XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System模型简化
超分辨率简化
光片（HILO）激发3，用DNA-Paint 6以下达到5 nm 4,5以下的横向定位精度（S SMLM）。但是，这是以有限的穿透深度为代价的，TIR <250 nm，而Hilo 7,8的视野降低了〜40×10 µm 2。SMLM也可以在共聚焦设置中实现，包括点扫描和旋转磁盘共聚焦（SDC），这使得更深的样品渗透9，使其比较成像组织样品。图像扫描显微镜（ISM）10通过像素重新分配将共聚焦显微镜11,12的空间分辨率增加一倍，并且在与SMLM结合使用时，SMLM最近达到了8 nm的S SMLM，尽管小FOV的小FOV为8×8 µm 2 13。为了提高采集速度和FOV尺寸，SDC在旋转盘上采用数百个螺旋针孔，并与摄像机而不是单点检测器相结合。SDC构型已适用于SMLM，使用DNA-PART 14，使用DNA-Origami样品使用DNA-Origami样品达到8 nm的平面定位精度和基础平面中的细胞22 nm。仍然，由于发射光被光盘阻断，由于兴奋强度降低，可实现的分辨率仍受到限制。在2015年，Azuma及其同事提出了具有光子光子重新分配（SDC-EPR）15的增强的SDC，这是一系列微胶片，以有效降低针孔尺寸并增加光子收集，以改善分辨率。这些微漏物收缩了焦点双重，将发射的光子引导回可能的起源点（图1a）。因此，这提出了一个问题：SDC-opr的表现能否优于当前的光学配置，克服渗透深度，视野和空间分辨率之间的权衡？In this Brief Communication, we show that SMLM on a SDC- OPR fluorescence microscope can achieve sub-2 nm localization precision in the basal plane and sub-10 nm up to 7 µm penetration depth within a FOV of 53 × 53 µm 2 using a commercially available SDC-OPR (CSU-W1 SoRA Nikon system).通过可视化，以前所未有的分辨率来强调SDC-OPR的功能，在果蝇的视觉想象盘的视网膜上皮中的附着力连接。
Sigma-i：简化人事管理
在疫情初期，当人们最关心的问题之一是确保迅速增加的 COVID-19 病例得到及时治疗时，Sigma-i 探索了使用 D-Wave 的混合量子计算平台来管理日本各地患者的运输。这是一个复杂的多因素问题，必须考虑患者的位置、与最近的隔离地点或医疗机构的距离以及新患者的可用容量——这是保护医务人员和其他患者安全的关键考虑因素。Sigma-i 首席执行官 Masayuki Ohzeki 表示：“这是一个使用量子退火机的混合功能考虑大规模问题的例子。”该公司还探索了其他与公共卫生相关的挑战，例如如何管理各个企业的客户预约以防止过度拥挤。
简化医疗保健和改善结果
WHI已针对我们在所有业务方面的附属健康计划服务的4000万人计算。使用结果，我们正在部署旨在支持最需要我们帮助的人和社区的策略，计划和干预措施。例如，在2023流感季节之前，我们在商业，医疗保险和医疗补助业务中确定了25％的成员，其得分低于平均水平。然后，我们发起了一项活动，以帮助这些成员学习并获取疫苗。这项工作的数据表明，这些成员获得疫苗的可能性高出19％。
简化和政策连贯
自2021年以来，路易丝·西蒙（Louise Simon）一直在Climate＆Company担任欧盟政策分析师。总部位于布鲁塞尔，是欧盟决策的专家，并一直专注于欧盟的监管措施，以实现可持续的供应链和可持续财务。政策连贯性的问题是她工作的核心方面，路易丝专注于如何制定可持续性措施雄心勃勃但可行。她一直在尽职调查的主题，并深入了解欧盟森林砍伐法规（EUDR），公司可持续性尽职调查指令（CSDDD）及其与可持续财务监管框架的联系。Louise一直在为气候与公司不断增长的项目组合做出贡献，该项目在财务方面对无森林砍伐的供应链的作用。 Louise拥有可持续性科学，政策和社会的硕士学位，并拥有荷兰Maastricht University的经济学和商业经济学学士学位。 她在对如何在欧洲学期绿化的硕士论文进行研究时首次加入。Louise一直在为气候与公司不断增长的项目组合做出贡献，该项目在财务方面对无森林砍伐的供应链的作用。Louise拥有可持续性科学，政策和社会的硕士学位，并拥有荷兰Maastricht University的经济学和商业经济学学士学位。 她在对如何在欧洲学期绿化的硕士论文进行研究时首次加入。Louise拥有可持续性科学，政策和社会的硕士学位，并拥有荷兰Maastricht University的经济学和商业经济学学士学位。她在对如何在欧洲学期绿化的硕士论文进行研究时首次加入。
使用 FlashStack 简化 AI
为 AI 工作负载集成新的基础设施可能是一项艰巨的任务，需要大量费用和持续的管理投入。大量且多样化的 AI 工作负载的苛刻先决条件可能会给传统的 IT 计算、网络和存储架构带来压力，使其达到极限。此外，AI 应用程序经常处理敏感的企业数据，这更加凸显了对强大安全性和严格遵守监管合规标准的必要性。因此，许多组织都在努力应对新兴 AI 工作负载对其 IT 基础设施的巨大需求，这并不令人意外。
