XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System簇数
FASER 前簇射探测器的开发
数据，将乳剂探测器置于 2018 年 ATLAS IP 相对于 FASER 站点的另一侧。 [ Phys. Rev. D 104, L091101 (2021) ]
仪表簇和信息娱乐系统的备件
在Minitools目录上您可以找到：仪表簇和数字速度计的LCD显示；原始SAT NAV和数字仪表板的TFT屏幕；经典汽车和Youngtimers的进程表的齿轮；专门开发的工具来修理几种仪表板； LCDS维修的平坦电缆；各种半导体等等。
映射英国的创意簇和微群体
但是，我们对创意集群的理解是基于并非总是完全理解的基础。传统的聚类方法指向集聚经济体的近距离地理经济体。但是需要多少接近？我们如何定义集群？群集在收益表现出来之前必须有多大？PEC最近对有关创意群集的文献的评论3表明，用于衡量创意产业集中的分析单位有很大差异。这些因素从整个地区到城市/城镇都不同。但是，以前关于该主题的许多研究都在通勤区域级别进行。4在英国，官方通勤区是前往工作区（TTWA）的旅行，定义为一个地区，至少有75％的居民经济活跃人口工作，至少有75％的劳动力居住。在TTWA级别绘制簇有几个优点，包括它们是独立的经济领域并且是连续的。但是，缺点包括它们基于城市地区及其通勤者腹地，这意味着它们不太适合绘制乡村群集，并且由于它们很大，它们可以掩盖较小的活动群。5
地球和太空科学样本簇（2024年秋季）
（1）在接下来的两年中，北极很可能是无冰的，因为过去40年的下降速度为12.5英里/年。（2）在接下来的五年中，北极仍将被冰覆盖，因为过去40年中的下降速度约为12.5英里/年。（3）在接下来的十年中，北极很可能是无冰的，因为过去40年的下降速度为12.5 km/yr。（4）在接下来的五十年中，北极很可能仍然被冰覆盖，因为过去40年中的变化速度约为12.5 km/年。
增材制造的数字孪生：最新综述
摘要：随着工业4.0的发展，增材制造将被广泛应用于生产定制化部件。然而，通过反复试验的方法利用增材制造技术生产出结构合理、机械性能良好的部件相当耗时且成本高昂。为了获得最佳工艺条件，需要进行大量实验来优化给定机器和工艺中的工艺变量。数字孪生（DT）被定义为生产系统或服务的数字化表示，或者仅仅是具有某些属性或条件的活跃独特产品。它们是帮助克服增材制造中许多问题的潜在解决方案，以提高零件质量并缩短产品合格时间。DT系统对于理解、分析和改进产品、服务系统或生产非常有帮助。然而，由于对DT概念、框架和开发方法缺乏透彻理解等诸多因素，真正的DT发展仍然受到阻碍。此外，现有棕地系统与其数据之间的链接正在开发中。本文旨在总结增材制造DT的现状和问题，以便为后续DT系统研究提供更多参考。
使用深度学习方法接近实时人群数
在当前的数字时代，在许多地方人群计数机制仍然依赖于老式的方法，例如维护登记册，利用人们在入口处进行基于柜台和传感器的计数。这些方法在人们的运动是完全随机的，高度可变和动态的地方失败。这些方法是耗时且乏味的。拟议的系统是针对需要紧急撤离的情况，例如火灾爆发，灾难性事件等。并根据食物，水，检测拥塞等人数做出明智的决定。基于深度卷积神经网络（DCNN）系统可用于接近实时人群计数。系统使用NVIDIA GPU处理器利用并行计算框架来实现通过相机采用的视频提要的快速而敏捷的处理。这项工作有助于构建一个模型来检测CCTV摄像机捕获的头部。通过提供多种场景，例如重叠的头部，头部的部分可见性等，对模型进行了广泛的训练。该系统在估计密集人群的头部数量相当小的时间内提供了很高的准确性。
用供应链分析解锁数十亿美元
提供端到端的高级分析来支持产品架构设计和供应链规划，需要一个框架（1）易于使用，（2）灵活以支持不断变化的需求，以及（3）表现且可扩展的，以满足公司不断增长的高级分析需求。英特尔的分析框架支持广泛的产品架构设计和供应链规划功能。该框架通过结合许多高级技术来解决整体问题的各个方面，例如产品组成，晶圆启动优化，网络容量对准和优化的路由来支持迭代方法（见图1）。该框架是作为可组合企业系统构建的，具有移动优先的云可视化，机器人过程自动化和大数据管理。它还始终具有高可用性和故障转移聚类。使用HOT（内存），温暖（在磁盘上）和Cold（Hadoop分布式文件系统）存储使用Hot（内存），使用HOT（内存）和自动存储层，将Lambda架构与内存速度层，基于磁盘的批处理层以及自动存储层一起使用。微服务包裹数据层并将数据暴露于消费客户端以获取可行的见解和可视化，并在负载平衡的服务器上托管。框架的设计有助于确保高吞吐量和低潜伏期响应时间。