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World File Search System高性能
高性能建筑指南 - NYC.gov
1998 年，公共空间设计信托基金提出赞助设计和建筑部制作高性能建筑指南。信托基金是一家私营非营利组织，致力于改善纽约市公共空间的设计和理解，它资助和管理部署创意设计资源来影响城市政策或公共建筑环境重大问题的项目。之所以选择这个项目，是因为它承认并加强了公共部门设计在环境管理中的重要作用。通过教育公共部门资本设计师和规划人员可持续设计的“原因”和“方式”，研究和由此产生的指南将有助于改变 DDC 的建筑实践。信托基金很高兴这一举措能够以 DDC 先前在创建环保设计方面的努力为基础，并相信采用高性能建筑指南将有助于纽约市成为致力于环保建筑的大型城市的前列。
可靠、高性能产品 - Instrumart
JEwell Instruments 工程团队提供以下服务：• 修改或定制现有设计的型号系列• 从现有型号系列零件和子组件配置的新零件编号• 需要特殊功能和规格的新型特定应用定制设计• 适用于恶劣环境的定制传感器• 需要 Jewell 设计工程团队和客户工程团队密切互动的首次设计解决方案• 设计符合工业、军事和航空航天标准（包括 FAA DO-160）• 设计符合 EMC 要求（包括雷电）的传感器• 需要 Jewell Instruments 和我们的客户之间签署保密协议 (NDA) 的客户专有传感器解决方案
高性能马铃薯克隆的选择...
马铃薯（Solanum tuberosum L.）是世界第三大消费食品，营养丰富、生产潜力大，在全球粮食安全中发挥着核心作用。在巴西，尽管产量很大，但由于高温、病虫害压力加大等因素，仍远未达到最高作物产量。高于作物理想范围（15°C 至 20°C）的温度会损害植物的新陈代谢，降低块茎的产量和质量。在这些健康挑战中，马铃薯Y病毒（PVY）的影响最大，它影响植物的新陈代谢、必需光同化物的运输和生产，从而损害植物的发育。鉴于上述情况，该项研究的目标是选出具有高农学潜力且在热带条件下能抗 PVY 病毒的克隆。该实验是在 2020/2021 年水资源收获期间采用 p-rep 实验设计在位于 Lavras-MG 市的 Lavras-Fazenda Muquém 联邦大学科学技术发展中心进行的。对来自 RPC 群体的 312 个克隆（分为 12 个家族，由预先建立的杂交获得）进行了以下性状评估：总块茎生产力（t ha -1 ）和比重。在评估农艺性状后，确定了存在 Ry adg 等位基因的克隆。通过分子标记辅助选择（SAM）。使用 R 软件，通过混合线性模型，对农学数据分别进行每个性状的偏差分析 (ANADEV)。使用克隆的平均值加上实验误差来获得维恩图。这项工作允许通过 SAM 识别出存在 RY adg 等位基因的大约 60% 的克隆。此外，还有 80 个克隆品种具备 BRS ANA 品种的三大优良特性，可用于继续进行改良计划。 RPC 10-04 克隆品种脱颖而出，块茎总产量超过 40 吨/公顷，比重接近 1.070，并且对 PVY 具有抗性。关键词：Solanum tuberosum L.；改进;马铃薯Y病毒；标记辅助选择。
高性能防御和航空解决方案
雷达（L，S，C，X，KU波段）当今的先进雷达系统需要更强大，并且具有更大的功能，以检测各种不断增长的全球威胁。QORVO®具有最大的高性能边界器IC，MMIC和离散组件的组合。，无论您要操作哪种频带，我们都需要提供产品和信号链专业知识，以保持前沿。随着最近收购Anokiwave，Qorvo处于独特的位置，可以为我们的客户提供与替代方案的独特功能和差异化。通过使用硅光束器IC，将所有核心光束转向和控制功能与我们的先进GAAS/GAS T/R FEM相结合，客户可以将RF前端拟合到宽度X波段低调天线的辐射元素中，从而降低SWAP-C和可观察性。
高性能计算 (HPC) 安全
权力 本出版物由 NIST 根据其在 2014 年《联邦信息安全现代化法案》（FISMA）、44 USC § 3551 等、公法（PL）113-283 下的法定职责制定。NIST 负责制定信息安全标准和指南，包括联邦信息系统的最低要求，但未经对此类系统行使政策权力的适当联邦官员明确批准，此类标准和指南不适用于国家安全系统。本指南符合管理和预算办公室 (OMB) 通告 A-130 的要求。本出版物中的任何内容均不得与商务部长根据法定权力强制联邦机构遵守的标准和指南相抵触。这些指南也不得解释为改变或取代商务部长、OMB 主任或任何其他联邦官员的现有权力。非政府组织可以自愿使用本出版物，并且在美国不受版权保护。但如果您注明来源，NIST 将不胜感激。
澳大利亚高性能视频机器学习......
澳大利亚高性能 (HP) 运动系统中的表现支持从业者 (从业者) 的任务是通过提供基于证据的建议，在技能发展、表现分析、技术分析和决策方面为教练和运动员提供支持。训练和比赛环境中的技术分析通常包括通过定性和定量方法进行视频分析和任务表现评估。决定使用基于视觉的分析测试什么和何时之间的平衡一直是从业者面临的挑战。实验室中光学运动捕捉的“黄金标准”可以提供准确的运动数据，但可能耗时且资源密集，并且缺乏生态效度，这通常导致结果数据无法转化为场上运动特征 (Di Paolo 等人，2023)。虽然应用训练和比赛环境中的基于视觉的分析复制了运动的要求，但获取及时、有效和可靠的定量数据的可行方法有时有限。
Julia 用于高性能计算
摘要. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ....................................................................................................................................................................................2 步骤 1：下载并安装 Julia.....................................................................................................................................................................2 步骤 2：打开 Julia 命令行.....................................................................................................................................................................2 步骤 3：将 Julia 添加到 Jupyter Notebook.....................................................................................................................................................................2 步骤 4：下载并安装 Anaconda 及产品。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 3. 当前实际用例 . ... . ... 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 8
高性能非线性和机器学习分析...
几十年来，大脑研究一直致力于解读大脑在发育、疾病和健康状态下的状态，以了解正常和异常的大脑功能。神经科学的当前趋势是使用自然刺激，旨在了解现实世界中的大脑功能，在此期间，感觉、认知、情感和运动大脑过程相互重叠（Sonkusare 等人，2019 年 [1]；Cantlon，2020 年 [2]；Nastase 等人，2020 年 [3]；Zhang 等人，2021 年 [4]）。自然刺激意味着复杂、动态和多样化的刺激，与传统使用的还原刺激相比，它为大脑研究创造了更具生态相关性的条件（Cantlon，2020 年 [2]；Zhang 等人，2021 年 [4]）。自然刺激的例子有电影、课堂生物学、视频游戏、复杂的数学或听现场管弦乐队（Hasson 等人，2004 年 [5]；Dikker 等人，2017 年 [6]；Bavelier 和 Green [7]，2019 年；Chabin 等人，2022 年 [8]；Poikonen 等人，2022 年 [9]）。在自然刺激期间长时间收集的连续脑成像数据使得数据驱动分析的应用成为可能（Cantlon，2020 年 [2]；Zhang 等人，2021 年 [4]）。机器学习 (ML) 分析可能有助于产生关于潜在任务相关大脑过程的新假设，尤其是在自然背景下。在这种情况下，几个低级和高级重叠的大脑过程同时发生（Nastase 等人，2020 年 [3]）。由于多种大脑过程具有重叠性，基于还原论和简化研究设计而形成的神经科学理论的扩展既具有挑战性又值得怀疑 (Cantlon，2020 年 [2])。需要分析自然数据的新方法，而数据驱动的智能方法是开发和测试现实世界中大脑功能新理论的良好候选者 (Nastase 等人，2020 年 [3])。机器学习的最新发展已经应用于医疗保健领域，并扩展到多个领域：癫痫中的峰值检测、痴呆症预测以及心理健康和睡眠阶段分类 (Singh 等人，2022 年 [10])。这些数据驱动的方法旨在通过在生命早期解决大脑护理问题来改变医疗保健服务并改变大脑健康的轨迹 (Singh 等人，2022 年 [10])。例如，利用机器学习的最新进展，特别是脑机接口 (BCI) 技术，可帮助中风患者恢复神经系统
医疗设备用高性能技术陶瓷
用于医疗设备的高性能技术陶瓷 CoorsTek 是一家全球医疗设备技术陶瓷部件制造商。该公司成立于 1910 年，一直处于为众多行业开发技术陶瓷的前沿。如今，CoorsTek 凭借 400 多种独特的专有材料配方、无与伦比的研究和工程专业知识以及广泛的制造工艺引领先进材料行业。