XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemdsi
MIL-STD-1519.pdf - DSI International
目录 封面 批准单 接收索引 配置文档 通用数据 uUT 设计数据 uUT 测试数据 uUT 接口要求 电气接口 机械接口 性能特性 测试信息 图纸 外形图 单元（主）装配图 详细和附加图 模块/子组件示意图 内部/计算机接线图 低电压示意图 子组件图 接线图 功能块图 测试缺陷图 配置通道 TRD 修订版 TRC 编号 0ss lgn=nc TRD 完整性
SAE20JA1000-1.pdf - DSI 国际
为了满足这种更高的期望，产品开发实践正在发生转变。如今，很少有时间或必要的资源来进行广泛的测试、分析和修复，以实现高质量和可靠性。技术的快速发展也阻碍了产品现场性能历史数据的积累。不幸的是，一些可靠性方法依赖于历史数据、其他经验信息的可用性，或通过大量且耗时的测试进行学习。新的现实要求在可靠性方法的选择和使用方面具有创新和创造力，并在产品开发计划的管理中具有团队合作和协作。必须从寻求消除产品投诉转变为引起对产品的赞扬。
DIAGnostic 数字线程 - DSI 国际
业界正准备寻求资金来源，将 CBM 插入 ATE 或 ATS 解决方案，就像 PHM 插入车载健康管理应用时的情况一样，这两种特定应用都无法充分考虑任何“测试”（车载 BIT 或由 ATE 执行）作为独立活动执行时的整体测试覆盖率。由于许多复杂设计被集成到（并在产品生命周期内反复更新）相互依赖的集成系统设计中，功能和故障传播的流程在这些子系统设计中和周围移动。当车辆运行模式根据 BIT 检索的时间改变传感器数据的确定性时，在设计车载 PHM（诊断推理）系统时考虑这些变量的任务变得艰巨，因为需要考虑到可变的（车载）BIT 测试覆盖率。随着运行模式和环境条件按预期或意外发展，诊断确定性始终与（BIT）测试结果的确定性相互依赖。全面定义测试覆盖范围的限制和约束（贯穿整个设计层次），还将揭示对机载 BIT 测试覆盖范围确定性的任何“干扰”，从而影响测试结果的准确性。PHM 和/或任何 CBM 应用都是跨学科、相互依存且不断发展的活动。Elite Diagnostics Engineering 工具的正确使用需要设计
DSI 投资组合委员会介绍
• 加快实施白皮书和十年计划，重点关注： • 十年计划中确定的社会重大挑战和科技创新优先事项。 • 支持科技创新全体会议和 IMC。 • 协调国家创新咨询委员会的更新 • 实施高等教育、科学、技术和创新格局评估，重新定位国家创新体系中的实体 • 协调实施 GRPBMEA 框架 - GEYODI • 制定国家创新体系战略，解决性别、青年和残疾人问题。 • 扩大国家创新体系在非
MIL-STD 1629A - DSI International
FMECA 作为设计工具和决策过程的有效性取决于问题信息在早期设计过程中的传递有效性。FMECA 受到的最大批评可能是它在改进设计方面的应用有限。造成这种情况的主要原因是 FMECA 的不及时性和孤立执行，没有为设计过程提供足够的输入。及时性可能是区分 FITECA 有效和无效实施的最重要因素。虽然 FMECA 的目标是识别系统设计中的所有故障模式，但其首要目的是尽早识别所有灾难性和关键性故障可能性，以便尽早通过设计修正消除或最小化这些可能性。因此，一旦在较高系统级别获得初步设计信息，就应立即启动 FMECA，并随着有关项目的更多信息的增加扩展到较低级别。
MIL-STD 1629A - DSI 国际
FMECA 作为设计工具和决策过程的有效性取决于问题信息在早期设计过程中的传递有效性。对 FMECA 最大的批评可能是它在改进设计方面的用途有限。造成这种情况的主要原因是 FMECA 的不及时性和孤立执行，没有为设计过程提供足够的输入。及时性可能是区分 FITECA 有效和无效实施的最重要因素。虽然 FMECA 的目标是识别系统设计中的所有故障模式，但其首要目的是及早识别所有灾难性和关键性故障可能性，以便尽早通过设计修正将其消除或最小化。因此，一旦在较高系统级别获得初步设计信息，就应启动 FMECA，并随着有关项目的更多信息可用，将其扩展到较低级别。
cbd/dsi/ahteg/2020/1/3
CBD/DSI/AHTEG/2020/1/3 第 2 页 7. “数字序列信息”（DSI）被广泛认为是一个占位符，迄今为止尚未就其替代词或精确定义达成共识。本研究首先力求通过解释可理解为构成 DSI 的各种信息类型并提供此类信息生成和使用方式的背景，确保有足够的技术基础来考虑 DSI 的概念。图 1 显示了来自遗传资源的信息流，这是读者了解本研究技术基础的重要参考。它以“分子生物学的中心法则”（即 DNA 转录为 RNA，进而翻译成蛋白质的过程）为基础，解释了遗传资源的 DNA（无论是从天然来源获得还是人工开发）如何用于生物学。DNA、RNA、蛋白质和代谢物在我们理解为生命的生物体内执行任务和过程。该图还描述了可能与遗传资源及其衍生物相关的不同类型的数据，包括基因组、转录组、代谢组、表观基因组数据和元数据。
映射DSI数据库的景观：
该图说明了DSI数据“转换”的简化示例。数据库名称以粗体列出。它显示了如何在科学数据库中转移和相互连接的DSI。该过程始于研究人员从欧洲核苷酸档案（ENA）中获得大肠杆菌基因组。从该基因组中，研究人员可能使用RefSeq确定了特定的感兴趣基因。然后，研究人员检查了该基因编码的酶（一种蛋白质），以及其特性，记录在Uniprot中。他们会进一步了解涉及酶的生化反应，他们咨询Brenda。研究人员利用KEGG提供的数据来编译代谢途径，这些数据与来自代谢的实验数据交叉引用。要分析与这些途径相关的化学特性（即，我们对酶破裂或将其放在一起的小分子的理解），研究人员转向Pubchem。出于药物开发的目的，它们将这些化学性质与在药品库中列出的已知药物，寻找潜在的抑制剂或激活剂进行了比较。接下来，研究人员探讨了有关这些药物的其他实验数据的临床试验。为了对上下文和含义有更广泛的了解，他们在PubMed上进行了交叉引用的发现，该发现提供了对同行评审出版物的访问。这种数据的迭代探索和交叉引用最终可帮助研究人员注释基因在基因本体论（GO）数据库中更准确地发挥作用，从而恢复了研究周期并增强了整体知识库。在这个简化的示例中，使用了11个与DSI相关的数据库，但实际上，使用DSI的科学家需要数千个。
航空航天推荐做法 - DSI International
工程师始终需要考虑组件故障对其设计的系统和结构的影响。然而，直到 20 世纪 60 年代早期，航空航天业对安全性和可靠性的要求开始明显，才开发出用于此类分析的正式方法（参考文献 2.3.1）。20 世纪 60 年代末，一些专业协会开始发布执行故障模式和影响分析 (FMEA) 的程序。其中最早的之一是汽车工程师协会的航空航天推荐做法 ARP926，“故障/故障分析程序”（参考文献 2.1.1），于 1967 年发布。1974 年，MIL-STD-1629（船舶）“执行故障模式、影响和危害性分析的程序”（参考文献 2.2.2）发布，经过多次修订，确立了分析系统的基本方法。到 20 世纪 80 年代，FMEA 已成为设计流程的标准组成部分——至少在航空航天业是如此。1988 年，福特汽车公司出版了《设计中的潜在故障模式和影响分析（设计 FMEA）和制造和装配过程中的潜在故障模式和影响分析（过程 FMEA）指导手册》（参考文献 2.3.7），将该方法应用于制造流程以及产品设计。该程序专注于汽车行业的特殊需求，并结合美国主要汽车制造公司及其供应商的意见，演变为 SAE 地面车辆推荐