XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System可简化
数据表 InPro 6860i – 30 029 629 - 梅特勒托利多
InPro 6860 i 配备智能传感器管理 (ISM) 技术，可简化传感器处理并减少维护。使用即插即测功能，无需配置，可消除处理错误的风险。传感器诊断可提供所有必要信息，以决定传感器是否适合下一批产品。传感器漂移可自动校正，以实现最高的长期稳定性和测量精度。由于传感器内部采用 ISM 技术，即使 InPro 6860 i 直接与模拟信号集成，而不是使用变送器，也可以进行这种补偿。
ADELIA Gen2 模拟深度学习推理加速器
能源效率：与传统数字加速器相比，ADELIA 的模拟数字架构可将功耗降低高达 90%。这使其成为电池供电设备的理想选择。超低延迟：ADELIA 的高速处理能力支持需要快速响应的实时应用。这对于实时分析等任务至关重要。软件工具链：ADELIA 配备了强大的软件开发工具包，可简化神经网络的优化和部署。多功能性：ADELIA 用途广泛，可用于各种 AI 应用，包括图像和语音识别、自然语言处理和医疗诊断。易于实现对客户要求的适应。
恢复健康计划指导文件
如何使用 RRWP 指导文件 RRWP 是指一套书面的目标、策略和行动，用于指导会员和医疗团队推动会员在社区中实现最大程度的独立和自主。个性化的目标和策略应侧重于会员确定的自我倡导和康复需求。利用 SMART 目标（具体、可衡量、可实现、相关、有时限）可简化此过程并确保目标可实现。 *在与新会员创建 RRWP 之前，必须通过将生活经验与康复过程中的韧性结合起来建立关系。结合动机访谈技巧，可在同伴支持服务合适时指导会员完成文档以制定 RRWP。
Brainlab-手册.pdf
简化手术文档 Buzz Digital OR 是新一代中央信息中心，可路由、显示、交互、传输、记录和增强视频、医学图像和软件内容。Brainlab 拥有支持性文档解决方案，可简化整个文档工作流程，并减少将视频或图像捕获从手术室手动传输到诊所的需要，这些视频或图像可保存并用于教学、患者和家属的跟踪以及 EMR、PACS 或 VNA 系统中的长期存储。Brainlab 还提供软件解决方案，使外科医生能够根据手术过程中产生的数据创建半自动手术报告，从而减少外科医生和临床工作人员在手术文档上花费的时间。
审查基因编辑的实力 -
基因编辑的平台可简化使用细胞系统或动物模型对疾病发病机理，自身免疫性和炎症反应的理解，以研究单基因疾病（由单个遗传缺陷引起的疾病），例如囊性纤维化引起的疾病（如疾病），例如囊性纤维化，血液嗜血杆菌，镰状细胞障碍和癌症[4]。随着患者基因组的测序，与各种疾病相关的大量突变被明确确定和鉴定。基因组编辑操纵特定的基因基因座，以便以插入，缺失或点突变的形式获得基因组修饰，这对于鉴定功能性靶向基因和调节因子必不可少的基因组[5,6]。设计器核酸酶（如二聚体型IIS限制酶（FOKI）和Cas9）通过切割
Oracle Exadata 云基础设施 X9M 数据表
Exadata 云基础设施是 Oracle 数据库的首屈一指的公共云平台，将全球排名第一的数据库技术 Oracle Database 与最强大的数据库平台 Exadata 集成在一起。它提供与数千家在本地部署 Exadata 的组织相同的极致性能和可用性。完全兼容 Oracle Database 可简化关键云迁移并降低其风险。凭借在线服务器扩展和对最大工作负载的支持，Exadata 云基础设施可随着工作负载需求的增长而最大限度地提高业务敏捷性和运营灵活性。云经济性、强大的自动化和由 Oracle 专家维护的基础设施相结合，还可降低 IT 成本、消除大多数运营任务并让员工专注于核心业务功能。
人工智能驱动的清洁能源解决方案和服务的全球领导者
Stem 成立于 2009 年，是北美和全球市场储能领域的先驱。如今，Stem 提供清洁能源解决方案和服务，旨在最大限度地提高能源资产和投资组合的经济、环境和弹性价值。Stem 领先的人工智能驱动型企业软件平台 Athena ® 使组织能够大规模部署和释放清洁能源资产的价值。包括 AlsoEnergy 的 PowerTrack 在内的强大应用程序可简化和优化资产管理，并连接所有者、开发商、资产和市场的生态系统。Stem 还提供集成的合作伙伴解决方案，以帮助提高能源项目的回报，包括储能、太阳能和电动汽车车队充电。
![arXiv:1611.05449v2 [quant-ph] 2017 年 11 月 6 日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\a6c3e03439add2bf3b7276875293e2eb7302ac98.webp)
arXiv:1611.05449v2 [quant-ph] 2017 年 11 月 6 日
时空的几何形状可以通过用时钟和尺子或更一般地用量子场、源和探测器进行的物理测量推断出来。我们假设能够达到的最终精度由量子力学决定。在本文中，我们获得了基于参数的量子不确定关系，它限制了我们根据应力-能量方差确定时空属性的精度。这种不确定关系可能与经验观察越来越相关，例如，激光干涉引力波探测器有望在不久的将来在很宽的带宽内接近量子极限灵敏度。一种量化参数测量精度的有益的高级方法是通过估计量 ˜ θ 的逆方差 ⟨ ( δ ˜ θ ) 2 ⟩。我们测量参数的最佳精度由量子 Fisher 信息决定 [1, 2]。对于纯态，Fisher 信息可简化为演化算子 ˆ P 的方差 ⟨ (∆ ˆ P ) 2 ⟩ 的倍数，该算子描述了量子态如何随参数的变化而变化。这决定了基于参数的不确定性关系 [3, 4]，