XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System系列的
CHIP MLSOC™MODALIX产品系列的机器学习系统
sima.ai是以软件为中心的嵌入式边缘机器学习系统片（MLSOC）公司。sima.ai的硬件软件堆栈可灵活地调整到一个平台中的任何框架，网络，模型，传感器或模态。Edge ML应用程序完全在SIMA.AI MLSOC上运行，看到性能和能源效率提高了十倍，在几分钟内，将跨越计算机视觉的ML用例带到了计算机视觉的ML用例。与Sima.ai一起，客户解锁了新的收入途径，并节省了大量成本，以在工业制造，零售，航空，国防，农业和医疗保健之间进行创新。sima.ai成立于2018年，已筹集了2.7亿美元，并由Fidelity Management＆Research Company，Maverick Capital，Point72，MSD Partners，Venturetech Alliance等支持。有关更多信息，请访问www.sima.ai
适用于 MD500 N 系列的 G500 TXi - Summit Aviation
Ken Pike 800.441.9343 | P：302.449.1000 C：203.895.0276 kpike@summit-aviation.com 关于 Summit Aviation Summit Aviation 位于特拉华州米德尔敦，提供飞机维护、改装、航空电子设备、发动机、任务设备集成、油漆、FBO、现场培训、飞行测试支持和 OTC 零件销售等服务。Summit 是 Bell、Blackhawk、Cessna、Mahindra、Quest、Raisbeck 和 Sikorsky 的工厂授权服务中心，也是国防部批准的承包商。其制造部门因其质量、遵守交货时间表的承诺、持续的高性能和对客户满意度的关注而获得认可。
布鲁氏菌病继发的组织梗塞：病例报告和病例系列的系统评价
© 作者 2025。开放存取 本文根据知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0 国际许可协议授权，允许以任何媒体或格式进行任何非商业性使用、共享、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信任、提供知识共享许可协议的链接并表明您是否修改了许可材料。根据此许可，您无权共享源自本文或本文部分内容的改编材料。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的知识共享许可中，除非材料致谢中另有说明。如果材料未包含在文章的知识共享许可中，且您的预期用途不被法定规定允许或超出允许用途，您需要直接从版权所有者处获得许可。要查看此许可的副本，请访问 http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/。
热电池™ 储源热泵系统是综合冷热源系统系列的一部分
SSHP 系统最常用于在室外气温极低的地区提供电加热，这些地区的室外气温低到足以使仅使用空气对水热泵加热变得困难或成本高昂。SSHP 系统可以有效且高效地加热和冷却建筑物，而无需考虑室外气温。实现此目的的替代方法，例如电加热或化石燃料锅炉或奇特的 AWHP 设计，由于电力需求更高、公用事业成本更高或碳足迹更高而处于劣势。基于电阻的加热的电能转换效率为 1 (1)，而 SSHP 系统冷却器-加热器的 COP 可高达 3 (3) 到 4 (4)，从而大大降低电力需求。
质子辐照下 NVIDIA Xavier SoC 系列的单粒子效应来源
摘要 — 在本文中，我们使用质子束描述了 NVIDIA Xavier 系列片上系统 (SoC) 中的两个嵌入式 GPU 设备。我们比较了分别针对商业和汽车应用的 NVIDIA Xavier NX 和工业设备。我们使用不同的功率模式评估了两个模块及其子组件（CPU 和 GPU）的单粒子效应 (SEE) 率，并首次尝试使用其基于 ARM 的系统中包含的在线测试工具来识别它们的确切来源。我们的结论是，SoC 的 CPU 复合体中最敏感的部分是各种缓存结构的标签阵列，而在 GPU 中没有观察到任何错误，可能是因为在辐射活动期间，与应用程序的 CPU 部分相比，它的执行速度更快。
氧化还原液流电池：用于回收材料测试系列的系统
摘要。本文介绍了一种用于氧化还原液流电池实验的系统，使操作员能够独立处理这种创新能源转换器的优势和挑战，特别是在测试新材料（在本例中为回收材料）方面。由于始终需要降低成本，特别是双极板的成本，因此包括回收方面。除了空穴回收讨论外，还需要在系统开发和评估的不同阶段使用材料回收。测试包括开发一个由四部分组成的系列实验，操作员将在其中深入研究电池结构、其特性以及电解质测试和交叉挑战。
用于系统识别和机器学习中应用的陈 - 弗利斯系列的连续性
在涉及系统识别，自适应控制和机器学习的应用程序中，随着时间的推移会不断处理输入输出数据流，以产生参数/权重估计的效率，以使假定的模型的行为与数据源相匹配。例如，在控制的背景下，这通常意味着模型的动力学应渐近地接近植物的动力学。当模型与工厂不兼容或数据流中包含不良信息时，这可能不会发生。更微妙的失败模式是模型的动力学不持续取决于参数的一种。在这种情况下，参数估计的序列可能会收敛到一定极限，而模型动力学的相应近似序列在任何意义上都无法收敛。
KitBit：用于解决智力测试和数值系列的新型 AI 模型
摘要 — 智力测试的解析度，特别是数字序列的解析度，在 AI 系统的评估中一直备受关注。我们提出了一种名为 KitBit 的新计算模型，该模型使用一组精简的算法及其组合来构建一个预测模型，该模型可以在数字序列中找到潜在的模式，例如智商测试中包含的数字序列和其他复杂得多的数字序列。我们介绍了该模型的基本原理及其在不同情况下的应用。首先，对从各种来源收集的智商测试中使用的一组数字序列进行系统测试。接下来，我们的模型成功应用于用于评估文献中报告的模型的系列。在这两种情况下，该系统都能够使用标准计算能力在不到一秒的时间内解决这些类型的问题。最后，KitBit 的算法首次应用于著名的 OEIS 数据库的完整系列。我们以算法列表的形式找到了一种模式，并在迄今为止数量最多的系列中预测了以下术语。这些结果证明了 KitBit 解决可以用数字表示的复杂问题的潜力。
AR+、HRAS/PIK3CA 共突变涎管癌病例系列的靶向治疗
结果：从 MTB 中确定了 4 名具有 AR+ HRAS / PIK3CA 共突变 SDC 和临床随访数据的患者。从文献中确定了另外 9 名具有临床随访的患者。除了 AR 过表达和 HRAS 和 PIK3CA 变异之外，还确定了 PD-L1 表达和肿瘤突变负荷 > 每兆碱基 10 个突变作为其他潜在可靶向变异。在可评估的患者中，7 名患者开始接受雄激素剥夺疗法 (ADT)（1 名部分缓解 (PR)、2 名稳定疾病 (SD)、3 名进展性疾病 (PD)、2 名不可评估），6 名患者开始接受替比法尼治疗（1 名 PR、4 名 SD、1 名 PD）。各有一名患者接受了免疫检查点抑制（混合反应）以及替比法尼和 ADT（SD）以及阿哌沙布和 ADT（PR）的联合疗法治疗。
通过先进的处理方法解决 P3HT:Y 系列的可混合性问题，实现可调聚合
聚合物和小分子混合薄膜在有机电子器件，尤其是有机太阳能电池中具有极高的应用价值。普通 P3HT 和最先进的 Y 系列非富勒烯受体 (NFAs) 的混合物具有很高的可混溶性，可以抑制相分离和聚集，从而抑制电荷分离和传输。在最近的一项研究中，引入了电流诱导掺杂 (CID)，这是一种精确控制溶液中聚 (3-己基噻吩) (P3HT) 聚集的方法。本文使用溶液中高度有序的预聚集来控制纯膜和与 Y12 (BTP-4F-12) 的混合物中的 P3HT 聚集。这使得 P3HT 有机场效应晶体管 (OFET) 器件中的空穴迁移率提高了 25 倍，并且在 Y12 存在下 P3HT 聚集体质量可以在大范围内可调。同时，特别是 Y12 长程有序性因 P3HT 聚集性的增加而受到严重抑制。然而，溶剂蒸汽退火 (SVA) 可导致 Y12 有序性极高，Y12 晶体取向发生变化，P3HT 聚集性进一步改善。因此，仅通过改变加工参数而不改变材料系统的组成，就可以在最终薄膜中获得两种材料不同程度的聚集。