XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数据流
DR560-RD - RIEGL
这款高性能数据存储设备能够处理 a. m. RIEGL 机载激光扫描仪提供的连续高速输入数据流。数据记录器 DR560-RD 支持 RAID 1 以实现更高的数据完整性，并支持 RAID 0 以提高数据吞吐量。此外，在将完整波形数据传输到硬盘之前，还会执行在线数据完整性检查。
IBM Quantum Safe → 技术
IBM Quantum Safe Advisor Advisor 执行企业范围的加密分析，以确定加密实例的类型和位置；与资产相关的密码套件、证书和 CBOM；资产与数据流之间的关系；以及潜在漏洞。Advisor 还使您能够评估您的加密合规状况，使您能够生成有风险的加密资产的优先级列表。
第1周中央处理单元（CPU）...
Cu从指令和状态寄存器中获取其输入。其操作规则或微序列图是在可编程逻辑数组（PLA），随机逻辑或仅读取内存（ROM）中编码的。控制单元是CPU的重要组成部分。它就像计算机的主管一样。它控制并协调计算机系统的所有活动。它还维护计算机系统中的流量和数据流的顺序。
数字个人数据保护草案
与该法案一起阅读，《规则草案》提供了重要的指导，以帮助公司准备实施该法案，该法案可能在短短六（6）个月内进行。虽然可以在评论后进一步完善规则草案，但建议公司通过参与咨询过程，进行数据流映射，审查内部和外部流程以及修改其政策，惯例和文档来准备。
TI PanelBus ™ 数字接收器 - Adafruit
TFP401/401A 从 DVI 发送器接收时钟参考，其周期等于像素时间 t pix 。此时钟的频率也称为像素速率。由于 Rx[2:0] 上的 TMDS 编码数据每 8 位像素包含 10 位，因此 Rx[2:0] 串行比特率为像素速率的 10 倍。例如，支持刷新率为 60 Hz 的 UXGA 分辨率所需的像素速率为 165 MHz。TMDS 串行比特率为像素速率的 10 倍，即 1.65 Gb/s。由于此高速数字比特流在长距离（3-5 米）的三个独立通道（或双绞线）上传输，因此无法保证数据流与输入参考时钟之间的相位同步。此外，三个数据通道之间通常存在偏差。TFP401/401A 对输入数据流采用 4 倍过采样方案，以实现可靠的同步，通道间偏差容差高达 1-t pix。由于反射和外部噪声源导致时钟和数据线上的累积抖动也是高速串行数据传输的典型特征；因此，TFP401/401A 设计具有高抖动容差。
K600i 喷墨打印机 - 多米诺印刷
对于需要最高质量输出的具有大量可变数据内容的应用程序，或者首选 PDF 工作流程的应用程序，我们有 Domino Editor™ RIP。这种模块化解决方案从简单的桌面到多个机架安装刀片，可以配置为处理您的数据要求。还支持全灰度图像处理，以获得最高质量的打印输出。包括 PDF 文件以及 IPDS 和 AFP 数据流的选项。
5G.MIL® 统一网络解决方案
我们的 5G.MIL ® 统一网络解决方案提供统一通信、边缘处理和高级网络功能，实现跨所有域的可互操作、弹性和安全连接和数据流。5G.MIL 解决方案利用开放系统架构、战术网关和增强的商业技术来实现融合混合网络。结果：我们的客户可以无缝访问他们所需的关键信息，从而始终保持领先地位。5G.MIL ® 统一网络解决方案
波兰国防和安全设备目录 2024
技术规格：先进的相控阵天线技术：终端配备相控阵天线，可实现动态波束控制，即使在恶劣条件下也能确保高质量连接。高吞吐量：Aurora 提供高数据吞吐量，这对于传输大量信息（包括高清视频、数据流和其他高级应用）至关重要。节能：终端设计为消耗最少的电量，这对于偏远地区的长期运行非常重要。
AI-Ready网络：成功的5个关键
AI是创新和增长的新催化剂，但是许多组织仍然忽略了网络在AI计划中的战略重要性。他们倾向于专注于计算能力和数据处理功能，即使支持计算资源的网络也是AI基础架构同样重要的组成部分。无论是在数据中心中安装还是在边缘设备上分布，稳健和高带宽网络对于无缝数据流，实时处理以及AI系统之间的有效通信至关重要。
14 QIRO：基于静态单分配的量子...
我们提出了一种用于量子计算的 IR，它直接公开量子和经典数据依赖关系，以便进行优化。量子优化中间表示 (QIRO) 由两种方言组成，一种是输入方言，另一种是专门为实现量子-经典共同优化而定制的方言。虽然前者采用了可能更直观的内存语义（量子操作通过副作用作用于量子位），但后者使用值语义（操作消耗和产生状态）将量子数据流集成到 IR 的静态单一分配 (SSA) 图中。至关重要的是，这允许进行大量利用数据流分析的优化。我们讨论了如何将现有的量子编程语言映射到输入方言以及如何将生成的 IR 降低到优化方言。我们提出了一个基于 MLIR 的原型实现，其中包括几个量子特定的优化过程。我们的基准测试表明，即使通过静态优化，也可以显着改善资源需求。与运行时的电路优化相比，这是在编译时仅产生很小的恒定开销的情况下实现的，这使其成为应用规模上量子程序优化的一种引人注目的方法。