XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System受控环境
Infosys 区块链制药供应链解决方案
特种药物跟踪和追踪最小可行业务网络旨在改善特种药物所需的特殊处理。为了保持其功效，需要在受控环境中保存。此类药物补充的成本很高，而且还要照顾弱势患者。区块链技术的使用确保了在整个供应链中跟踪特种药物包装的监管链以及环境参数，从而实现了从生产到消费的药品端到端可追溯性，从而实现了完全透明。在 DLT 上的去中心化多方生态系统中，使用物联网可以实现补充、丢弃、更换等自主操作，从而保持利益相关者的责任感。
NIOSH 警报 - 疾病控制和预防中心
美国司法统计局估计，美国有 105,000 名联邦执法人员和 100 多万名州和地方警察 [DOJ 2004]。这些警察必须定期接受训练，以准确和熟练地使用枪支。室内射击场在执法机构中广受欢迎，因为它们可以抵御恶劣天气，并可以在受控环境条件下全天候运营。美国国家射击运动基金会估计，美国有 2000 万活跃的射击运动员。其中，1380 万人是步枪射击运动员，1070 万人参与手枪射击 [NSSF 2006]。美国国家职业安全与健康研究所估计，美国有 16,000 到 18,000 个射击场
SelectNA plus – 技术规格 SelectNATMplus
SelectNA™ plus 是第一台完全结合 MolYsis™ 宿主 DNA 消耗和微生物 DNA 分离的自动化台式仪器。该设备与基于 MolYsis™ 的 DNA 提取试剂盒兼容，并已针对体液、拭子和组织样本进行了验证。该过程利用创新的真空控制技术消耗宿主 DNA 并富集病原体，然后分离微生物 DNA；对于仅含有少量微生物 DNA 的低负载样本而言，这是一种最佳解决方案。设备内的受控环境非常适合将空气污染和操作错误的风险降至最低。分离的 DNA 可用于后续分子分析，例如 PCR、NGS 或其他方法。
功能评估的构造模拟 C
主线 SIMCOE，支持陆地协同作战实验室 LCCT (Laboratoire du Combat Collaboratif Terrestre) 资格审查工作的工具之一 背景 SIMCOE 研讨会是一个真正的数字“沙坑”，是评估陆地协同作战尤其是 SCORPION 系统的重要工具。因此，它能够以较低的成本在受控环境中测试 SCORPION 单位的大量交战配置。 专业知识 SIMCOE 研讨会拥有一套冷数据开发和可视化工具，用于评估陆地协同作战算法的性能：图形、地图背景上的可视化等。它的可视化界面使其成为一种教学工具，有助于让非专业观众更容易理解 SCORPION 的协同功能。
基于人工智能的物体检测和报警系统的开发...
这种实时人体物体检测是朝着自动创建 AI 报警系统迈出的一步，在安全和更好的应急响应方面具有广泛的应用。YOLO 算法的实施如今确保了实时高效准确的物体检测，增强了人机交互。尽管该系统可能在受控环境中具有实验经验，但通过不断调整和用户反馈，可以确保在各种现实情况下的有效性。该领域的未来工作将侧重于增强在困难条件下的检测能力并改进界面以供公众使用。这包括在安全、监视和搜索救援行动中引入该技术的其他应用。随着 AI 技术的不断发展，此类系统将适应改善应急响应和整体公共安全。
带绝对过滤器 H13 级的扩散器
NAF 扩散器配备一个集气箱，集气箱侧面或顶部带有圆形连接管，连接管上带有阻尼器。阻尼器有两种版本：适用于带杠杆的箱内版本和适用于连接管旁边的箱外版本。标准集气箱由涂有 RAL 9010 色的镀锌钢制成。可根据要求由不锈钢制成。在标准版本中，集气箱外壳内安装有用于连接压差开关的短管。该箱标配连接管，用于过滤器完整性控制（执行示踪气体泄漏测试）。箱体结构允许使用符合 ISO 14644 的测试方法：洁净室和相关受控环境 - 第 3 部分：测试方法
使用人工智能解码 CRYSTALS-Kyber 攻击：检查和恢复策略 ⋆
摘要 人工智能和量子计算的最新进展对传统的公钥密码系统构成了重大威胁。在此背景下，依赖于格问题硬度的后量子加密技术 Kyber 已被标准化。尽管美国国家标准与技术研究所 (NIST) 进行了全面测试，但最近的调查暴露了 CRYSTALS-Kyber 中的漏洞，表明其在使用人工智能的非受控环境中容易受到攻击。本研究深入探讨了 CRYSTALS-Kyber 对侧信道攻击的敏感性。基于对 Kyber512 参考实现的研究，很明显，使用选定的密文会导致其他功能受到损害。最后一种的成功实现允许在各种攻击场景中实时恢复整个密钥。
多机构合作应对挑战......
本报告总结了 2021 年 11 月 2 日至 5 日举行的受控环境农业 (CEA) 合作研究虚拟研讨会，该研讨会由美国农业部、农业研究服务局 (USDA-ARS)、劳伦斯伯克利国家实验室共同主办，代表美国能源部 (DOE)、美国国家航空航天局 (NASA) 和托莱多大学 (UToledo) 的研究。研讨会吸引了来自主办机构及其他机构的利益相关者、专家和研究人员参与跨学科讨论，探讨 CEA 成为美国粮食系统更重要贡献者的潜力。参与者合作确定了研发 (R&D) 挑战、机遇和需求以及相关研究问题的主要主题。
Astro耕种者：垂直农业
•优化农业技术，以生长富含养分的农产品对于在扩展太空任务期间维持宇航员的健康和福祉至关重要。该系统还将通过将自主系统调整为诸如垂直农场和城市农业环境之类的受控环境来解决地面农业挑战。•实施和训练机器学习模型，可促进自动作物监测和植物健康评估。这些模型将使系统能够独立运行，根据图像分类，对象检测和植物健康做出实时决策，以实现空间和陆地应用。•训练深度学习模型，负责在整个收获运动中对机器人组的轨迹和路径预测。该模型将根据机器人臂和最终效应器的定位来解释和训练。