XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System集成系统
13 Generation DC Power的建筑集成系统...
本文基于不同类型的硬件（即CPU，GPU和FPGA）构建了一个集成系统，以增加基于太阳能电厂的时间更少的时间；该系统实时收集数据并预处理数据。然后创建两个嵌入式智能模型（即线性和非线性）；此后，基于CPU，GPU和FPGA）。该论文的要点比较了两种类型的智能微网格系统的性能，第一种基于线性嵌入式智能（LEI），而另一个基于非线性嵌入式智能（NEI），以确定哪个在更少的时间内最大的最大DC-Power效率更高。结果，在这两个模型中，FPGA的实现时间都比CPU和GPU少。也（DC功率和AC功率）（直流功率和辐照）（直流功率，交流电源，模块温度和环境温度）之间存在很高的关系。NEI模型需要准备多个参数，但其结果比LEI最好。最后，在产生最大DC功率的功能是交流电，辐照度和温度。
海事电气公司，有限公司2020集成系统...
执行摘要此集成系统计划文件的目的是为资本预算应用程序提供背景，并提出了公司预见的主要项目以及技术趋势和发展的预示。即将到来的一些项目是由于气候变化和省政府相关的政策而直接或间接的。其他人是由推进技术及其可以带给公司客户带来的价值和收益所驱动的。负载模式和驱动器的电气化供应空间加热和运输将增加系统的负载，并将推动其他基础设施以满足客户的供应和可靠性需求。电动空间加热一直处于向上的趋势，并在此期间驱动了大部分负载增长。该系统已经能够通过以前内置在系统中的备用容量来适应这种增长。电气运输目前在PEI乘用车市场中几乎没有渗透，并且对电能或需求要求的影响忽略不计。在没有省级购买激励措施的情况下，未来五年内预计会有很少的重大影响。在从长远来看，随着电动汽车变得越来越普遍，能源和基础设施的影响都将被视为。将充电转换为非高峰将有助于减少支撑电动汽车充电所需的额外系统基础设施的数量，为了促进这种情况，可能需要更改费率结构。海上电气将有90兆瓦的柴油发电一代剩余的岛上，用于备份和紧急目的。海上电气必须期待，计划增加负载，并开始向系统建立备用容量，否则它将无法在当地一级充电。未能实现广泛的非高峰充电将导致大幅增加基础设施的增加，并相关的成本在高峰期间启用充电。生成和存储在2022年关闭夏洛特敦热生成站（“ CTGS”），将从公司的车队中删除所有重型燃油基础的一代。公司超过60％的产能要求将来自离岛外国来源，并将在CTG关闭后通过大陆传输系统提供。建模表明，在罕见的延长到大陆连接的罕见事件中，岛上可以看到明显的旋转中断，因为当沿着岛上的载荷提供后，只能提供有限的风能。因此，在传输限制期间确保公司的供应并提供备份和紧急服务，需要额外的往岛上可调节产生能力。可调度生成是可以控制燃料源的生成 - 如果燃料源可控，则输出是可控的。燃烧涡轮机，水力，核和蒸汽轮机是可分配产生的例子。太阳能和风是不可触及的，因为这些资源的输出不能用操作可靠的电气系统所需的精度来控制。这将取代由于CTG退休而损失的容量。应将额外的可分配生成连接到69 kV系统，以便可以帮助卸载138/69 KV变压器以及提供紧急和备份服务。在2024年，应在夏洛特敦地区安装至少50兆瓦的额外发电量，以提供容量，电压和运营支持。即将接近生命末端的Borden燃烧涡轮机，应在2030年左右的更新燃烧涡轮机中代替，新涡轮机位于Sherbrooke或Borden Station。
集成系统和机电工程 – 基于模型的接口管理如何支持多领域协作
1. 简介 未来几年，航空航天和国防 (A&D) 行业将特别受到气候变化、能源价格、经济和技术等因素的影响，进一步推动客户对减少产品开发时间和成本的需求，而网络中心互操作性等新业务需求则导致相互依赖的系统之系统 (SoS) [Jamshidi 2009]。SoS 通过组合多个交互系统来提供所需的功能，但代价是增加复杂性和不确定性，这直接反映在相应的开发过程中 [Browning 1998]。为了在可容忍的时间范围内设计出像军用飞机这样的复杂 SoS，不同学科特定的开发过程已经并行化，每个流程都相当独立地管理。但这种并行工程 (CE) 范式与跨学科飞机设计的迭代性质相冲突，需要有效的跨域信息交换。因此，这些特点对同步的多域协作提出了重要挑战，而传统的领域分离的工程流程和异构工具环境无法充分提供这种挑战 [Broy et al. 2010] 因此，未来的集成开发流程必须重点关注。日常业务经验表明，特别是在系统工程和机械/电气工程领域特定交付物的集成过程中，这两个流程
战略项目领导力：集成系统思维和人工智能的案例
本文将自己定位在战略项目领导力的系统思维与人工智能（AI）的交汇处，以响应现代项目环境中固有的复杂性和相互依存的升级。传统的项目管理方法通常在应对当今大型项目的多种挑战方面缺乏，领导者必须驾驶复杂的依赖性，快速的技术过渡和各种竞争优先级。为了弥合这些差距，本文提出了一个综合的智能框架，该框架将系统思考的认识论深度与AI的分析精度结合在一起。通过这种双重方法，项目领导者获得了一个复杂性，预测挑战，优化资源分配以及使项目成果与更广泛的组织目标相结合的复杂工具包。关键贡献包括强调数据治理和质量的重要性，这是对可信AI见解的基础，并建立道德和透明的实践，以减轻与AI在决策中扩大的作用相关的风险。此外，我们重点介绍了跨职能协作和自适应团队培训的重要性，该协作和自适应团队培训共同支持了系统思考的思维方式，并可以有效地应用AI工具。还提供了敏捷和混合方法的实用指南，说明了迭代方法如何促进对改变项目条件的实时适应。因此，我们认为这项工作的含义超出了运营效率，重塑了我们对复杂环境中项目领导力的理解。该框架还进一步强调了与组织目标保持一致的需求，从而确保AI和系统思维不仅是战术工具，而且是战略资产。关键字：战略项目领导力，系统思维，人工智能，人工智能，复杂性管理，综合情报框架，跨功能协作，数据治理，敏捷方法，主动风险管理，组织一致性。
Lenovo Thinkagile VX650 V3 2U集成系统和VX650 V3 2U认证节点
Lenovo Thinkagile VX650 V3集成系统和经认证的节点是2台2U系统，具有第5代Intel Xeon可伸缩处理器（以前是代号为“ Emerald Rapids）和第四代Intel Xeon可伸缩处理器（以前是“ Sapphire Rapids”）。VX650 V3每5代处理器提供多达64个内核，每第四代处理器最多可提供60个核心，并支持I/O新的PCIE 5.0标准，VX650 V3在2U外形尺寸中提供了两台的终极性能。vmware提供了一种独特的软件定义方法，可用于超级融合，利用管理程序在紧密集成的软件堆栈中提供计算，存储和管理。
Lenovo Thinkagile VX645 V3 1U集成系统和认证节点（AMD EPYC 9000）
主动平台警报（包括PFA和智能警报）：处理器，电压调节器，内存，内部存储（SAS/SASA HDDS和SSD，NVME SSD，M.2存储，闪存存储适配器），风扇，电源，电源，电源，RAID控制器，服务器控制器，服务器环境和亚部件温度。警报可以通过XClarity控制器浮出水面，例如Lenovo XClarity Administrator和VMware Vcenter等经理。这些主动的警报可让您在可能的故障之前采取适当的操作，从而增加服务器正常运行时间和应用程序可用性。
使用CRISPR介导的集成系统将转基因的靶向敲入转基因进入CHO细胞基因组
抽象的生物药物蛋白通常是通过培养重组中国仓鼠卵巢（CHO）细胞而产生的。高生产者细胞系从转染的细胞中筛选，并随机整合靶基因。由于转基因表达易受综合基因组基因座的周围环境的影响，因此应从大量具有异质转基因插入的重组细胞中选择生产者细胞系。相比之下，靶向集成在特征的基因组基因座中可以预测的转基因表达和较少的克隆变异性，因此可以预期稳定的靶蛋白产生。基于基于可编程核酸酶的基因组编辑技术最近已成为细胞基因组中靶基因座精确编辑的多功能工具。在这里，我们使用CRISPR/CAS9和CRISPR介导的精确整合到靶染色体（PIST）系统中，证明了将转基因的靶向敲入转基因的CHO细胞中的低黄嘌呤磷酸糖基转移酶（HPRT）基因座。我们还基于与同源性的靶向集成（HITI）系统生成了敲入CHO细胞。我们使用这些系统评估了转基因在HPRT基因座中的敲门效率。
实施了Cybio集成系统，以将其等分放大的DNA和DNA测序化学分配化学，Martin Pollard，Bruce Gra
Cybio，Cybi-Well Vario移液器和两个集成的CybiDrop分配器正在JGI生产测序系中实施，以取代两种老化的液压仪器和两个Cavro分配器。Vario一次性尖端25ul头部用于从Axygen PCR源板中等分的低体积放大DNA样品，并将1-4ul Dispense 1-4ul放入两个新的预装前的目的地板中。扫描源板以确认数据库的一致性，并“飞行”扫描目标板，以记录使用Cybi-Drop 3D分配（2-4ul）的前向或反向引物测序化学试剂。吞吐量的速度至少是我们当前的Hydra-Twister和手动加载Cavro仪器的两倍。
