节能性能该流量货物可在一次充电中提供200英里的范围,并且根据条件,可以使用约250英里的范围。它可以在标准2级充电器上快速充电,以确保您继续前进。流货物通过结合效率,舒适性和可持续性为电动运输车辆设定了新的标准,使其成为各种规模的企业的更明智的选择。最大化货物空间的最大货物空间比其重量类别的其他车辆高30%,Flow Cargo的180FT³容量可确保较少的旅行和优化的交货。轻松的驾驶员体验中心驾驶控制台,低平底地板和跪着的功能,可以使驾驶员更加舒适,更有效。
作为创新印度团队的技术领导,概念化并开发了AI助理软件,以支持机场的行李处理系统(BHS)操作。AI助理软件为人类运营商提供了见解和建议,并使用Docker和Jira帮助将系统停机时间减少了30%的CI/CD管道,从而将Azure的部署效率提高了50%。带领一支由3个工程师组成的团队概念化并实现基于计算机视觉的系统,以计算托盘中的项目或通过低成本摄像头和NVIDIA Xavier Edge设备存储手提袋。该系统有可能通过替换当前的基于称重量表的系统来节省仓库中近467k欧元。与5位工程师合作,使用计算机视觉技术开发一个袋子分类器,以将袋子分类为机场BHS中的可转让且不可交通。系统可以检查袋子是否太大,太薄,将粘在,皮带还是易碎。
我们以前的研究引入了一种改进的伏诺图方法,以提高州级在状态疫苗分布的效率。与广泛使用的柱生成技术相比,尽管运输费用更高,但该方法的运输成本降低了5.92%,需求覆盖率增加了28.15%。两种方法都有效地解决了分布问题,但由于决策变量的复杂性和数据的大规模性质,它们经历了大量的CPU时间。我们的论文着重于提高计算效率,同时保持解决方案的质量。文献提出了各种方法来提高基于Voronoi图的技术的效率。例如,Lipin(2014)引入了凸船体方法,而Chen&Merkel(2006)利用这种技术在随机测试中减少了选择开销。此外,Li&Liu(2020),Ohya等。(1984),秦等人。(2017)和Karavelas(2004)各自提出了降低计算冗余并提高效率的策略。但是,由于奖励功能和子区域重塑策略的差异,这些方法并不直接适用于我们修改的Voronoi图。为了解决这个问题,我们建议开发一种新算法,该算法将机器学习纳入增强的列生成(CG)方法,以改善运行时。
您不能为外部表或属于集群的表指定任何类型的表压缩。 您不能为具有 LONG 或 LONG RAW 列的表、由 SYS 模式拥有并驻留在 SYSTEM 表空间中的表或启用了 ROWDEPENDENCIES 的表指定任何类型的压缩。 不建议将 UNIFORM EXTENTS 与混合列压缩一起使用,因为对于大多数工作负载,配置统一区大小没有任何好处。在并行直接加载 (DSS) 中使用统一区时,会导致大量空间浪费并影响全扫描性能。空间浪费是因为在段合并期间数据库无法修剪最后部分使用的区。浪费与并行度 (DOP) 以及区大小呈线性关系。扫描性能也会由于相同的根本原因受到影响 – 大量未使用的块(来自最后一个区)合并到基础段中。 混合列压缩对 HCC 所需的最少数据量没有限制。即使每个段/分区只有几 MB 的数据,HCC 也可以非常有效。但是,在使用较少量的数据(每个段几 MB)和并行加载时,需要注意的是,并行加载有时会使用临时段合并,其中每个加载器进程都会创建一个单独的段,在这种情况下,Oracle 建议每个段/分区有几百 MB。 混合列压缩是为关系数据设计的,不适用于 BLOB(或 CLOB)中的非结构化数据。LOB 最好作为 SecureFiles LOB 存储在 Oracle 数据库中。Oracle 高级压缩的功能高级 LOB 压缩和高级 LOB 重复数据删除可以减少 SecureFiles LOB 所需的存储量。 混合列压缩不会压缩索引或索引组织表 (IOT)。可以使用高级索引压缩 LOW(高级压缩的功能)或前缀压缩(包含在 Oracle Database Enterprise Edition 中)来压缩索引(和 IOT)。 针对混合列压缩表/分区的 DML UPDATE 操作会随着时间的推移减少总体压缩节省,因为通过 DML 操作更新的数据不会压缩到与其他 HCC 压缩数据相同的数据压缩率。 当您更新使用混合列压缩压缩的表中的一行时,该行的 ROWID 可能会发生变化。 在使用混合列压缩压缩的表中,对单行的更新可能会导致多行锁定。因此,写入事务的并发性可能会受到影响。 混合列压缩每个 CU 使用一个锁。或者;您可以选择为压缩单元启用行级锁定。HCC 的默认值为无行级锁定;在 CREATE TABLE 或 ALTER TABLE MOVE 操作期间明确指定行级锁定。HCC 行级锁定是高级压缩的一项功能。
通常,样品可能包含来自样品矩阵的化合物,可以通过固定相保留。盐,脂质,增塑剂和聚合物是在分析过程中可能与固定相接触的一些可能物质。这些物质可能会对色谱柱,检测器产生有害影响,并在分析过程中引起瞬时峰。如果这些物质不被流动阶段洗脱,它们可以积聚在列上。随着时间的流逝,分析物可以与这些杂质相互作用并影响分离机制,从而导致保留时间移动和峰值尾巴。此外,这些积累的杂质会造成阻塞,从而导致柱面压力升高,损坏泵,并可能导致柱床中的空隙形成。强烈建议使用防护柱来避免此类问题。防护列是简短的列,包装包装与喷油器和分析列之间安装的分析列相似。在给定期间后,它们被丢弃,并安装了新鲜的防护柱,以最大化分析柱的寿命。
本报告总结了 NIST 信息技术实验室应用与计算科学部的技术工作。第一部分(概述)概述了该部门的活动,包括去年技术成就的亮点。第二部分(特点)详细介绍了今年特别值得注意的十个项目。接下来是第三部分(项目摘要),简要概述了过去一年中活跃的所有技术项目。第四部分(活动数据)列出了部门工作人员参与的出版物、技术讲座和其他专业活动。本文件涵盖的报告期为 2011 年 10 月至 2012 年 12 月。如需更多信息,请联系 Ronald F. Boisvert,邮寄地址:8910,NIST,Gaithersburg,MD 20899-8910,电话:301-975-3812,电子邮件:boisvert@nist.gov,或访问该部门的网站:http://www.nist.gov/itl/math/index.cfm。
本报告总结了 NIST 信息技术实验室应用与计算科学部门的技术工作。第一部分(概述)概述了该部门的活动,包括去年技术成就的亮点。第二部分(特点)详细介绍了今年特别值得注意的五个项目。接下来是第三部分(项目摘要),简要概述了过去一年中活跃的所有技术项目。第四部分(活动数据)列出了部门工作人员参与的出版物、技术讲座和其他专业活动。本文件涵盖的报告期为 2012 年 10 月至 2013 年 12 月。如需更多信息,请联系 Ronald F. Boisvert,邮寄地址:8910,NIST,Gaithersburg, MD 20899-8910,电话:301-975-3812,电子邮件:boisvert@nist.gov,或访问该部门的网站:http://www.nist.gov/itl/math/index.cfm。
本报告总结了 NIST 信息技术实验室应用与计算科学部的技术工作。第一部分(概述)概述了该部门的活动,包括去年技术成就的亮点。第二部分(特点)详细介绍了今年特别值得注意的十个项目。接下来是第三部分(项目摘要),简要概述了过去一年中活跃的所有技术项目。第四部分(活动数据)列出了部门工作人员参与的出版物、技术讲座和其他专业活动。本文件涵盖的报告期为 2011 年 10 月至 2012 年 12 月。如需更多信息,请联系 Ronald F. Boisvert,邮寄地址:8910,NIST,Gaithersburg,MD 20899-8910,电话:301-975-3812,电子邮件:boisvert@nist.gov,或访问该部门的网站:http://www.nist.gov/itl/math/index.cfm。
本报告总结了 NIST 信息技术实验室应用和计算科学部门的技术工作。第一部分(概述)概述了该部门的活动,包括上一年技术成就的亮点。第二部分(特色)详细介绍了今年十个特别值得注意的项目。接下来是第三部分(项目摘要),简要概述了过去一年中活跃的所有技术项目。第四部分(活动数据)列出了该部门工作人员参与的出版物、技术讲座和其他专业活动。本文件涵盖的报告期为 2010 年 10 月至 2011 年 12 月。如需更多信息,请联系 Ronald F. Boisvert,邮寄地址 8910,NIST,马里兰州盖瑟斯堡 20899-8910,电话 301-975-3812,电子邮件 boisvert@nist.gov,或访问该部门的网站 http://www.nist.gov/itl/math/index.cfm。
本报告包含美国 1995 年私人证券诉讼改革法案中定义的有关我们财务状况、经营业绩和业务的前瞻性陈述。这些前瞻性陈述受多种风险和不确定因素的影响,其中许多风险和不确定因素是我们无法控制的,并且所有这些风险和不确定因素均基于我们当前对未来事件的信念和期望。前瞻性陈述通常通过使用前瞻性术语来识别,例如“相信”、“预期”、“可能”、“将”、“可能”、“应该”、“打算”、“估计”、“计划”、“假设”或“预期”,或相关否定或其他变体或类似术语,或通过涉及风险和不确定性的战略讨论来识别。这些前瞻性陈述以及本报告中关于非历史事实事项的其他陈述涉及预测。