XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System集成的
无缝VDI过渡：集成的指南...
b引言尽管应用程序和桌面虚拟化市场的动荡越来越大，但对技术的需求比以往任何时候都更强。以下是ACCOPS可以帮助您浏览不稳定水域的方式。虚拟化市场在2023年进行了重大大修。虚拟桌面基础架构（VDI）提供商Citrix重新校准了其运营，特别减少了其在Apac地区的存在，而VMware（虚拟化技术的早期先驱）是Broadcom于11月下旬收购的。Citrix的这一战略枢纽使企业争夺可行和可信赖的替代方案，而VMware的收购对其虚拟化产品的未来引起了相关的关注。正如Broadcom宣布的EUC剥离计划一样，后者特别使企业很难对其VMware最终用户计算（EUC）部署保持满足。将2023称为虚拟化市场的动荡时期将是一种轻描淡写。在通货膨胀问题和全球技术放缓中，VMware产品永久许可的结束仅在企业技术组合中注入了意外波动。尽管如此，VDI技术对企业现在比以往更为重要。工作空间，混合工作模型的快速数字化以及对跨境协作的需求仅有助于虚拟化的需求，这每年近10％。1围绕Citrix和VMware认购的虚拟化产品价格和路线图的不确定性环境，它在选择技术解决方案时会更加勤奋地工作。但是，现在这些提供商在您的投资组合中，您如何避免不确定性？请参阅ACCOPS如何帮助您进行此过渡，并保留IT投资组合中VDI的价值主张。
集成的太空领域意识和通信系统
摘要 - 空间一直在改革，这种演变带来了新的威胁，这些威胁与技术发展和恶意意图一起构成了重大挑战。太空领域意识（SDA）是一种新的概念思想，已经走到了最前沿。它通过提供自主权，智力和灵活性来抵御太空中的潜在威胁，以旨在感知，检测，识别和术语。在这项研究中，我们首先介绍了对新空间的有见地和清晰的看法。其次，我们提出了一个集成的SDA和通信（ISDAC）系统，用于攻击者检测。我们假设攻击者具有更高的通信能力来改变攻击方案，例如对某些接收器天线的随机攻击。为了跟踪随机模式并满足SDA要求，开发了轻量级的卷积神经网络体系结构。拟议的ISDAC系统在12个不同的超级攻击者配置下显示出卓越和鲁棒的性能，检测准确性超过97。8％。索引术语 - 综合空间领域的意识和通知，干扰，新空间。
集成的可再生能源和零碳锂
没有投资或金融产品建议。本演示文稿以及其中提供的信息并不构成，也不旨在构成，金融产品或投资建议，或者提出了收购Vulcan股份的建议，也不构成瓦尔坎股份，也不构成，会计，法律或税收建议。本演讲不会，也不会构成收购Vulcan股份的任何合同的任何部分。本演示文稿已经准备好，而无需考虑任何个人的目标，财务或税收状况或特定需求。在做出投资决策（包括对瓦肯股票或瓦肯人的任何投资）之前，潜在的投资者应考虑有关其自己的目标，财务和税收状况和需求的信息的适当性，并从其法律，财务，税收或其他独立顾问中寻求专业建议（考虑所有相关司法管辖区的要求）。
人类对象集成的组装意图
摘要：人类机器人协作（HRC）组装结合了机器人操作10的优势与人类的认知能力和适应性，这为11个复杂的组装任务提供了一种有效而灵活的方式。在HRC组装过程中，机器人需要准确地了解操作员的意图12，以帮助协作组装任务。目前，考虑13个上下文信息（例如复杂环境中的汇编对象），操作员的意图识别仍然具有挑战性。在本文中，我们14提出了一种人为对立的综合方法，用于在HRC中进行上下文感知的组装意图识别，15，该方法集成了对组装行动和组装零件的识别，以提高16个操作员的意图识别的准确性。具体来说，考虑到HRC组件的实时要求，使用基于骨架功能的17个时空图卷积网络（ST-GCN）模型可用于18识别汇编操作，以减少不必要的冗余信息。考虑到这种疾病和19个组装部分的闭塞，提出了改进的Yolox模型，以提高20个网络结构对组装部分的聚焦能力，这些零件难以识别。之后，以减速器汇编21个任务为例，一种基于规则的推理方法包含汇编22个操作和组装零件的识别信息，旨在识别当前的组装意图。最后，验证了识别人类意图的拟议方法的可行性和23个有效性。2624个组装行动识别和组装部分识别的集成可以促进准确的操作员在复杂而灵活的HRC组装环境中的准确操作员的意图25识别。
集成的区域气候/天气/环境预测
气候/天气/环境的数字预测是在气候变化时代的适当政策制定的重要来源。它需要一个耦合的建模系统，例如大气层地面化学；通过更好地估计参数和初始条件，可以提高其性能。数值气候/天气/环境模型不仅提供其未来状态，还提供给定网格大小的分析数据，这些数据在数据空隙区域中很有用。Recent efforts to improve regional climate/weather/environment prediction will be introduced as an integrated approach: estimating optimal parameter values, seeking an optimized set of parameterization schemes, combining optimizations of parameterization schemes and parameter values sequentially (i.e., opti-parameterization), and applying a hybrid ensemble-variational data assimilation through the coupled models (e.g., WRF-NOAH-MP和WRF-CHEM）和卫星数据。
自动化系统集成的概念 - GovInfo
实现灵活性、效率和响应性的关键是信息——让正确的人在正确的时间随时访问正确的信息。为了能够捕获和传递正确的信息，现代制造商正在以越来越快的速度消费信息技术产品 [56]。这些产品中的每一个都改善了信息的捕获、流动和传递，使企业中的某些活动能够更有效地运作。但要实现整个企业的敏捷性，信息必须在应用程序之间无缝流动，不会丢失或损坏——从捕获客户需求的系统到支持产品设计师的系统，再到支持零件设计师的系统，再到支持零件和产品制造和交付的系统，再到支持售后产品维护的系统。企业能力和绩效的每一次改进都需要新的信息流和日益复杂的信息交换。
工作流集成的脑肿瘤分割系统...
人工智能 (AI) 在医学成像任务中取得了巨大成果，并有可能在未来改善临床医生和患者的体验，但在将 AI 融入医学的道路上，存在许多实际、技术和社会挑战。在本文中，我们为 Helse Vest 的 AI 集成开发做出了贡献，并提出了一种与其现有研究 PACS 解决方案集成的脑肿瘤分割系统。我们调查了目前机器学习模型集成的可能性程度，以及是否需要额外的软件开发工作。所使用的机器学习模型是使用结合两个基于 Python 的深度学习库 fastai 和 MONAI 的库开发的。该库目前由 Mohn 医学成像和可视化中心 (MMIV) 的研究人员开发，我们将它与另一个最先进的框架进行比较，以量化其潜在的实用性。此外，我们将其部署在一个简单的交互式 Web 应用程序中。本论文包含三项研究，旨在讨论和回答我们的研究目标。所有研究均使用了 BraTS 2021 分割挑战赛数据集中的医疗数据，我们的项目是 MMIV 的 WIML 项目 [1] 的一部分。我们取得的成果为未来的开发人员在研究 PACS 中继续进行工作流集成机器学习开辟了道路，我们看到了未来研究的许多可能方向。
集成的OMICS方法揭示了渗透压...
抽象的水生膜连续面对渗透应力，ill是感官并应对外部渗透挑战的第一个组织。然而，对吉尔微生物群如何应对渗透压及其潜在的宿主 - 细菌关系的理解受到限制。当前研究的目标是通过转录组测序和16S rRNA基因测序来鉴定g细胞中的低音反应基因，并在淡水传输实验后介绍吉尔微生物群。转录组测序在淡水传递后，鉴定出1,034个差异表达的基因（DEG），例如水通道蛋白和氯化钠共转运蛋白。基因和基因组（KEGG）分析的基因本体论（GO）和京都百科全书进一步强调了g的类固醇生物合成和糖胺聚糖生物合成途径。，将16S rRNA基因测序鉴定为海水中的主要细菌，在淡水传递后变为假单胞菌和cet骨。Alpha多样性分析表明，淡水转移组中的g细菌多样性较低。KEGG和METACYC分析进一步预测了吉尔细菌中糖胺聚糖和几丁质代谢的改变。总的来说，吉尔细胞和吉尔微生物群中的常见糖胺聚糖和几丁质途径都表明gill中的宿主 - 细菌相互作用促进了淡水的适应。
集成的光子学和电光设备
David Barton Northwestern University，材料科学与工程系dbarton@northwestern.edu摘要薄薄膜锂尼贝特在绝缘子上（TFLN）是一个有前途的经典和量子光子学的平台，因为它具有内在的宽敞的电 - 功能效果，宽阔的透明度窗口，宽阔的透明度窗口和宽面额的可用性。该平台中驾驶电场和折射率之间的直接连接使光场和电场之间的相互作用有了新的相互作用。本演示文稿将主要关注我使用此平台的博士后工作的工作，以创建集成的光子设备到新的和无与伦比的功能。首先，我将在该平台中描述一些设备示例，以利用强大的电彩调制功能，包括飞秒脉冲的产生，高功率和窄线宽激光器以及微波量量子传感器。接下来，我将重点介绍我们在西北部正在从事的一些工作，以了解该材料系统困扰的低频漂移和稳定性问题的材料起源。最后，我们将提出一些未来的工作，以开发新的集成光子材料和设备，以克服尼贝特锂在绝缘子上的局限性。一起，这项工作开发了更好的结构 - 处理 - 良好的设备的绩效指标，同时激发了综合光子学的新材料开发以突出性能和效率的限制。
集成的ICT业务区域通信业务
2024年4月1日，NTT DOCOMO和NEC Corporation（“ NEC”）建立了合资企业Orex Sai，Inc。提供OREX套餐* 2，用于全面全球开放式服务的全球部署。OREX SAI将在每个市场中的Orex Partners* 3成员提供本地来源的产品和服务，并执行系统验证，以交付满足每个海外电信运营商需求的移动网络。利用NEC在50多个国家和地区的既定商业基础设施和全球网络，将加速开放业务的全球扩张。通过OREX SAI，DOCOMO和NEC计划加强与Orex Partners的合作，以促进真正的开放式商业化和实现真正的开放式运行，从而实现了来自不同供应商的设备和系统的互操作性。