XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSuite
阿姆斯特丹建模套件-SCM
您可以使用AMS做什么？•提取精确的材料特性，包括工作功能，光谱，电离电位，带盖等。• Model physical processes based on large scale atomistic simulations of sputtering, etching, and chemical vapor deposition • Study the mechanical properties of materials with automatic workflows for Young's modulus, yield point, Poisson's ratio, and tribology calculations • Discover new materials with M3GNET , the new universal machine learning potential • Create novel ReaxFF or DFTB parameter sets that suits your needs with ParAMS
介绍Microsoft Security Suite
所有Microsoft 365计划提供了Microsoft Defender Antivirus提供基线保护和安全性。但是，Microsoft 365业务高级还包括Microsoft Defender for Business，提供额外的威胁保护，数据保护和设备管理功能。Microsoft Defender for Business是Microsoft的新端点保护解决方案，该解决方案在Windows，iOS，MacOS和Android操作系统上管理威胁，从而帮助中小型企业更接近零日威胁保护。具有下一代防病毒和端点检测和响应功能，您的业务将对跨设备进行复杂的勒索软件攻击进行全面辩护。
Leica 摄影测量套件简化工作流程
马赛克制图专业人员正寻求有效的马赛克处理方法，因为他们面临着越来越大的压力，需要快速生成大量地理空间信息，同时对准确性的要求也越来越高。在各种软件包之间移动或使用并非为处理马赛克功能而设计的 GIS 系统可能会令人沮丧、耗时，并且存在数据丢失的风险。使用 LPS 进行马赛克处理是一个过程，包括同时进行色彩平衡和马赛克处理 - 无需第三方软件。切割线（马赛克中重叠图像之间的边界）可以自动生成或由用户自定义。LPS 试图在图像之间放置切割线，使其遵循自然出现的线条，例如道路、建筑物和水道，以最大限度地减少图像边界的出现。羽化用于进一步掩盖图像边界，从而实现从一个图像到另一个图像的平滑过渡，几乎没有或没有明显的边界。通过使用 LPS，马赛克的密集过程得到简化和加快，使用户能够专注于分析。
用于GPU加速基因组分析的基准套件
摘要 - 基因组分析是对基因的研究，其中包括对基因组特征的识别，测量或比较。基因组学研究对我们的社会至关重要，因为它可以用于检测疾病，创建疫苗和开发药物和治疗方法。作为具有大量并行处理能力的一种通用加速器，GPU最近用于基因组学分析。开发基于GPU的硬件和软件框架用于基因组分析正在成为一个有希望的研究领域。为了支持这种类型的研究，需要基准，以具有代表性，并发和多种应用程序的应用程序。在这项工作中，我们创建了一个名为Genomics-GPU的基准套件，其中包含10种广泛使用的基因组分析应用。它涵盖了DNA和RNA的基因组比较，匹配和聚类。我们还调整了这些应用程序来利用CUDA动态并行性（CDP），这是一个支持动态GPU编程的最新高级功能，以进一步提高性能。我们的基准套件可以作为算法优化的基础，也可以促进GPU架构开发进行基因组学分析。索引术语 - 基因组学，生物信息学，基准测试，GPU，加速计算，基因组分析，计算机体系结构。I。研究基因组序列分析是指组织ISM的DNA序列的研究。该程序具有许多重要的应用，例如大流行爆发追踪，早期癌症检测[79]，药物发育[43]和遗传疾病鉴定[87]。要通过通过四个字母（A，C，T和G）（也称为碱基或核苷酸）的字符串的形式将DNA分子通过分析生物体的基因组构成分析。确定碱基序列的过程称为基因组测序[30]。比较和发现生物学序列之间差异的过程称为序列比对[67]。过去十年中，基因组数据库的指数增长，需要在计算工具的帮助下进行大量数据。结果，已经开发了几种用于基因组分析的工具，例如BLAST [57]和GATK [58]。为了提高性能，某些基因组测序框架（例如Parasail [31]和KSW2 [53]）采用了具有SIMD能力的CPU。他们利用SIMD指令提供的并行性来执行矩阵计算，通过在多个操作数中运行同一矢量命令。FPGASW [39]使用FPGA中的大量执行单元创建线性收缩期
Trusighttm软件套件中的变体策划
可以添加不同类型的证据，包括来自出版物的数据以及来自网页或其他来源的信息。选择了证据类型，并且给出的源头可以添加证据本身，可以在“证据摘要”框中添加（图12）。如果添加PMID，则将引用自动拉到“引文”框。用户可以从文献搜索队列中附加证据，引用和PMID将被自动化。可以在“策展人笔记框”中添加笔记。这些将被保存，但不会被拉到报告中。添加了所有证据后，请按“保存”以将所有精选的内容保存在知识网络服务中，然后返回“基因详细信息”页面。疾病/表型领域是基于本体的，如果需要，用户可以添加自定义术语。
SAT 评估套件 – 美国大学理事会
文章 1 我们在网上浏览信息对大脑的影响并非都是坏的。某些认知技能会因使用电脑和网络而得到加强。这些技能往往涉及更原始的心理功能，如手眼协调、反射反应和视觉线索处理。一项被广泛引用的关于视频游戏的研究表明，在玩了 10 天的电脑动作游戏后，一群年轻人在各种图像和任务之间转移视觉焦点的速度显著提高。网页浏览可能还会增强与快速解决问题相关的大脑功能，尤其是当它需要在大量数据中发现模式时。英国一项关于女性在线搜索医疗信息方式的研究表明，经验丰富的互联网用户至少在某些情况下可以在几秒钟内评估网页的可信度和可能的价值。我们练习上网和浏览的次数越多，我们的大脑在这些任务上就越熟练。但是，如果只看这些好处就断定网络让我们变得更聪明，那就大错特错了。在 2009 年初发表的一篇《科学》文章中，著名发展心理学家 Patricia Greenfield 回顾了 40 多项关于各种媒体对智力和学习能力影响的研究。她总结道：“每种媒体都会发展一些认知技能，而牺牲其他技能。”她写道，我们越来越多地使用网络和其他基于屏幕的技术，这导致了“视觉空间技能的广泛和复杂的发展”。但这些收益伴随着我们“深度处理”能力的减弱，而这种能力是“专注的知识获取、归纳分析、批判性思维、想象和反思”的基础。我们知道，人类大脑的可塑性很强；神经元和突触会随着环境的变化而变化。当我们适应一种新的文化现象时，包括使用一种新的
Hemsley学习套件信息指南
•8个位于每个表位置的数字监视器•学习者通过连接（来自信息台上的HDMI - 电缆）和无线（Windows，OS X，Chromeos，Chromeos，iOS和Android支持）连接到学习者显示器的能力。无线演示文稿需要在您的设备上安装WEPRESENT应用程序（可从http://www.wepresentwifi.com/downloads.html下载）。最多可以无线连接4个设备与显示器连接（在这种情况下无HDMI连接）。注意：主持人无法将室内PC镜像到学习者显示器上，并且他们无法互相镜像。
全栈、AI 驱动的 EDA 套件
希望达到最佳功率、性能和面积 (PPA) 目标的设计工程师可以利用 Synopsys 设计空间优化 (DSO.ai™) 解决方案。验证工程师可以利用 Synopsys 验证空间优化 (VSO.ai™) 解决方案更快地实现更高质量的验证覆盖率。测试工程师面临着减少测试模式数量并优化缺陷覆盖率的挑战，可以采用 Synopsys 测试空间优化 (TSO.ai™) 解决方案。模拟设计工程师可以使用 Synopsys 模拟空间优化 (ASO.ai™) 来提高模拟设计的性能和稳健性，方法是优化跨多个测试台和数百个 PVT（工艺、电压、温度）角的复杂模拟设计，以快速收敛到符合工程规范的最佳设计点。Synopsys ASO.ai 中包含的其他技术使设计人员能够跨技术节点快速迁移模拟设计。