐受性。
利用冷冻电镜彻底改变小分子药物发现流程：高通量筛选和高分辨率数据收集的工作流程
人类 CDK 活化激酶 (CAK) 复合物是癌症药物的一个有趣靶点，因为它参与转录起始控制和细胞周期 2 。为了发现和合理设计具有更高效力和更少脱靶效应的下一代疗法，允许应用基于结构的药物设计方法的结构数据至关重要。因此，我们着手对 CAK 复合物的结构进行表征，这些复合物与一系列市售分子以及与 ICEC0942 3 一起开发和表征的一系列化合物结合，旨在揭示 CDK7 抑制剂选择性的结构基础，为下一代疗法铺平道路。
Superior ICP 公共副本 - 环境保护署
本材料受版权保护，是 Enbridge Pipelines Inc. 及其附属公司的专有财产。未经 Enbridge Pipelines Inc. 事先书面同意，不得对外分发或传播本材料。申请版权持有人书面许可复制本出版物的任何部分，应向 Enbridge Pipelines Inc. 法律部提出申请，地址为 Enbridge Tower, 10201 Jasper Avenue, P.O.Box 398, Edmonton, Alberta TSJ 2J9。Enbridge Pipelines Inc. 对本文件中的错误或遗漏，或因对外使用或复制本材料而导致的直接、偶然或间接损失或损害不承担任何责任。
地热数据存储库的数据标准和管道的更新：地理空间数据和分布式声音传感数据
1。从数据所有者那里获取数据2。消化数据以了解包括的内容3。将数据转换为机器可读格式4。质量保证和质量控制5。在机器学习算法中使用6。重复前面的步骤，直到满足所有数据需求7。策划数据集和ML输出的传播
审查CI/CD管道的AI驱动监控和诊断症的进展，Teemu Myllynen 1*，Eunice Kamau 2，Sikirat Damilola Mustapha 3，G
抽象的连续集成和连续部署（CI/CD）管道是现代软件开发的关键组成部分，可以快速地提供可靠的应用程序。但是，确保CI/CD管道的无缝操作仍然是一个挑战，因为管理代码更改，依赖关系和不同测试环境的复杂性。人工智能（AI）的最新进步已引入了CI/CD工作流程中监测和诊断的创新方法，从而显着提高了它们的效率，可靠性和弹性。本评论探讨了监测和诊断CI/CD管道中使用的最先进的AI驱动技术。AI方法（例如机器学习（ML）算法，异常检测系统和预测分析）正在通过识别潜在瓶颈，预测建筑故障并优化资源分配来改变管道管理。关键开发包括AI驱动的日志分析，该分析可自动检测错误模式和根本原因识别，并适应性地管理管道配置以最大程度地减少故障率。本文还研究了自然语言处理（NLP）在分析开发人员反馈和改善团队之间的沟通中的作用。AI驱动的可观察性平台，该平台将来自多个管道阶段的数据集成以提供实时见解，以增强决策和减少停机时间的能力。挑战，例如将AI系统集成到现有的CI/CD框架中，处理大量数据，并确保在AI驱动的诊断中解释能力，以及建议的解决方案。领先技术公司的案例研究说明了AI对CI/CD管道性能的影响，展示了建筑成功率，部署速度和整体运营效率的可测量提高。本评论结束了结论，以识别新兴趋势，例如使用联合学习用于隐私诊断，以及用于自动代码修复的生成AI模型的集成。DOI: https://doi.org/10.54660/.IJMRGE.2024.5.1.1119-1130 Keywords: AI-Powered Monitoring, CI/CD Pipelines, Artificial Intelligence, Machine Learning, Anomaly Detection, Predictive Analytics, AI-Driven Diagnostics, NLP in CI/CD, Reinforcement Learning, Software Development Automation
使用OpenVino在Lenovo Thinksystem上使用OpenVino的企业LLM应用程序SR650 V3加速了RAG管道，该应用程序具有第5代Intel Xeon可伸缩过程
Lenovo Thinksystem SR650 V3凭借Intel第五代处理器，为生成AI用例提供了高度性能且可扩展的解决方案，包括那些对成功用户体验的低延迟要求（例如实时聊天机器人）（目标延迟约为100ms）。它在单个2U服务器中提供了多个存储和网络选项，可适应各种业务需求，同时提供无缝的可扩展性以适应不断变化的需求。它支持DDR5-5600 mt/s的内存模块，以及一个或两个第五代英特尔Xeon处理器，该处理器融合了Intel Advanced Matrix扩展名（Intel AMX），以满足尖端AI工作负载的计算密集要求。此外，它包含三个驱动器区域，该区域可支撑高达20x 3.5英寸或40x 2.5英寸热交换驱动式托架，以高效且可扩展的存储空间。