XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System专用程序
人工智能风险和专用保险需求
1) Gartner(2019)，“2019 年首席信息官调查：首席信息官已意识到人工智能的重要性” 2) NewVantage(2020)，“数据驱动的业务转型：将数据/人工智能投资与业务成果联系起来” 3) PwC(2018)，“2018 年人工智能预测：塑造商业战略的 8 个见解” 4) McKinsey(2019. 11)，“全球人工智能调查：人工智能证明了其价值，但很少有规模影响”
化工和石化行业专用石墨
炼油业务需要具有保证可靠性的密封材料，包括最大的抗氧化性，即使在极端温度应用中，SIGRAFLEX APX2 箔的氧化速度也比同类产品慢得多，即使在 593°C (1099°F) 下也是如此，并且可以显着延长垫片的使用寿命，提高工艺可靠性并降低长期成本。
Eldorado OpenLAB - 5G 专用网络
“Instituto Eldorado” 是一家非营利性民间研发机构，在软件、硬件、能源、微电子、教育、IT/电信、农业综合企业、石油和天然气、医疗、汽车等领域拥有 20 多年的经验。该机构在 4 个地点设有分支机构，拥有 1,600 多名员工，是拉丁美洲最大的研发机构之一。
航空专用无轴承电机控制
新型机载系统发展非常迅速。近几年，航空业出现了使用电气设备代替气动和液压系统的趋势，例如液压执行器被电动伺服执行器取代，机械控制系统已发展为电传操纵系统。电力接收器和其他电气设备的扩展（主题扩展）是由于对机载电能的需求增加。传统的飞机机载电源不足。因此，我们的研究小组分析了新型飞机、机载电源和电动机中的现象。电动航空机器的新结构将提供电动防冰系统、玻璃座舱和其他机载接收器。这场机载革命被称为“更多电动飞机”（MEA）技术 [2]。
爱立信专用网络 - ISP Konference
EKIARAB Rabin Kianifar | BTEBUBA [Christina Wehage] | 221 09-FGB 101 0985 Uen | AE | 2022-05-25 | 爱立信私人 5G 商业演示 | 爱立信内部 | 商业机密
网站计划专用和申请人的过程...
a。求职信或电子邮件，说明每个评估员的包裹号（APN），包括以下信息；项目名称，部分，乡镇，范围和联系信息。b。奉献的法律描述（图A）和面积地图，（图B）； （8½“ x 11”），均由注册的土地测量师密封。c。如果财产在公司或实体中持有，请与授权签署人提供实体组织协议的副本。
成分供应 - 专用标签制造
Founded: 1920, in Hamburg, Germany Headquarter: Hamburg, Germany Warehouse / Services: Hamburg, Rhineland, Lower Saxony, North Rhine Westphalia, Schleswig-Holstein / Germany, Rotterdam/ Netherlands Ownership: Privately owned since 1920 Managing Directors : Oliver Kromer, Juliane Sassmannshausen Number of employees: approx.20产品范围：Omega-3和Omega-6油和粉末，羊毛脂和衍生产品，专业客户：大型和中型制造商以及跨国公司地理：在40多个国家/大陆上运营的主要市场运营：在所有大陆上提供服务：人类营养，人类营养，人类护理，药品，润滑剂，润滑剂，divellicals，lubiquricals
评估专用深度学习模型
材料和方法：在初始诊断时共有69例黑色素瘤患者，共有135例脑转移，以及可用的多参数MR成像数据集（T1-/T2加权，T1加权的T1加权gadolinium对比度，增强，Flair，Flair）。先前建立的深度学习模型结构（3D卷积神经网络；深度元素）同时在上述MR图像上运行，对55例使用5倍交叉验证的55例患者进行了55例103个转移酶的培训。使用14例32例转移酶的患者组成的独立测试集评估了深度学习模型的效果。手动分割以体素的方式（T1加权gadolinium对比增强成像），由2位放射科医生在共识中作为地面真理进行。
评估专用深度学习模型
材料和方法：在初始诊断时共有69例黑色素瘤患者，共有135例脑转移，以及可用的多参数MR成像数据集（T1-/T2加权，T1加权的T1加权gadolinium对比度，增强，Flair，Flair）。先前建立的深度学习模型结构（3D卷积神经网络；深度元素）同时在上述MR图像上运行，对55例使用5倍交叉验证的55例患者进行了55例103个转移酶的培训。使用14例32例转移酶的患者组成的独立测试集评估了深度学习模型的效果。手动分割以体素的方式（T1加权gadolinium对比增强成像），由2位放射科医生在共识中作为地面真理进行。