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World File Search System数据转换
面向下一代太空应用的光子集成电路 (PIC)
即插即用：硅光子模块将电子数据转换为光子，然后再转换回来。硅电路帮助光调制器将电子数据编码为几种颜色的光脉冲。光通过光纤传输到另一个模块，光电探测器将光重新转换为电子比特。电子数据再次由硅电路处理并发送到适当的服务器。
使用关联数组进行 AI 数据整理
摘要 — 人工智能革命是由数据驱动的。人工智能“数据整理”是将不可用的数据转换为支持人工智能算法开发（训练）和部署（推理）的过程。大量的时间被投入到转换各种数据表示以支持人工智能管道中的许多查询和分析步骤。这些数据的严格数学表示使得数据转换和分析优化能够在步骤内和跨步骤进行。关联数组代数提供了一个数学基础，可以自然地描述作为数据库基础的表格结构和集合数学。同样，神经网络使用的矩阵运算和相应的推理/训练计算也可以通过关联数组很好地描述。更令人惊讶的是，可以很容易地构建一般的非规范化形式的分层格式，例如 XML 和 JSON。最后，数据透视表是最广泛使用的数据分析工具之一，它自然而然地从关联数组构造函数中出现。关联数组中的通用基础提供了互操作性保证，证明它们的操作是具有严格数学性质的线性系统，例如，结合性、交换性和分配性，这些对于重新排序优化至关重要。
使用多种模型的基于机器学习的预测和诊断心脏病
数据预处理是创建机器学习模型的重要步骤。结果如果数据最初干净或以正确的格式，结果可能不准确。预处理涉及将数据转换为所需的格式。它用于管理数据集中缺少的值，重复和噪声。数据预处理包括诸如导入数据集，拆分数据集，属性缩放等任务等。要提高模型的准确性，必须对数据进行预处理。
由轴和SIB解决方案提供动力的供应链见解
供应链SIB解决方案的视觉见解提供了智能的视频和AI服务（IVS），这些视频和AI服务与轴心摄像机站的视频管理软件和轴心相机相结合，使您可以将物流过程中的视频和数据转换为可搜索的视觉见解。这将有助于提高运营，削减成本并提高客户满意度。将腾出时间专注于您的核心业务，而不是耗时的调查和管理。
具有强链缠结的通用水凝胶粘合剂，用于桥接软电子材料
依次从面板表面上的点 1 到点 4。手指接触时观察到明显的电流差异（图 5c）。值得注意的是，证实电流与触摸点与角电极的接近度成正比。基于此结果，推导出公式来研究在角落测量的电流与特定触摸点之间的相关性（补充图 14）。使用控制板将电流数据转换为触摸屏上的位置。
OMOP CDM中的药物剂量和暴露时间
将医疗数据转换为观察医学结果伙伴关系（OMOP）共同数据模型（CDM）的需求日益增长。主要的ETL挑战之一是将天然数据转换为保留施用或处方的确切药物剂量的药物域。从CDM v.5.2.0面开始，该exposure表包含唯一用于储存药物量的数量字段。在最新的CDM文档中，据指出“应将数量转换为drug_strength表中给出的正确单位”。尽管CDM文档提供了有关此主题的示例，但数量和药物剂量计算之间仍然存在相当大的歧义。此外，由于OMOP CDM v5.2.0 drug_exposure_end_date字段。众所周知，源数据中并不总是可以使用药物摄入的结束日期，因此OMOP CDM文档提供了推断drug_exposure_end_date²的方法：基于天数供应，总剂量/每日剂量比例的总剂量/每日剂量比例和默认值和默认值（1天的行政记录，书面处方和89天的订购日为29天）。默认值规则往往不够精确，需要在缺乏天数供应和每日剂量信息的数据源上开发替代解决方案。
ARINC 协议教程
第 1 章 ARINC 429 教程介绍................................................................................................................1 关于 ARINC....................................................................................................2 什么是 ARINC 429？......................................................................................2 ARINC 429 用法................................................................................................3 ARINC 429 电气特性......................................................................................3 协议.............................................................................................................5 位时序和斜率.......................................................................................6 ARINC 429 字格式....................................................................................7 奇偶校验.............................................................................................................7 SSM.............................................................................................................7 数据.............................................................................................................8 SDI.............................................................................................................8 标签.............................................................................................................8 传输顺序.............................................................................................................8 ARINC 429 数据类型.....................................................................................9 BCD 数据编码.....................................................................................9 BNR 数据编码.....................................................................................9 混合格式.....................................................................................................10 离散数据格式.....................................................................................11 维护数据.....................................................................................................12数据转换方法................................................................................................12 面向位的协议.......................................................................................15
AI 驱动的数据沿袭
数据沿袭：是风险还是创造价值的机会？您是否可以在本地和云中以信任的方式共享业务关键数据？• 数据使用是否得到理解并符合政策？• 数据如何从本地移出或移至云？• 数据转换期间会产生哪些影响？• 是否跟踪敏感数据移动以评估风险？• 数据传输是否符合监管合规法律？• 数据流是否透明，以便做出可靠的决策？• 数据源对于分析程序和 AI 而言是否可靠？