XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System提高速度
rNase抑制剂hu
请参阅表1，以确定片段输入DNA所需的时间到所需的大小。如果输入DNA小于10 ng，请根据协议添加FX增强子，并将列出的反应时间一半用于10 ng输入DNA。例如，要产生一个从1 ng输入的片段分布，以约300 bp的含量为中心，请孵育FX反应，包括FX增强剂10分钟。制作新鲜的80％乙醇。冰上解冻试剂。一旦融化试剂，通过快速涡旋彻底混合缓冲液以避免任何局部浓度。使用前在使用前简要旋转涡旋试剂。程序热循环器。为了提高速度和便利性，可以预先编程并预先保存协议的所有孵化步骤。使用前，将QIASEQ珠平衡至室温（15–25°C）20-30分钟。涡流，然后在使用前旋转融化的适配器板。
Manitoba中的COVID-19疫苗接种
1。试点站点（完整）：第一个模型，Rady HSC的试点站点提供了疫苗和我们的努力的早期体验。2。超级站点（主动）：在较大的城市中心中，超级站点允许快速和大规模的疫苗接种，以提高速度，提高效率和降低的废物风险，并随着疫苗供应到达曼尼托巴省的到来而迅速设计规模。3。专注的免疫团队（活跃）：适合访问个人护理院和其他聚集生活设施等设施，以提供人们居住的疫苗。4。原住民（Active）：Manitoba向原住民合作伙伴分配剂量，以分发和交付其社区。5。免疫枢纽和弹出式地点（未来）：这些地点将到达全省农村和北部地区的较小人口中心。有限发布，2月8日。分布式交付（未来）：随着疫苗变得越来越可用，分配稳定，医疗办公室和药房可以开始在全省提供疫苗。
扭曲工程T4 DNA连接酶
拥挤的药物可在提高速度和效率的可选努力中使用了粘性拥挤剂，例如聚乙烯甘油（PEG），以增加底物的局部浓度并推动反应前进。但是，这种拥挤的代理可能会增加变异性或对于自动分配系统而言很难使用。此外，在克隆反应中使用拥挤剂需要在转换之前进行纯化步骤，这增加了动手的时间和处理。我们研究了在0％，2.5％和5％PEG 8000的情况下，各个连接酶对CFDNA底物的疗效。我们引用了电文件图的痕迹以识别3个连续的峰：底物，底物 + 1个适配器和底物 + 2个双侧适配器。如图5所示，扭曲工程的T4 DNA连接酶可以将大部分底物转换为所需的双连接峰独立于拥挤剂输入。
Illumina DNA准备原油裂解物方案
尽管基于NGS的全基因组测序（WGS）为微生物学实验室提供了速度，准确性和信息深度的显着优势，但DNA提取和库制备步骤仍然是NGS工作流程中的显着瓶颈。NGS文库进行宏基因组研究的准备通常始于耗时和劳动密集型基因组DNA提取步骤。为了应对宏基因组学中的这一挑战，Illumina提供Illumina DNA准备和Illumina粗裂解物方案。此方法直接从原油裂解物中支持快速简便的库准备。直接从粗裂解物中进行测序消除了与DNA提取步骤相关的时间和成本。除了提高速度和效率外，Illumina DNA Prep还为样品输入类型和细胞裂解方法（包括直接细菌菌落，血液和唾液）提供了出色的灵活性。
通过网络科学策略加速人工神经网络训练
摘要 深度学习的发展导致人工智能的应用数量急剧增加。然而，训练更深层的神经网络以建立稳定而准确的模型会转化为人工神经网络 (ANN)，随着特征数量的增加，这些神经网络会变得难以管理。这项工作扩展了我们之前的研究，我们探索了通过在 ANN 训练过程中依次加强自由尺度性、小世界性和稀疏性所获得的加速效果。最近的研究（独立进行）证实了这种方法的效率，其中在非专用笔记本电脑上训练了一个百万节点的 ANN。受这些结果的鼓舞，我们现在将研究重点放在一些可调参数上，以追求进一步的加速效果。我们表明，尽管由于 ANN 问题的高度非线性，最佳参数调整是不可行的，但我们实际上可以提出一套有用的指导方针，从而在实际情况下提高速度。我们发现，通过将修改后的分数参数（ζ）设置为相对较低的值通常可以显著减少执行时间。
具有可变阈值电压保持器的多米诺逻辑
摘要 — 提出了一种可变阈值电压保持器电路技术，用于同时降低多米诺逻辑电路的功耗和提高速度。在电路运行期间，保持器晶体管的阈值电压会动态修改，以减少争用电流，而不会牺牲抗噪性。与标准多米诺 (SD) 逻辑电路相比，可变阈值电压保持器电路技术可将电路评估速度提高高达 60%，同时将功耗降低 35%。与 SD 电路相比，使用所提出的技术可以增加保持器尺寸，同时保持相同的延迟或功率特性。与具有相同评估延迟特性的 SD 电路相比，所提出的多米诺逻辑电路技术可提供高 14% 的抗噪性。与具有相同保持器尺寸的 SD 电路相比，还提出了对保持器晶体管进行正向体偏置以提高抗噪性。结果表明，通过应用正向和反向体偏置保持电路技术，可以同时提高多米诺逻辑电路的抗噪能力和评估速度。
具有高效金字塔加法器结构的 Braun 乘法器的算术应用实现
tmohanrao2020@gmail.com 摘要：乘法器在信号处理和基于 VLSI 的环境应用中起着关键作用，因为与其他设备相比，它消耗更多的功耗和面积。在实时应用中，功率和面积是重要参数。乘法器是必不可少的组件，因为与任何其他元件相比，它占用较大的面积并消耗更多的功耗。我们有很多加法器来设计乘法器。在本文中，使用金字塔加法器，它使用半加器和全加器来提高速度并减少乘法器中使用的门数量，但延迟并没有显着减少。如果我们用 XNOR 和 MUX 代替普通的半加器和全加器来修改金字塔加法器，那么与普通的 16 位加法器相比，这种金字塔加法器使用的门更少，延迟也更少。金字塔加法器中 XNOR 和 MUX 的使用减少了延迟，因为 MUX 功能仅在输入中选择输出。使用这种金字塔加法器可以大大减少乘法器延迟。关键词：MUX，FPGA，DSP，加法器，2.1块，2.2块
人工智能（AI）
Feith 使用人工智能作为工具来分析、预测和分类 FOIA 内容，无需明确指示或编程。AI 可让您降低成本、提高可靠性、提高速度、增加数量并了解您的目标是什么。自然语言处理 Feith 多年来一直使用自然语言处理 (NLP) 来处理包含大量信息的大量文档。实施自然语言处理可让您的计算机理解口头或书面文本。除了使用适当的元数据集存储文档外，Feith 还利用实体提取。实体提取可捕获标准元数据无法捕获的内容，例如姓名、地点、组织、日期、州、犯罪或任何数量的主题。Feith 还可以从文本数据中识别关键信息。一旦识别，就可以将数据归类为预定义类别。如果这个过程是手动完成的，知识工作者就必须进入每个单独的文档并标记出所有正确的名称和地点。Feith 还可以利用关系提取将单词、短语或句子与其他单词、短语或句子关联起来。此 AI 功能可提取非结构化源中两个实体之间的关系。例如，如果特定代词与句子的某个部分相关。Feith 使用因果关系检测来识别原因或行为的底层网络。然后它可以从该原因或行为中获得洞察力。例如，如果有人写了一封包含术语“胃”的电子邮件，系统将能够将其与术语“解剖学”联系起来。系统分析句子结构并检测文本中存在关系的事实，根据这些关系对其置信度进行评分，并从其他数据集中提取其他概念。自然语言处理为用户提供了所有软件应该能够做到的标准事情的视觉表示，以降低成本、提高可靠性、提高速度、增加数量并了解您的目标是什么。结果是用户从系统中获得有价值的信息，而 FOIA 工作人员可以关联以前无法关联的数据。自动分类 用于分类和分类的 AI 教会计算机根据数据预测结果，以及如何根据该数据对文档进行分类或分类。例如，如果每个 1099 MISC 文档在页面底部都包含术语“1099 MISC”。Feith 的自动分类模块使用一种称为正则表达式和计算的功能，这意味着它将找到被搜索的确切单词或找到遵循给定模式的单词或短语。由于其格式，系统将确信该文件是 1099 MISC 文档。
打造英特尔人工智能卓越中心
自 2009 年 AI 小组成立以来，我一直负责管理该小组。该小组由 200 多名 AI 专业人员组成，我们有 500 多个 AI 解决方案投入生产，每个解决方案都使用几种不同的算法。我们今天正在努力进一步提高速度和规模，以实现通过 AI 改造英特尔的下一个飞跃。这将导致数千种 AI 解决方案应用于各种业务挑战和数据类型。根据研究公司 Gartner 的数据，2019 年只有 14% 的公司在生产中部署了 AI。这一数字在 2020 年增长到 19%，预计到 2021 年底将增加到 24%。[4] 但在英特尔，我们已经部署 AI 解决方案十多年了。事实上，自 2009 年以来，我们已经执行了 1,000 多个 AI 项目——虽然我们也经历过不少失败，但我们的成功率远远超过行业 AI 成功率。我们利用在这些项目中获得的集体智慧，制定了一套在整个企业范围内成功实施 AI 的最佳实践。我们的 AI 团队获得了英特尔成就奖，
供应与需求的协调
3.5.1 战略性前置时间缩短................................................................................. 114 3.5.2 供应链时间压缩方法............................................................................... 115 3.5.2.1 采取整体观点.............................................................................. 115 3.5.2.2.1 供应链整合............................................................................... 116 3.5.2.2.2 供应商计划............................................................................... 116 3.5.2.1.3 即时供应计划....................................................................... 117 3.5.2.1.4 零售客户补货计划.................................................................... 118 3.5.2.1.5 供应链计划的问题.................................................................... 120 3.5.2.2 技术的使用................................................................................ 122 3.5.2.3 减少不必要的步骤............................................................................. 123 3.5.2.3.1 消除浪费............................................................................. 123 3.5.2.3.2 通过共担风险减少浪费.............................................................. 125 3.5.2.3.3 提高速度............................................................................... 127 3.5.2.4 采购时不仅考虑成本，也考虑服务............................................... 128 3.5.2.4.1 通过合作取胜....................................................................... 129 3.5.2.4.2 设计产品时考虑供应链....................................................... 130 3.5.2.4.3 为供应而设计.................................................................... 130 3.5.2.4.4 定制化.................................................................................... 132 3.5.2.5 缩短预测时间，提高准确率.................................................... 133 3.5.2.6 重新设计生产流程.................................................................... 133 3.5.2.7 约束理论.................................................................................... 134 3.5.2.8 产能不平衡.................................................................................... 136 3.5.2.9 供应链吞吐效率 ...................................................................... 137 3.5.2.10 流程吞吐减少 ...................................................................... 137 3.5.2.11 推迟 ...................................................................................... 138