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数据处理附录云服务和......
(m) 返还或销毁。在完成代表客户执行的职能并收到客户的书面请求后，Illumina 同意并应立即销毁或在收到客户的书面请求后将所有客户数据返还给客户，但返还和/或销毁此类客户数据在商业上不合理的情况除外。此类客户数据的返还或销毁应包括所有原件；但是，Illumina 可根据其保留要求或适用法律的其他要求保留存储在灾难恢复或其他归档系统上的副本。如果客户要求销毁客户数据，Illumina 应向客户提供书面证明，证明此类客户数据已被销毁。如果返还或销毁部分或全部此类客户数据在商业上不合理，Illumina 应 (i) 仅保留销毁在商业上不合理的客户数据 (ii) 将 Illumina 仍以任何形式保留的其余客户数据返还给客户或销毁； (iii) 只要 Illumina 保留客户数据，就继续将本安全协议和数据隐私协议的保护扩展到客户数据；以及 (iv) 将此类客户数据的进一步使用和披露限制在终止前适用的使返还或销毁客户数据在商业上不合理的目的范围内。
风洞数据处理 - NATO STO
本文为风洞研究的数据处理系统的定义和选择问题做了序言。讨论了速度和精度施加产生的限制，以及各种测试设施和方法的特征。描述了典型的系统及其元件。其中包括一个选项卡，其中列出了多个风洞装置的数据处理系统以及现代系统的规格示例。
激光雷达系统和数据处理技术
使用机载激光雷达系统收集了路易斯安那州屏障岛综合监测 (BICM) 计划的地形测量数据。这项研究是美国地质调查局 (USGS) 和路易斯安那州自然资源部 (LDNR) 的合作成果。术语“激光雷达”（源自“光检测和测距”）是指使用激光脉冲进行距离分辨远程测量的主动光学技术。激光雷达传感器与反射目标之间的距离是根据特征明确的激光脉冲发射和返回探测器之间的时间（即双向传播时间）以及光在传输介质中的速度计算得出的。四种不同的激光雷达系统被用于绘制路易斯安那州沿海地区的地图。每个激光雷达系统的硬件略有不同。因此，每个系统都开发了独特的处理软件。所有系统的共同点是应用和集成高精度差分 GPS 技术和数据处理。本节介绍了每个激光雷达系统和处理技术，以及生成 XYZ 数据的处理步骤。讨论的四个系统是：ATM（全地形测绘仪，NASA）、EAARL（实验性先进机载激光雷达，NASA）、CHARTS（紧凑型水文机载快速全程测量，美国陆军工程兵团）和 Leica ALS50-II（3001，Inc）。
大数据处理和量子计算-Webthesis
1他计算数量3 1.1计算理论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 1.1.1经典计算简介，图灵3 1.1.2定量计算。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.1.3她复杂的理论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 1。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.2他计算经典。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.3数量计算简介。。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.3.1对未来的一般全景。。。。。。。8 1.3.2在他的计算机上使她复杂化。。。1。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.5 Qubit状态。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 1.5.1 Qubit的说法。。。。。。。。。。。。。。。。。1。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1。。。。。。。。。。。。。。。。。18 1.5.4几何结构。。。。。。。。。。。。。。。。1。。。。。。。。20 1.6 I大门。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 1.6.1 X-ate。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 1.6.2 y-gate。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 1.6.3 Z-GATE。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 1.6.4 Hadamard Gate。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 25 1.6.5 R ϕ -GATE。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。24 1.6.4 Hadamard Gate。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 1.6.5 R ϕ -GATE。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。25 1.6.5 R ϕ -GATE。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 1.7 l'Nentangrement。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27
道路网络和 GPS 跟踪与数据处理和...
论文列表................................................................................................................................ III
exascale计算和数据处理-AMS期刊
摘要：Exascale计算和人工智能的出现提供了巨大的潜力，可以显着提高地球系统的预测能力。但是，必须克服巨大的挑战，以适应模型和预测系统以有效地使用这些新技术。2022年WMO关于EXASCALE计算的报告建议“在努力和关注与不断发展的计算技术相关的中断的努力和关注，这将越来越难以克服，威胁要在天气和气候预测能力方面持续进步。”此外，来自观察，模型和启动输出以及后处理的数据的爆炸性增长有可能使能够及时，准确和精确的决策信息提供能力。人工智能（AI）提供了未开发的机会来改变模型的开发方式，处理观察结果，并分析和提取预测以进行决策。鉴于计算的成本非常高，预测系统的复杂性日益增长以及越来越难以管理的数据生产和消费，这些挑战对于任何单个机构或国家都无法处理的挑战迅速变得太大了。本文描述了关键的技术和预算挑战，确定了解决方案的差距和方法，并提出了许多建议。
数据处理助理职位试卷样本
a. 一根绿线、一根白线和一根紫色线 b. 一根紫色线、一根黑线和一根白线 c. 一根红线、一根黑线和一根绿线 d. 一根黄线和两根黑线 e. 两根黑线和两根白线 B. 可接受的电缆中可使用的最大电线数量是
双基地合成孔径雷达数据处理与分析
4.20 观测到的分布式目标协方差矩阵 C o 的非对角线项的极坐标图：红色机载接收器；蓝色地面接收器；· ⟨ o hh o ∗ hv ⟩ ; ◦ ⟨ o hh o ∗ vh ⟩ ; × ⟨ o hh o ∗ vv ⟩ ; + ⟨ o hv o ∗ vh ⟩ ; ∗
exascale计算和数据处理-AMS期刊
图3：Fugaku（Riken -2020）和Frontier（Ornl -2021）是两个最近安装的Exascale超级计算机，这些超级计算机说明了这些系统上硬件多样性的增加，包括处理器，互连，存储和I/O。由于使用GPU（21兆瓦与30兆瓦），Frontier更加有效，但预计将来系统的功耗将继续增加。与处理器和系统体系结构的变化同时
ADS-B可伸缩性解决方案和飞行数据处理
航空旅行已成为人们生活中必不可少的一部分。不仅是为了方便起见，而且是因为它是前往遥远国家的最快方式，有时涵盖了其他运输方式可能需要几天甚至几个月的距离。因此，航空业的竞争加剧和降低的飞行成本使航空旅行更加负担得起，从而使其能够吸引更多的受众。到2023年，全球航空业为大约45亿乘客提供了服务。根据2021年的数据，任何给定时间的空气中估计的平面数为15,500至17,500。随着航空业的发展，全球飞行数量增加了，因此进行更好的飞机跟踪和安全性的必要性变得更加至关重要。确保乘客安全的需求推动了新技术进步的发展。这是ADS-B（自动依赖性监视广播）技术发挥作用的地方，可以增强飞机跟踪并提高空中交通管理的效率。ADS-B技术通过在飞机的速度，高度和位置提供实时数据来提供帮助，从而可以更准确，更安全地跟踪飞机。尽管有好处，但实现全球ADS-B覆盖范围仍然是一个重大挑战。传统的部署方法通常受到高成本和后勤障碍的阻碍，尤其是在稀缺地面站的农村和服务不足的地区。然而，巨大的尚未开发的潜力在于将这一基础设施分散，并激励个人有助于扩大ADS-B覆盖范围。目前，营利性公司主导了ADS-B地面站基础设施，导致可扩展性缓慢和诸如土地租金和维护之类的高昂经常性成本。此覆盖范围不仅会影响航空安全性，而且还限制了利用ADS-B数据来用于更广泛用例（包括物流，研究和情报收集）的能力。derad网络在这一点上步骤，并授权个人使用便宜且易于安装的设备建立和操作ADS-B地面站。参与者被DRD令牌激励，创建了一个互惠互利的系统，其中贡献者在增强全球航空安全的同时获得奖励。通过分散ADS-B基础架构，DERAD网络克服了传统系统效率低下，实现了更快的可扩展性和较低的成本。该模型提高了航空安全性，并为ADS-B数据的创新应用创造了机会。例如，研究人员，记者和物流公司可以访问分散的市场以获取实时飞行数据，从而在跟踪和分析中解锁了新的可能性。derad网络将复杂的集中系统转换为可访问，可扩展的解决方案，为全球空中交通管理设置新标准