XiaoMi-AI文件搜索系统
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多合一电池质量保证系统
无缝集成到您的设施中，以与自动化设施，EXA可能的硬件组件和考试软件套件相结合，可以轻松地集成到现有的系统中。考虑到仅一秒钟的测量时间，每天评估的细胞数量仅在设施的接触时间和平行处理的细胞数量上进行。Safion可应要求提供自动化套件，并与您的个人自动化专家进行密切合作，以选择整合考试COM PONENTS以获得完美结果的最佳方法。
TwinOps：数字孪生与 DevOps 相遇 - DTIC
本报告总结了 TwinOps 项目的贡献，该项目由软件工程研究所资助，为期一年，于 20 财年执行。这项研究的贡献有两个方面。首先，它引入了 ModDevOps，作为一种创新方法，使用 DevOps 概念和从模型生成代码来连接基于模型的工程和软件工程。ModDevOps 平滑了从模型级验证和确认 (V&V) 到软件生产的过渡。其次，该研究开发了 TwinOps，这是一种特定的 ModDevOps 管道，通过在构建模型工件时对其进行精心组合，为系统工程师提供新的分析能力。
二氧化碳去除技术创新机会
致谢 作者谨向一些个人表示最深切的感谢，他们对本报告提供了深思熟虑的反馈和指导，包括美国能源部化石能源和碳管理办公室的 Rory Jacobson、RMI 的 Rudy Kahsar、ClimateWorks 的 Jan Mazurek、CEA Consulting 的 Lydia Kapsenberg、海洋前沿研究所的 Eric Siegel、Third Way 的 Rudra Kapila、CarbonPlan 的 Freya Chay、墨卡托研究所的 Jan Minx、劳伦斯伯克利国家实验室的 Peter Nico，以及美国国家可再生能源实验室 (NREL) 的 Abhijit Dutta、James Niffenegger、Anne Ware、Gary Grim、Daniel Ruddy、Rebecca Hanes 和 Ling Tao。Anna Nixon、Elizabeth Stone、Jonathan Olavarria 和 Michael Deneen (NREL) 提供了通讯支持，包括编辑和图形设计。我们还要感谢为我们的调查做出贡献的众多主题专家。任何错误和遗漏均由作者独自承担责任。本研究由化石能源和碳管理办公室资助。
摄影材料展览指南 - AIC Wiki
贡献者（按字母顺序）：Catherine Ackerman、Nancy Ash、Sarah Bertalan、Jean-Louis Bigourdan、Barbara N. Brown、Ed Buffaloe、Carol Crawford、Corinne Dune、Thomas M. Edmondson、Debra Evans、Julia Fenn、Betty Fiske、Gwenola Furic、Judy Greenfield、Doris Hamburg、Marc Harnly、Pamela Hatchfield、Cathy Henderson、Nancy Heugh、Ana Hofmann、Emily Klayman Jacobson、Martin Jurgens、Nora Kennedy、Daria Keynan、Lyn Koehnline、Barbara Lemmen、Holly Maxson、Constance McCabe、John McElhone、Cecile Mear、Jennifer Jae Mentzer、Jesse Munn、Rachel Mustalish、Douglas Nishimura、Leslie Paisley、Sylvie Penichon、Hugh Phibbs、Dr. Boris Pretzel、Chandra Reedy 博士、Nancy Reinhold、Andrew Robb、Grant Romer、Kimberly Schenck、Douglas Severson、Tracey Shields、Angela Thompson、Sarah Wagner、Clara Waldthausen、Mike Ware 博士、Stephanie Watkins、Paul Whitmore 博士、Faith Zieske、Edward Zinn
AN/ALQ-217 电子支援措施 (ESM) 系统
系统升级将 Owego 成熟的数字接收器技术与军用商业架构相结合，显著提高了系统性能，系统硬件重量减轻了 64%（安装系统重量减轻了 55%），可靠性提高了八倍，为客户提供了低风险、低成本、高性能的解决方案。重量减轻归因于几个因素：先进的天线设计、射频组件小型化和模块功能增强。重量减轻使 E-2C 多用途任务的关键其他传感器可以在不改变机身的情况下实现。
通过融合实现决策优势
陆军在实现这一联合网络的技术、创新和实验方面处于领先地位。其 PC 学习活动已证明其能够利用新兴技术和创新概念实现跨军种和跨域融合。陆军未来司令部、CFT、作战能力发展司令部和软件工厂正在结合士兵的经验、行业资源和科学家的专业知识来开发和交付未来的战斗力量。通过实验和联合协作，陆军正在将 JADC2 变为现实，从而增强战略竞争中的威慑力和冲突中的强势对抗。
ADELIA Gen2 模拟深度学习推理加速器
能源效率：与传统数字加速器相比，ADELIA 的模拟数字架构可将功耗降低高达 90%。这使其成为电池供电设备的理想选择。超低延迟：ADELIA 的高速处理能力支持需要快速响应的实时应用。这对于实时分析等任务至关重要。软件工具链：ADELIA 配备了强大的软件开发工具包，可简化神经网络的优化和部署。多功能性：ADELIA 用途广泛，可用于各种 AI 应用，包括图像和语音识别、自然语言处理和医疗诊断。易于实现对客户要求的适应。
商标异议公告 - 美国专利商标局
对于（基于44（E））计算机软件和软件开发工具，即由基于代码的计算机程序组成的软件开发工具、用于公钥加密、认证、访问控制和数字版权管理、验证、隐私、语音和文本的机密性和完整性、语音的有线和无线传输、通信领域加密信息的 Web 服务和文本以及通信领域加密信息的认证的计算机软件；计算机固件，用于加密、认证以及语音、网络服务和文本的有线和无线传输；用于通信领域加密、解密、认证及有线和无线传输语音、网络服务和加密信息文本的计算机硬件，以及通信领域加密信息的认证、设备到设备通信、密码学、数字签名和公钥和私钥生成、安全功能（即加密、认证、授权、认证、验证、数据隐私、保密性和数据完整性）的计算机硬件；集成电路；计算机软件存储介质，即预先录制的 CD-ROM 和计算机磁盘，其中包含用于提供加密、认证、授权、身份验证、验证、数据隐私、保密性和数据完整性、计算机网络、密码、数字签名和私钥和公钥生成以及安全功能（即加密、认证、身份验证、验证、数据隐私、保密性和数据完整性）的计算机软件和文档；无线寻呼机；调制解调器；蜂窝电话；电信设备，即无线电发射机、电话发射机、SA-