XiaoMi-AI文件搜索系统
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GeoAI 与 ArcGIS 结合，将 AI 集成到 NMCA 的端到端工作流中
• 使用 NLS 建筑物足迹 • 使用 LAS 数据 • 训练 maskRCNN 模型 • 使用 AI 为建筑物添加属性 • 根据属性应用程序规则来创建 3D • 可以进行手动处理
BIM 和施工管理：经过验证的工具、方法和工作流程
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高度动态的分散工作流的可信服务发现
随着交互式数据流的提供量增加，作为物联网 (IoT) 的一部分部署的、可通过远程微服务访问的智能设备和传感器的数量和功能将急剧增加。这为通过在不同工作流配置中互连这些微服务来快速构建新应用程序提供了机会。挑战在于发现所需的微服务，包括来自受信任合作伙伴和更广泛社区的微服务，同时能够在不同的网络条件下稳健运行。本文概述了一种工作流方法，该方法提供可验证的可信服务的去中心化发现和编排，以支持多方操作。该方法基于采用自主主权身份研究的模式，特别是可验证凭证，以隐私保护和安全的方式在同行之间基于服务描述和先前服务使用情况的证明共享信息。这为批准和评估不同服务的质量提供了一个动态的、基于信任的框架。整理这些新的服务描述并与基于向量符号架构 (VSA) 的现有分散式工作流研究相结合，为高效、可信的服务发现提供了增强的语义搜索空间，这对于支持各种新兴的边缘计算环境是必不可少的。设计了一种动态分散式服务发现系统的架构，并通过应用于使用可信对等方报告的异常检测服务经验来确定服务选择的场景来描述。© 2022 Elsevier BV 保留所有权利。
将人工智能与放射学报告工作流程（RIS 和 PACS）相结合
用于检测特定疾病的放射图像的计算机分析正在迅速兴起，例如检测乳腺病变、脑出血、中风、骨折、主动脉夹层、肺结节等。人工解释会考虑其他信息，例如患者的症状和体征、先前的图像、血液检查和组织病理学报告。放射科医生了解计算机算法的局限性，并经常质疑计算机的解释。考虑到这一点，即使在实施人工智能算法后，放射科医生仍将继续发布针对患者的个性化可操作报告。可操作报告提供初步诊断、潜在的鉴别诊断和下一步治疗建议（通常由当地情况和服务可用性决定）。1
评估Zenotof 7600系统鲁棒性的定量蛋白质组学工作流程
该技术说明证明了用于扩展微流蛋白质组学LC-MS分析的Zenotof 7600系统的性能和鲁棒性。该系统是连续运行的28周，而没有仪器清洁或维护，除了例行调整和校准外。鲁棒性，其中使用Zeno Swath DIAS方法分析了人类K562胰蛋白酶消化标准的5 ng和50 ng载荷的复制注射，以评估定量蛋白质组学性能。评估期包括从24-28周进行的加速鲁棒性测试，包括> 1,000个注射（每次注射0.5-1 ng之间的柱载荷）和> 1,020 µg的K562摘要，并注入了系统中，以模拟高通量蛋白瘤研究。在28周内分析了超过1200 µg的蛋白质消化系统。QC结果表明，系统性能在21周的测试期间保持稳定，并且已识别和量化的蛋白质组和前体的数量与变异系数（CVS）<20％一致。这些数据表明Zenotof 7600系统是
MagMAX 无细胞 DNA 分离试剂盒的预处理和提取工作流程
仅供研究使用。不可用于诊断程序。© 2022 Thermo Fisher Scientific Inc. 保留所有权利。除非另有说明，所有商标均为 Thermo Fisher Scientific 及其子公司的财产。Streck 是 Streck Laboratories Inc. 的商标。COL117647 0322
将量子计算纳入药物设计工作流程的见解
尽管许多量子计算 (QC) 方法都有望在理论上优于传统方法，但量子硬件仍然有限。因此，在计算机辅助药物设计 (CADD) 中利用近期 QC 需要明智地划分经典计算和量子计算。我们提出了 HypaCADD，这是一种混合经典量子工作流程，用于寻找与蛋白质结合的配体，同时考虑基因突变。我们明确确定了我们药物设计工作流程中目前可以通过 QC 替换的模块：非直观地，我们将突变影响预测因子确定为最佳候选者。因此，HypaCADD 将经典对接和分子动力学与量子机器学习 (QML) 相结合，以推断突变的影响。我们以 SARS-CoV-2 蛋白酶和相关突变体为例进行了案例研究。我们使用由量子比特旋转门构建的神经网络将经典机器学习模块映射到 QC 上。我们已经在模拟和两台商用量子计算机上实现了这一点。我们发现 QML 模型的性能可以与经典基线相媲美，甚至更好。总之，HypaCADD 为利用 QC 实现 CADD 提供了一种成功的策略。
QuaSiMo：用于编写量子模拟混合工作流的组合库
我们提出了一种可组合的设计方案，用于开发用于量子模拟应用的混合量子/经典算法和工作流。我们的面向对象方法基于构建一组富有表现力的通用数据结构和方法，这些结构和方法可以编程各种复杂的混合量子模拟应用程序。我们方案的抽象核心是从对当前量子模拟算法的分析中提炼出来的。随后，它允许通过扩展、专业化和动态定制我们设计定义的抽象核心类来合成新的混合算法和工作流。我们使用与硬件无关的编程语言 QCOR 将我们的设计方案实现到 QuaSiMo 库中。为了验证我们的实现，我们在 IBM 和 Rigetti 的商业量子处理器上测试并展示了它的实用性，运行了一些原型量子模拟。
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制造商必须创新和适应，但有人可能会说，改造制造设施可能是最难解决的问题之一。整个系统严重依赖于在设施内移动的零件，这些零件具有非常具体的时间要求。对于生产线供料流程尤其如此，因为必须有连续的物料流向装配线，这样就不会出现与组件短缺相关的停机时间。虽然如今的工厂中实施了许多生产线供料交付流程（看板、排序、配套等），但它们都有一个共同点：这些定时交付依赖于一个关键的手动步骤，即装卸货箱，无论是在超市区域还是在每条装配线上。