XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System器上
在 Myriad 和 Snapdragon 处理器上对用于太空应用的深度学习模型进行基准测试
未来的太空任务可以从机载图像处理中受益，以检测科学事件、产生见解并自主响应。这一任务概念面临的挑战之一是传统的太空飞行计算能力有限，因为它是从更古老的计算中衍生出来的，以确保在太空的极端环境下（特别是辐射）的可靠性能。现代商用现货处理器，如 Movidius Myriad X 和 Qualcomm Snapdragon，在小尺寸、重量和功率封装方面有显著改进；它们为深度神经网络提供直接硬件加速，尽管这些处理器没有经过辐射加固。我们在国际空间站 (ISS) 上的惠普企业星载计算机-2 托管的这些处理器上部署了神经网络模型。我们发现，Myriad 和 Snapdragon 数字信号处理器 (DSP)/人工智能处理器 (AIP) 在所有情况下都比 Snapdragon CPU 速度更快，单像素网络除外（DSP/AIP 通常快 10 倍以上）。此外，通过量化和移植我们的喷气推进实验室模型而引入的差异通常非常低（不到 5%）。模型运行多次，并部署了内存检查器来测试辐射效应。到目前为止，我们发现地面和 ISS 运行之间的输出没有差异，也没有内存检查器错误。
全基因组DNA和蛋白质从Omni珠子破裂4珠磨机均质器上从大肠杆菌K12细胞中提取。
图5：抑制剂化合物表征：星形孢菌素，达沙替尼和dabrafenib在5 nm fgfr1- btn上以不同浓度的痕迹，并使用Motulsky-Mahan程序通过全局拟合进行分析。通过将10μL的FGFR1-BTN和链霉亲和素欧元（15分钟的预孵育）添加到含有5μLStaurosporine-RED（21 nm终浓度）的混合物中（21 nm最终浓度）和4x抑制剂（96-sv-well板）的混合物中获得。非特异性数据。使用配备注射器系统的板读取器在每个浓度2孔上使用0.5 s的测量间隔和每次测量两个闪光灯生成数据。错误栏被省略，以清晰。
在Bioplex仪器上实施抗双链DNA测试
新员工或重新雇用的患者的房屋或其他位置与患者的职责代表AHS互动和/或为患者提供护理。•按照CDA政策，如果您满足上述要求，则必须在被录用后的90天内向WHS提交CDA表格。如果您在雇用日期后2周不提交表格，则WH会向您发送提交表格的提醒。您的工作是根据此表格提交的条件。•作为最后的手段，如果您在被录用后的90天内未提交完整的CDA表格，则可能会终止您的工作。•CDA要求通过以下方式影响非雇员组：1。志愿者：AHS中的所有志愿者都必须向WHS提交CDA表格和可用记录，以作为其申请过程的一部分，如果他们符合PCL标准。2。医疗事务人员：新的医疗事务人员必须任命AHS，必须向AHS工作场所健康和安全提交CDA表格和可用记录，这是其医疗事务任命过程的一部分。*在开始日期之前的1个月以上，请勿提交您的CDA表格。3。助产士服务：带有AHS预约的新助产士必须向AHS Workplace Health and Safety提交CDA表格和可用记录，作为其助产士服务过程的一部分。4。学生：不需要提交CDA表格的新AHS代表。中学机构在学生开始使用AHS服务并保留免疫记录之前获得免疫记录，并根据需要提供给AHS。5。合同服务提供商：合同的服务提供商无需向AHS工作场所健康与安全提交CDA表格/记录。
欧洲核子研究中心 CLEAR 加速器上 200MeV 电子在目标上产生的辐射场分析
摘要 — 高能电子与物质相互作用产生的辐射簇射包括能量分布峰值为 MeV 级的中子，这些中子是通过光核反应产生的，可以测量电子设备中中子诱导的单粒子效应 (SEE)。在这项工作中，我们研究了一种装置，其中欧洲核子研究中心 [Centre Européen pour la Recherche Nucléaire (CERN)] 的 CLEAR 加速器的 200 MeV 电子束被引导到铝靶上以产生具有大中子分量的辐射场。通过测量特性良好的静态随机存取存储器 (SRAM) 中的单粒子翻转 (SEU) 和闩锁率以及被动式无线电光致发光 (RPL) 剂量计中的总电离剂量 (TID)，并将结果与 FLUKA 模拟的预测进行比较，对由此产生的环境进行了分析。我们发现，用铅制成的横向屏蔽可保护 SRAM 免受过高的 TID 率影响，从而为 SEU 测量提供最佳配置，尤其是在对 MeV 级中子高度敏感的 SRAM 中。相对于基于散裂靶或放射源的标准中子设施，此设置提供了一种有趣的补充中子源。
NLGAD检测器上的增益测量
在过去的几年中，低增益雪崩探测器（LGAD）在检测高能电荷颗粒时表现出了出色的性能。但是，由于孔和电子的乘法机制的差异，低穿透性颗粒（例如低能质子或软X射线）的检测性能大大降低。在CNM上设计和制造了LGAD检测器NLGAD的新型设计，以克服这一缺点。在这项工作中介绍了NLGAD概念的定性描述，以及在660 nm和15 keV X射线的可见光下对第一原型的增益响应测量。此外，在这项工作中还评估了对404 nm的增益响应的综述，而先前研究的1064 nm的IR光也为1064 nm。结果表明，NLGAD概念具有检测低穿透性颗粒的潜力。
Biomek i7 混合液体处理器上的自动化 QIAseq® Targeted DNA Pro Panel
QIAseq Targeted DNA Pro Panel 可简化 Sample to Insight® 的 DNA 靶向新一代测序 (NGS)。靶向富集技术增强了 DNA NGS，使用户能够对特定感兴趣区域 (ROI)（而不是整个基因组）进行测序，从而有效提高测序深度和样本通量，同时最大限度地降低成本。QIAseq Targeted DNA Pro Panel 利用高度优化的反应化学，将独特的分子指数 (UMI) 整合到单个基因或 ROI 特定的基于引物的靶向富集过程中，从而克服偏差/伪影。通过在连接和靶向富集步骤后用酶净化代替珠子净化，QIAseq Targeted DNA Pro Panel 可实现更高效、快速、一致且自动化友好的工作流程。
安装在航天器上的冗余空间操纵器的双臂协调
摘要本文解决了轨道机器人机器人的服务和组装中的重要挑战，这是为了克服机器人关节上的力量/扭矩的饱和挫折，并在捕获后阶段中，同时与未控制的大型Angular和线性动力进行了目标飞船，同时控制目标航天器。作者提出了一种基于两个鲁棒和效果控制算法的新颖解决方案：最佳控制分配（OCA）和非线性模型预测性控制（NMPC）。这两种算法都旨在最大程度地减少关节扭矩，航天器执行器矩，接触力和复合冗余系统的矩，其中包括通过双n-数度空间机器人机器人操纵器抓住的常见有效载荷（目标航天器）安装在Chaser spacececraft上。OCA算法仅使用当前状态和系统动力学小型量化二次成本函数，但NMPC还考虑了未来状态估计值和对指定预测范围的控制输入。它在计算上更多地参与，但在减少关节扭矩方面提供了优异的结果。迄今为止，将MPC应用于机器人技术的文献主要集中在线性模型上，但双臂配位是高度非线性的，并且在双臂协调中没有MPC应用。提出的离散技术（非线性模型）具有优雅和简单性的确切实现（非线性模型），但仍考虑了双臂协调系统的完整非线性模型。它在计算上非常有效。计算机仿真结果表明，所提出的算法有效地工作，最小扭矩，接触力和矩实现。开发的算法在跟踪问题方面也非常有效。
凸的混合量子处理器上非平衡稳态的优化
1新加坡国立大学量子技术中心，新加坡3科学驱动器2，新加坡117543 2量子量子信息和计算机科学和量子学院联合中心，NIST/马里兰州，马里兰州，马里兰州大学公园，20742，美国20742，美国3美国高性能计算研究所（IHPC）16-16 Connexis, Singapore 138632, Republic of Singapore 4 MajuLab, CNRS-UNS-NUS-NTU International Joint Research Unit, Singapore UMI 3654, Singapore 5 National Institute of Education, Nanyang Technological University, 1 Nanyang Walk, Singapore 637616, Singapore 6 School of Electrical and Electronic Engineering Block S2.1, 50 Nanyang Avenue, Singapore 639798，新加坡7物理学系印度理工学院 - 孟买，孟买，孟买400076，印度8量子信息卓越中心，计算，科学和技术卓越中心，印度孟买孟买，孟买，印度400076
可编程超导处理器上的二元量子算法
使用量子三级系统或量子三元组作为基本单位来处理量子信息是当代基于量子比特的架构的替代方案，具有提供显著计算优势的潜力。我们利用两个 transmon 的第三能量本征态展示了一个完全可编程的二元组量子处理器。我们开发了一个参数耦合器，以在九维希尔伯特空间中实现出色的连接性，从而实现二元组门的高效实现。我们通过实现 Deutsch-Jozsa、Bernstein-Vazirani 和 Grover 搜索等几种算法来描述我们的处理器。我们的硬件高效协议使我们能够证明 Grover 放大的两个阶段可以提高具有量子优势的非结构化搜索的成功率。我们的研究结果为使用 transmon 作为通用量子计算机的构建块来构建完全可编程的三元量子处理器铺平了道路。
NVIDIA AI Enterprise 在 Supermicro 服务器上搭载 Red Hat Openshift
Supermicro 针对 NVIDIA AI Enterprise 和 Red Hat OpenShift 的参考架构提供了可扩展的架构。因此，企业 AI 开发人员可以使用预先训练的 AI 模型快速开发 AI 解决方案，以提高效率并启用新服务。Supermicro 借助生成式 AI 来自动化测试的安装脚本，从而加速在 Red Hat OpenShift 的编排容器环境中部署 AI 容器。经过 NVIDIA 认证和 Red Hat 认证的 Supermicro 系统（包括整个软件堆栈）均提供企业支持。