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联想验证的零售设计：简化的部署和管理
Test Cases ......................................................................................................................... 6
经过验证的最终用户（VEU）列表补充第7号列表...
* LAM Research International Sarl（Lam Dalian Warehouse）C/O Liaoning JD Logistiss International Co.1个公共仓库达利安，中国116600。* LAM Research International Sarl（Lam Shanghai Warehouse）C/O HMG供应链（上海）有限公司，编号633，中国上海Pudong New District Shangfeng Road 201201. * LAM Research International Sarl（Lam Shanghai Warehouse），C/O Regal Harmony Logistiss Co. * LAM Research International Sarl（Lam Shanghai Warehouse Operator），C/O上海Well-Win-Win-Win Logistics Co.，Ltd。，No. 2667 Zuchongzhi Road，Pudong New District，上海，中国。633，中国上海Pudong New District Shangfeng Road 201201.* LAM Research International Sarl（Lam Shanghai Warehouse），C/O Regal Harmony Logistiss Co.* LAM Research International Sarl（Lam Shanghai Warehouse Operator），C/O上海Well-Win-Win-Win Logistics Co.，Ltd。，No.2667 Zuchongzhi Road，Pudong New District，上海，中国。2667 Zuchongzhi Road，Pudong New District，上海，中国。
通过合并活性子网络进行药物重新定位已在癌症和 COVID-19 中得到验证
计算药物重新定位旨在对现有药物进行排名和选择，以用于治疗新疾病或这些药物最初不是针对的现有疾病。在计算机筛选中使用大量可用的数字组学数据，有可能大大加快筛选有希望的候选药物的速度，以应对 COVID-19 等尚未找到令人满意的治疗方法的疾病的爆发。我们将 DrugMerge 描述为一种临床前计算药物重新定位的方法，该方法基于合并使用一组疾病活跃子网络构建算法获得的多个药物排名。DrugMerge 在大型基因共表达网络的背景下，使用来自受疾病影响的患者的细胞系/组织的差异转录组数据和来自药物扰动分析的差异转录组数据。对四种基准疾病（哮喘、类风湿性关节炎、前列腺癌和结直肠癌）的实验表明，在所有四种情况下，我们的方法都能在最先检测出临床上用于治疗特定疾病的药物。我们的方法与 CMAP（连接图）等最先进的工具相比毫不逊色。将 DrugMerge 应用于 COVID-19 数据后发现，许多目前正在进行 COVID-19 临床试验的药物都处于领先地位，这表明 DrugMerge 能够模仿人类专家的判断。
VISE：知识图完整性的验证和无效的符号解释
抽象知识图（kgs）自然能够捕获数据和知识的收敛性，从而使它们成为高度表达的框架，用于以连贯和互连的方式描述和集成异质数据。然而，基于开放世界假设（OWA），kgs中没有信息并不表示虚假或不存在；它仅反映了不完整。使用数值或符号学习模型，基于KG中现有的事实陈述来预测基于现有的事实陈述的新关系。最近，知识图嵌入（KGE）和符号学习在各种下游任务（包括链接预测（LP））中受到了相当大的关注。LP技术采用实体及其关系的潜在矢量代表来推断缺失的链接。此外，随着KGS产生的数据数量的不断增加，进行额外质量评估和验证工作的必要性变得更加明显。尽管如此，最新的kg完成方法在产生预测的同时未能考虑质量约束，从而导致建立有错误关系的kg。在医疗保健决策的背景下，准确的数据和见解的产生至关重要，包括诊断过程，治疗策略的制定以及实施预防措施。我们提出了一种混合方法，即Vise，该方法采用了符号学习，约束验证和数值学习技术的整合。Vise利用KGE捕获隐式知识并表示kg中的否定，从而增强了数值模型的预测性能。我们的实验结果证明了这种混合策略的有效性，该策略结合了符号，数值和约束验证范式的优势。VISE实施是在GitHub（https://github.com/sdm-tib/vise）上公开访问的。
戴尔验证的 AI 设计 – 对话式 AI 解决方案简介
主要优势 • 卓越的客户和员工体验 — 提供更快、更高质量的客户需求响应并改善他们的互动。• 简化 AI — 联合设计和验证的解决方案可快速轻松地部署针对对话式 AI 优化的硬件和软件堆栈。• 更快的 AI 洞察 — 经过验证的设计针对 Kore.ai 进行了优化，以加快性能和响应时间。• 更快的价值实现时间 — 预先训练的模型可轻松为各种用例构建对话式用户界面、虚拟助手和流程工作流。• 经过验证的 AI 专业知识 — 自信地部署经过工程测试的对话式 AI 解决方案，并获得世界一流的 Dell Technologies 服务和支持。选择 ProSupport Plus 作为软件和硬件支持的单一联系点。
经过验证的胶囊图像 r AI 模型的实际使用
背景和研究目的 胶囊内窥镜检查是一种耗时的过程，且错误率很高。人工智能 (AI) 可以通过减少需要人工审查的图像数量来显著减少读取时间。最近，一种支持 OMOM 人工智能的小肠胶囊已经过训练并验证，可用于小肠胶囊内窥镜视频审查。本研究旨在评估其在现实环境中的表现，并与标准读取方法进行比较。患者和方法在这项单中心回顾性研究中，首先用标准读取方法分析了 40 例使用 OMOM 胶囊进行的患者研究，然后使用 AI 辅助读取进行分析。比较了读取时间、病理识别、肠道标志识别和肠道准备评估 (Brotz 评分)。结果两种读取方法的总体诊断相关率为 100%。在每个病变的分析中，结合标准和 AI 辅助读取方法识别出 1293 个重要病变图像。 AI辅助阅读捕获了其中的1268个（98.1%，95% CI 97.15 – 98.7）个发现，而标准阅读模式捕获了1114个（86.2%，95% 置信区间 84.2 – 87.9），P < 0.001。平均阅读时间从标准阅读的29.7分钟缩短到AI辅助阅读的2.3分钟（P < 0.001），平均每个研究节省27.4分钟的时间。第一个盲肠图像的时间显示AI和标准读数之间存在99.2分钟的巨大差异（r = 0.085，P = 0.68）。肠道清洁评估一致率为97.4%（r = 0.805 P < 0.001）。结论AI辅助阅读在本研究中显示出显着的时间节省，而不会降低灵敏度。其他指标的评估仍然存在局限性。
Fortinet的经过测试和验证的云网络安全体系结构
在上图中，我们在HA模式下再次有一对FortiGate VM。FortiGate聚类协议（FGCP）提供故障转移保护，即使其中一个集群单元丢失连接，群集也可以提供FortiGate服务。FGCP也是第2层心跳，它指定了Fortigate单位在HA群集中的通信并保持群集运行的方式。FGCP将虚拟MAC地址分配给HA群集中的每个主单元接口。 虚拟MAC地址已经到位，因此，如果发生故障转移，则新的主要单元接口将具有与失败的主单元接口相同的MAC地址。 如果MAC地址在故障转移后要更改，则网络将需要更长的时间才能恢复。 流量是在进入Internet网关之前通过Fortigates从其他虚拟网络路由的。FGCP将虚拟MAC地址分配给HA群集中的每个主单元接口。虚拟MAC地址已经到位，因此，如果发生故障转移，则新的主要单元接口将具有与失败的主单元接口相同的MAC地址。如果MAC地址在故障转移后要更改，则网络将需要更长的时间才能恢复。流量是在进入Internet网关之前通过Fortigates从其他虚拟网络路由的。
SQuADDS：用于超导量子比特设计的经过验证的设计数据库和模拟工作流程
我们提供了一个超导量子设备设计的开源数据库，可用作定制设备的起点。每个设计都可以使用开源 Qiskit Metal 包以编程方式生成，并使用有限元电磁求解器进行模拟。我们提出了一种强大的工作流程，可在设计模拟中实现高精度。数据库中的许多设计都经过实验验证，显示出模拟参数和测量参数之间的高度一致性。我们的数据库包括一个前端界面，允许用户根据所需的电路参数生成“最佳猜测”设计。该项目为寻求制造新一类设备的研究小组提供了一个特性明确的起点，以便他们改进设计，从而降低了他们的进入门槛。超导量子比特是一个领先的量子信息技术平台。可扩展量子比特制造需要精确控制最常用于预测设备行为的哈密顿参数，例如量子比特非谐性和量子比特谐振器耦合。这反过来又需要精确定位经典电路参数（电感和电容）。这些很难解决，因为通常没有好的分析公式（甚至是近似公式）来根据设计几何预测电路参数。相反，研究人员必须根据其设计的独特边界条件对麦克斯韦方程进行数值求解。电磁场的有限元模拟可以提供相当准确的预测
用组件验证的点焊接分离的高级工业模拟方法
注意：近似MAT100故障表面是CAE模拟的特征。高级Seeger模型也使用测试数据来表征，该数据提供了更好的相关性。请参阅Mohammad Shojaee的演示文稿以获取更多详细信息
JP 3-18，联合强行进入行动 CH 1，已验证 2021
本出版物是在参谋长联席会议主席 (CJCS) 的指导下编写的。它阐述了联合条令，以管理美国武装部队在联合行动中的活动和表现，并为与政府和非政府机构、多国部队和其他跨组织伙伴的军事互动提供了考虑因素。它为作战指挥官和其他联合部队指挥官 (JFC) 行使权力提供了军事指导，并规定了联合作战和训练的条令。它为武装部队在制定和执行其计划和命令时提供军事指导。本出版物的目的并非限制 JFC 的权力，使其能够以 JFC 认为最合适的方式组织部队和执行任务，以确保在实现目标时团结一致。