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标签 AIR III 重力计 - Micro g LaCoste
来自测量飞机和 GPS 基站的原始现场数据可以立即处理，以产生沿测量线的自由空间和布格重力异常。处理后的数据可以导出到地图绘制软件包（例如 geosoft oasis montaj）或通用地图绘制工具 (gmt)，以执行诸如测量线水准测量、网格化和地图绘制等任务。通过快速的数据周转，可以识别数据质量问题和可能的系统问题，并及时处理操作问题。
CH-53K 航空电子管理系统 - Defense.info
您可以信赖的灵活服务解决方案。从初始交付到整个飞机生命周期，我们都会为您提供全面的服务和支持解决方案。我们的全球支持网络提供生命周期支持解决方案，包括基于性能的维护和维修、工程解决方案、备件、培训和模拟解决方案；所有这些都由业内最佳的周转时间支持。罗克韦尔柯林斯随时随地提供可靠的解决方案。
工业机器视觉固定扫描仪手册-en-us.pdf
通过 Zebra OneCare™ 维护计划，获得客户所需的支持。Zebra OneCare Essential 提供全天候支持，包括全面保障正常磨损和意外损坏，周一至周五 8:00-5:00 当地时间现场客服技术支持，3 个工作日内交付，以及软件更新和补丁。如果您需要提前更换设备并享受次日发货服务，您可以选择 Zebra OneCare Select。两种计划均可根据您的需求提供 3 年或 5 年的保修服务。
机场协作决策 - DigitalOcean
在涉及空侧流程的所有利益相关者中，从进近到转机和起飞，对于实现共同的态势感知和涉及多个利益相关者的协作决策过程至关重要。通过交换实时相关信息，利益相关者将基于相同且最佳的可用信息分享共同观点，这将对可预测性、准时性、燃油消耗和环境以及资源利用产生积极影响。虽然 A-CDM 本身具有许多好处，但为了进一步增强这些好处，在航路和陆侧之间共享信息至关重要。
使用人工智能对胸部 X 光检查工作列表进行优先级排序：临床工作流程模拟
摘要 目的 旨在评估人工智能 (AI) 的智能工作列表优先级排序是否能够优化放射学工作流程并减少胸部 X 光片 (CXR) 中关键发现的报告周转时间 (RTAT)。此外，我们研究了一种方法以抵消 AI 的假阴性预测的影响——由于 CXR 被排在工作列表的末尾，这会导致 RTAT 非常长且危险。 方法 我们开发了一个模拟框架，通过结合医院特定的 CXR 生成率和报告率以及病理分布来模拟大学医院的当前工作流程。利用这个框架，我们模拟了标准工作列表处理“先进先出”(FIFO)，并将其与基于紧急程度的工作列表优先级排序进行了比较。检查优先级排序由 AI 执行，将八种不同的病理发现按紧急程度降序排列：气胸、胸腔积液、浸润、充血、肺不张、心脏扩大、肿块和异物。此外，我们引入了最长等待时间的上限，超过此上限后，将为检查分配最高紧急程度。结果与 FIFO 模拟相比，所有优先级模拟中所有关键发现的平均 RTAT 均显着减少（例如，气胸：35.6 分钟 vs. 80.1 分钟；p < 0.0001），而大多数发现的最大 RTAT 同时增加（例如，气胸：1293 分钟 vs. 890 分钟；p < 0.0001）。我们的“上限”大大降低了所有类别的最大 RTAT（例如，气胸：979 分钟 vs. 1293 分钟/1178 分钟；p < 0.0001）。结论我们的模拟表明，AI 的智能工作列表优先级排序可以降低 CXR 中关键发现的平均 RTAT，同时保持较小的 FIFO 最大 RTAT。要点 • 基于医院经验数据开发逼真的临床工作流程模拟器，可使用人工智能精确评估智能工作列表优先级。 • 使用没有最大等待时间阈值的智能工作列表优先级可能会产生人工智能的假阴性预测风险，从而大大增加报告周转时间。 • 使用最先进的卷积神经网络可以将平均报告周转时间缩短到几乎完美分类算法的上限（例如，气胸：35.6 分钟 vs. 30.4 分钟）。
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Dell Computers，Inc。
当前的状况及其影响伯克利市参加了由河滨县与戴尔营销公司（Dell Marketing L.P.）协商的合作定价协议1授予Dell Marketing L.P.的许可解决方案提供商协议。目前，戴尔为伯克利市提供了标准化的硬件和软件，可促进有效的故障排除，设备更换的快速周转时间以及标准化的桌面成像。
2021 年新加坡经济调查
全年总消费支出增长 4.5%，扭转了 2020 年 7.0% 的降幅，这得益于私人和公共消费的增长。具体而言，私人消费从 2020 年 12.9% 的降幅反弹至 2021 年增长 4.5%，这主要是由于杂项商品和服务以及娱乐和文化支出增加。与此同时，公共消费增长从 2020 年的 13.3% 放缓至 2021 年的 4.5%。
CTO SBIR 24.1：车队准备中心的高级机器人自动化
描述：车队准备中心（FRC）在维持海军航空准备方面起着关键作用。这些中心负责海军飞机和组件的维护，维修和大修。自动化有可能简化这些过程，从危险环境中删除工人，为大修敏感的基板提供新的功能，提高生产率，减少周转时间并增强整体准备就绪。Navair致力于通过先进的机器人自动化，机器学习，计算机视觉和人工智能来促进创新和提高机队准备中心的效率。