XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System引擎
思科ISE（身份服务引擎）v3.3
安全策略。2。在加密模块中处理了所有用于会话机构的加密算法。3。所有基础加密算法都支持每个服务的密钥推导功能。根据密码模块验证程序（CMVP）（https://csrc.nist.gov/projects/cryptographic-module-validation-program/validated-模块）提供的指导，生成了这封信。通常，除非对本信中指出的加密模块进行了更改，否则不会为后续软件发行而生成一封信。由于CMVP审查过程的已知延迟，该临时字母将在完成的实验室评估和正式审查最终确定（https://csrc.nist.gov/projects/cryptographic-cryptographic-module-module-validation-validation-program/cmvp-flow）（https://csrc.gov/projects/cmvp-flow）之间。提交在“审查待定”或更高版本的里程碑中，将发布一封临时信件。在正式审核最终确定和证书发布后，该临时信将被标准合规性审查信替换。The ‘Review Pending' and later milestones mean that NIST has received both a complete set of testing documents and a signed recommendation letter for validation from an accredited laboratory, however, CMVP review has not completed ( https://csrc.nist.gov/Projects/cryptographic-module-validation-program/modules-in-process ).
地球虚拟化引擎（EVE）|半人马座
Stevens，B。Orcid：https：//orcid.org/0000-3795-3795-0475，Adami，Adami，Ali，Anzt，H.，Aslan，H.，Aslan，Z.，Attinger，S.，S.，S.，S.，S.，S. https: ORCID: https://orcid.org/0000-0000-0002-4366- 3088, Cao, J., Castet, C., Cheng, Y. ORCID: https://orcid.org, Crewell, S. ORCID: https://orcid.org/0000-0000- ORCID: https://orcid.org/0000-0002-1240-1368，Eyring，V。Orcid：orcid：orcid：https：//orcid.org/000000-0003-0644-7164 https://orcid.org/0000-0002-8615-5702，Freer，O。Orcid：https：6010-6638，Goldfarb，D.，Grieger，J.Orcid：
OKTA身份引擎 - 部署身份验证策略
当用户试图访问应用程序1时，由于尚不存在OKTA会话，因此对全局会话策略进行了评估，并且由于“不需要多因素需要”，因此仅根据应用程序1的身份验证策略设置的要求，仅提示用户对单个因素提示。用户可以使用他们注册的任何可用身份验证者来满足应用程序1保证要求（并假设他们在此示例中使用密码）。现在假设用户尝试在同一浏览器窗口中访问应用程序2，并且在访问应用程序1.因为应用程序2需要两种不同的因素类型，并且由于他们已经在Okta会话中提供了密码，因此他们只需要提供其他因素类型（例如，Okta验证推送）即可满足应用程序的应用保证要求2。
白皮书：NYM的自动医疗编码引擎
今天，AI的进步，特别是大型语言模型（LLMS），有望提高医疗编码自动化解决方案的准确性。然而，最近的一项研究评估了医学法规的可用LLMS（GPT-3.5，GPT-4，GEMINI PRO和LLAMA2-70B聊天）的性能，发现没有任何模型具有生成的ICD-9-CM，ICD-9-CM，ICD-10-CM，ICD-10-CM，CPT代码高于50％的准确性标准（Medical Codity in Medical Codics in Coptical cpt cpt cont）的确切匹配率。研究人员得出结论，仅LLMS并没有准确地将代码分配给患者遇到的代码所需的复杂水平，因此由于今天存在的医疗编码不适合医疗编码（6）。这是自主医学编码的来源。医学编码技术的最新进步，自动医学编码解决方案利用了人工智能（AI）的多个子场（例如自然语言处理，机器学习和深度学习），以立即准确地将代码分配给患者的遭遇。这些解决方案是专门为医疗编码设计的，目的是编码患者遇到并将其直接发送给计费，而无需认证的编码人员来验证解决方案的输出。
集成铌酸锂微波光子处理引擎
图 1. 晶圆级基于 LN 的 MWP 信号处理引擎及其构建模块。a 基于 LN 的 MWP 处理引擎示意图，由将模拟电子信号忠实地转换为光域的高速 EO 调制部分和低损耗多用途光子处理部分组成。b 使用紫外步进光刻系统对 4 英寸晶圆级 LN 光子集成电路进行图案化拍摄。c 我们高速 MWP 系统基本构建模块的显微镜图像和关键性能指标，包括固有品质因数 ~ 6 × 10 6 的微谐振器、用于信号编码的低驱动电压和宽带强度和相位调制器、作为积分器的分插环谐振器、作为微分器的非平衡 MZI，以及作为二阶积分器和微分器的级联环和 MZI。 d 设备的假彩色扫描电子显微照片（SEM），分别显示波导的侧壁、微谐振器的耦合区域、波导和多模干涉（MMI）耦合器的横截面图。
配备 AI 引擎的 Versal™ Premium 系列
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平衡引擎：实现 EVM 解决方案 - Meggitt
运营商可以对我们的 EVM 装置进行编程，以便在正常营运航班的选定阶段获取平衡数据（振动幅度和相位）。该装置计算最佳平衡调整，并向维护技术人员提供在特定位置更改重量的说明。计算可靠，在正常情况下可减少振动。通常不需要额外的地面运行验证。
游戏引擎手册 版本 3.00 - CombatMission.fr
许可证 本许可证不授予您软件程序“Combat Mission”（“软件”）的所有权或所有权，而仅授予您有限使用软件的权利，以及复制软件副本的媒体的所有权。软件，包括其源代码，是且仍为 Battlefront.com, Inc. 的财产。您可以仅出于备份目的复制软件，前提是您以与原件相同的形式复制所有所有权声明（例如，版权、商业秘密、商标）并保留此类备份副本的所有权。本许可证中使用的术语“复制”指以任何形式对软件的全部或部分进行的任何复制，包括但不限于任何易读材料上的打印件、任何类型的存储设备中的复制以及手写或口头的复制或复制。未经 Battlefront.com, Inc. 事先书面同意，不得将本手册全部或部分复制、拍照、复制、翻译或压缩为任何电子媒体或机器可读形式。本协议中未明确授予的所有权利均由 Battlefront.com, Inc. 保留。您不得以任何方式修改、增强、解码或逆向工程本软件。用户创建的场景和其他材料（如图形或其他模组）可以免费分发，但未经事先书面同意，不得出售、授权或作为任何出售或授权的包装或产品的一部分包含在内
组织战略 2024 – 2025 - 引擎室
01. 有弹性且健康的基础设施：我们将拥有基础设施和知识，使我们的团队有信心和自主权采取主张行动，推进我们的使命并保持健康。02. 公民社会目标 - 主张声音：我们将以自己的研究、与当地社区的合作以及与同行/合作伙伴的对话为基础，在思考、写作和谈论技术与社会正义交汇处的相关和重要内容时，采取主张、热情和批判的态度。因此，合作伙伴组织将拥有更好的装备和保护，并有更大的权力为社会正义目标做出有关技术和数据的更好决策并为其辩护。03. 公民社会目标 - 凝聚力：我们将支持更多合作伙伴，我们的支持将更好地满足他们的需求。我们将有效和有凝聚力地利用我们的资源，帮助民间社会组织蓬勃发展、增强韧性，并在使用数字技术和在线系统时具有适应性，因为它们在充满挑战的环境中为社会正义而战。 04. 机会发展：我们将有一个年度预算，使我们能够增加储备金，扩大我们的影响力，增加对员工的支持，在工作场所创造快乐，并支付账单。
跨多个模拟引擎验证生物模型
生物模型存储库包含来自已发表文献的1000多个手动策划的机械模型，其中大多数是在系统生物学标记语言（SBML）中编码的。这个基于社区的标准正式指定了每个模型，但没有描述运行模拟的计算实验条件。因此，仅使用SBML模型复制任何给定的数字或产生的任何给定数字或产生。模拟实验描述标记语言（SED-ML）提供了一个解决方案：一种准确指定如何运行与特定图形或结果相对应的特定实验的标准方法。生物模型是在SED-ML之前数年建立的，并且在内容和接受方面，这两个系统都随着时间的流逝而发展。因此，生物模型中只有大约一半的条目包含SED-ML文件，这些文件反映了当时可用的SED-ML版本。此外，几乎所有这些SED-ML文件至少都有一个小错误，使它们无效。为了使这些模型及其结果更可重复，我们在此处报告了工作更新，纠正和提供新的SED-ML文件，以针对生物模型中的1055个策划的机械模型提供新的SED-ML文件。此外，由于SED-ML是无关实现的，因此可以用于验证，证明在多个仿真引擎之间成立的结果。在这里，我们使用包装器体系结构来解释SED-ML，并报告五个基于不同ODE的生物仿真引擎的验证结果。我们与SED-ML和BioModels Collection的合作旨在通过使它们更可重现和可信来改善这些模型的实用性。