XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System提高速度
使用新Endercript服务器
endcript 2是一款友好的Web服务器，用于以符合方式提取和渲染对第四纪蛋白质结构信息的全面分析。这一重大升级已全面设计，以通过交互式3D可视化提高速度，准确性和USABIL。它需要对我们众所周知的序列比对渲染器Espript的新版本3进行优势，以减少计算时间来处理大量数据。从单个PDB输入或文件中，端目构图显示出与查询同源的蛋白质多种蛋白质对齐的高质量图，并根据残基保守性颜色。此外，还描述了实验二级结构元素以及一组相关的生物物理和结构数据。现在，所有这些信息和更多信息都在交互式3D Pymol表示上映射。多亏了其自适应和严格的算法，专家用户的初学者可以将设置修改为满足他们的需求。endcript也已被升级为开放平台，用于可视化来自外部Biotool Web服务器的多个生化和结构数据，并具有2D和3D表示。endcript 2和es- pript 3分别在http://endscript.ibcp.fr和http://espript.ibcp.fr上免费获得。
NRO 年鉴 2016 - 第二版.pdf
侦察是指进行探索性调查以收集信息。自从人类和动物在地球上出现以来，它们就利用感官从远处获取数据，以用于日常生存——寻找食物、寻找庇护所或避开危险。随着时间的推移，人类已经学会了技巧并开发了技术来扩展其天生的信息收集能力。早期人类侦察能力扩展的例子包括：动物追踪；利用自然或人造的观察哨；以及使用更快或更高耐力的运输工具来提高速度并扩大侦察活动的范围。早期的军事力量使用侦察来收集有关敌人或潜在对手的位置、部队规模、活动和资源的信息。随着技术的发展，侦察方法变得更加复杂。在南北战争期间，联邦和邦联都使用载人气球作为对战场和敌方领土进行空中侦察的平台。随着 19 世纪初摄影术的发明，空中观察平台可以收集、保留和共享更准确和完整的信息，而无需依赖人类的观察和记忆。 20世纪初，摄影技术的进步以及飞机的发明极大地提高了军队的
推进数字取证调查的自动化
摘要 当传统的预防性安全机制无法遏制复杂而隐秘的网络犯罪事件时，数字取证可用于辅助这些机制。数字取证调查过程基本上是手动的，或者充其量是半自动化的，需要高技能的劳动力并投入大量时间。行业标准工具以证据为中心，仅自动执行少数前期任务（例如解析和索引），并且从多个证据源进行集成的能力有限。此外，这些工具始终是人为驱动的。这些挑战在当今日益计算机化和高度网络化的环境中更加严重。需要收集和分析的数字证据量增加了，典型案件中涉及的数字证据来源的多样性也增加了。这进一步阻碍了数字取证从业者、实验室和执法机构，导致案件积压导致调查和法律系统的延误。需要提高数字调查过程的效率，以提高速度并减少人力投入。本研究旨在通过推进数字取证调查流程的自动化来实现这一时间和精力的减少。使用设计科学研究方法，设计和开发工件以解决这些实际问题。总结一下，自动化数字调查系统的要求和架构
通过马哈拉诺比斯距离识别下肢外骨骼中的用户意图
摘要 — 现有的下肢机器人外骨骼控制策略对用户意图的侧重点有所不同，这些意图的分辨率各不相同，从高级目标（提高速度）到中级动作（增加步幅）再到低级关节行为（增加髋关节屈曲）。虽然外骨骼上的传感器只能通过人机界面间接感知人类，但它们在穿戴设备所需的时间方面比更直接的方法更具优势。在本研究中，要求外骨骼用户（包括身体健全和脊髓损伤）改变他们的预期步行速度。机载传感器测量结果用于离线测试基于马哈拉诺比斯距离的意图识别算法。该算法的目标是识别意图变化并正确分类其类型，但不是通过外骨骼实现该变化。该算法正确识别了用户希望以比设备标称速度更快或更慢的速度行走的情况。对于体格健全的受试者，已知意图变化与算法正确识别之间的平均延迟为 0.63 秒。对于体格不健全的受试者，这一延迟平均为 0.93 秒。这些概念验证结果表明，基于马哈拉诺比斯距离的意图识别是可能的，而对该方法的分析表明，还有进一步改进的空间。
智能 DevOps：利用人工智能彻底改变 CI/CD 管道和
软件开发中最明显的趋势给组织带来了巨大的压力，迫使他们快速生产出高质量的软件。由于 DevOps 高度重视自动化、协同和持续交付，因此可以将其视为当前软件开发方法的基础。尽管 CI/CD 管道变得更加复杂，并遇到了与之相关的实时决策，但您的工作仍然具有挑战性。本文旨在描述智能 DevOps，在 CI/CD 过程中应用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 并改进软件交付生命周期。AI 可帮助 DevOps 团队避免重复任务，确定管道故障的原因，更好地控制资源使用情况，并提高管道效率。该研究讨论了 DevOps 流程的 AI 自动化的当前趋势以及采用前景和威胁，并提出了 DevOps 框架中的 AI。基于一组配对的低级案例和高级实验，本研究证明了智能 DevOps 在提高速度、提高稳定性和降低软件交付成本方面的有效性和能力。研究结果将为计划实施基于人工智能的增强/自动化 DevOps 实践的组织提供路线图，并为想要研究这一不断发展的领域未来发展的研究人员提供参考。
转变跨境支付路线图...
支付行业很少经历如此充满活力和创新的时代。新技术的出现激发了人们提高支付速度和安全性的努力，同时也降低了成本并扩大了金融服务的渠道。国内支付进展迅速，廉价而快速的数字支付解决方案已经面世，包括移动支付已获得关注的新兴市场。然而，跨境支付的进展并不那么令人印象深刻，新兴市场的问题更为严重，高成本不成比例地落在那些最无力承担的人身上。连接不同的国内支付环境的问题非常复杂，其中许多环境的架构差异很大，而且正在探索许多解决方案。支付和市场基础设施委员会在定义问题和制定应对措施方面做得非常出色。传统参与者正在对其服务进行重要改进，通过新框架提高速度和安全性，但仍有重大障碍需要克服，包括数据本地化。在传统支付领域之外，我们研究了创新者为开发新的支付基础设施所做的努力，这些基础设施可以避开现有行业面临的一些挑战。这不太可能是一场“赢家通吃”的斗争。支付系统的多样性将不断增加，从而产生竞争和差异。
现场指导研究与开发年度报告概览 2022 财年
如何阅读本报告 SDRD 计划的 2022 财年 (FY) 年度报告包含三部分：介绍，其中包括首席科学家和项目经理的讲话以及 SDRD 20 周年特别专题；项目概述，包含三个主要部分，即项目描述、项目成就和项目价值；以及在内华达国家安全网站 www.nnss.gov/pages/programs/sdrd.html 上以电子方式发布的各个项目报告摘要。 可从科学和技术信息办公室 (OSTI) 或首席研究员处获得项目的完整技术报告。 封面：来自“为提高速度而对 C3 发射器进行电磁发射修改”项目的 C3 发射器 (C. Hawkins 22-068) 封面内页：来自“用于 h-keV 直接 X 射线成像的高 Z 半导体”项目的模拟结果 (C. Leak 22-082)。返回：2002 至 2021 财年 SDRD 年度报告概览往期封面汇编。工作人员 SDRD 项目经理 Paul Guss 编辑 Kaela Dotson、Kristen Macias、Anne Totten 设计与布局 Kristen Macias 网页设计与制作 Kirsten Kellogg、Kristen Macias 管理和支持 Michael Baldonado、Elizabeth Craft、Leslie Esquibel、Lisa Garcia、Emma Gurr、Sally Matthews、Ki Park、Kristen Ruocco
实验室一览 - 劳伦斯利弗莫尔国家实验室
世界顶级高性能计算设施之一 劳伦斯利弗莫尔是顶级高性能计算设施利弗莫尔计算 (LC) 的所在地。LC 拥有超过 3.28 百亿亿次浮点运算的峰值计算能力和众多 TOP500 系统，包括排名第一的 2.79 百亿亿次浮点运算 El Capitan 系统、294+ 千万亿次浮点运算 Tuolumne 系统和 125 千万亿次浮点运算 Sierra 系统。这些旗舰超级计算机支持 GPU，能够以前所未有的分辨率生成 3D 多物理场模拟，满足各种关键任务需求。LLNL 还与 Cerebras Systems 和 SambaNova 等行业合作伙伴合作，将尖端人工智能硬件与顶级高性能计算机相结合，以提高模型的保真度并管理不断增长的数据量，从而提高速度、性能和生产力。LC 平台由我们经 LEED 认证的创新基础设施、电力和冷却设施提供支持；存储基础设施包括三种文件系统和世界上最大的 TFinity 磁带档案库；以及最高质量的客户服务。我们的软件生态系统展示了我们在许多大型开源项目中的领导地位，从带有 Lustre 和 ZFS 的 TOSS 到获得 R&D 100 奖的 Flux、SCR 和 Spack。
转变跨境支付路线图...
支付行业很少经历如此充满活力和创新的时代。新技术的出现激发了人们提高支付速度和安全性的努力，同时也降低了成本并扩大了金融服务的渠道。国内支付进展迅速，廉价而快速的数字支付解决方案已经面世，包括移动支付已获得关注的新兴市场。然而，跨境支付的进展并不那么令人印象深刻，新兴市场的问题更为严重，高成本不成比例地落在那些最无力承担的人身上。连接不同的国内支付环境的问题非常复杂，其中许多环境的架构差异很大，而且正在探索许多解决方案。支付和市场基础设施委员会在定义问题和制定应对措施方面做得非常出色。传统参与者正在对其服务进行重要改进，通过新框架提高速度和安全性，但仍有重大障碍需要克服，包括数据本地化。在传统支付领域之外，我们研究了创新者为开发新的支付基础设施所做的努力，这些基础设施可以避开现有行业面临的一些挑战。这不太可能是一场“赢家通吃”的斗争。支付系统的多样性将不断增加，从而产生竞争和差异。
1附件A供应链的执行摘要...
Agilent Technologies Inc是生命科学，诊断和应用化学市场的全球领导者，已经在新加坡投资了20多年。作为一个值得信赖的生活科学和诊断行业合作伙伴，拥有800多名员工，新加坡设计，工程师，制造商，并维护整个亚太地区的生命科学和生物分析仪器，并为客户和学术界提供资产管理和通过资产管理和生活支持。安捷伦新加坡的亚太地区枢纽在Yishun拥有全球供应链的总部，并在Jurong West拥有75,000平方英尺的区域物流中心（RLC-Asia）仓库，为全球50多个国家 /地区提供了多样化的客户群，并运送创新技术。多年来，该公司的能力增加了一倍，以支持Agilent不断增长的产品组合，并在全球范围内更好地为客户提供服务，同时提高速度，质量和生产力。作为新加坡敏捷的全球供应链的承诺，其全球供应链由两位新加坡执行官Lim Chee Beng副总裁Lim Chee Beng和全球采购Annie Tham的副总裁领导，以实现集体的战略愿景，以优化物流运营，并通过更强大的供应和灵活的供应和灵活的供应供应来增强客户体验，并增强客户体验。