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让人工智能远离自我炒作：了解机器学习的益处和挑战
本文比较了不同的船舶性能建模方法，目的是找到最适合运营优化的建模技术。特别强调了机器学习等数据驱动方法的潜力和挑战。与中午报告相比，使用基于传感器数据的数据驱动方法的附加值是量化的。除了行业标准方法之外，还提出了一种基于物理信息机器学习的新方法，称为“船舶内核”。船舶内核在短期准确性方面优于此处考虑的其他方法。这使它们成为需要对广泛条件进行预测的运营优化（例如路线和速度优化）的理想构建块。与其他方法相比，船舶内核具有出色的长期准确性，使其成为性能监控用例（例如与船体和螺旋桨性能相关的维护计划）的宝贵工具。本文最后对机器学习操作化面临的挑战进行了总体评论和警告。
RX100 系列微控制器 | 瑞萨
瑞萨电子 RX100 MCU 系列提供其他入门级 32 位 MCU 所不具备的关键 DSP 功能，与竞争解决方案相比具有明显优势。与竞争性 M0/M0+ 系列不同，RX CPU 内核提供基于硬件的除法功能，与基于软件的实现相比，设计效率和性能大幅提升。RX CPU 内核还包含重要的 DSP 支持功能，如 5 级流水线和 32 比特桶形移位器，这些功能在 M0/M0+ 解决方案中不可用。瑞萨电子提供广泛的可扩展 DSP 指令集，旨在最大限度地发挥 RX CPU 内核的卓越性能，让您可以轻松开发 DSP 应用代码。RX100 系列提供的先进 DSP 功能使其成为低成本、低功耗信号处理应用的不二之选。
脑电图中与性别相关的模式及其在机器学习分类器中的相关性
图1用迷你尖端卷积神经网络和相关归因方法进行性检测。首先，xðÞ节X段是交叉相关的吗？ðÞ，有16个学识渊博的时空内核（K I）的维度与脑电图的短窗口相似（图2中描述的实际核）。由于内核具有与数据相同数量的通道，因此它们仅沿时间轴而不是跨通道滑动。16个相关曲线被整流（Relu激活），并分为40个重叠的窗口。接下来，平均将窗户的最大值（M ij）进行。在最后一层中，从这16个平均值中预测了性别yðÞ。事后，网络参数用于归因于每个eeg通道和录音中的时间点的相关性r（紫色中指示的路径）。最终分类器层的重量（W I）的符号表示与第一层（ /emale /Red and + / + /男性 /蓝色）的每个内核相对应的性别。
II糖尿病：使用模糊逻辑和...
糖尿病等疾病是慢性的，需要长期管理。 胰岛素的产生不足会导致高血糖水平。 这些疾病导致严重的健康问题，例如心脏病，血管投诉，眼睛疾病，肾功能障碍和神经疾病。 因此，对危险因素的准确评估和管理对于糖尿病的发作至关重要。 我们提出的方法结合了模糊逻辑和机器学习算法的糖尿病风险预测。 三种机器学习模型经过培训，将患者分为两类糖尿病（I型和II型），这些糖尿病基于他们从卡蒂哈尔医学院和医院和苏瓦丹实验室收集的临床数据集。 多项式回归算法的得分为0.947，而RBF内核的支持矢量回归算法的得分为0.954，线性内核的得分为0.73。 我们建议的糖尿病等疾病是慢性的，需要长期管理。胰岛素的产生不足会导致高血糖水平。 这些疾病导致严重的健康问题，例如心脏病，血管投诉，眼睛疾病，肾功能障碍和神经疾病。 因此，对危险因素的准确评估和管理对于糖尿病的发作至关重要。 我们提出的方法结合了模糊逻辑和机器学习算法的糖尿病风险预测。 三种机器学习模型经过培训，将患者分为两类糖尿病（I型和II型），这些糖尿病基于他们从卡蒂哈尔医学院和医院和苏瓦丹实验室收集的临床数据集。 多项式回归算法的得分为0.947，而RBF内核的支持矢量回归算法的得分为0.954，线性内核的得分为0.73。 我们建议的胰岛素的产生不足会导致高血糖水平。这些疾病导致严重的健康问题，例如心脏病，血管投诉，眼睛疾病，肾功能障碍和神经疾病。因此，对危险因素的准确评估和管理对于糖尿病的发作至关重要。我们提出的方法结合了模糊逻辑和机器学习算法的糖尿病风险预测。三种机器学习模型经过培训，将患者分为两类糖尿病（I型和II型），这些糖尿病基于他们从卡蒂哈尔医学院和医院和苏瓦丹实验室收集的临床数据集。多项式回归算法的得分为0.947，而RBF内核的支持矢量回归算法的得分为0.954，线性内核的得分为0.73。我们建议的
Derq 与英特尔合作开发交通安全视频 AI
在后续测试中，帧速率增加到 100 fps（正常情况下的十倍），以显示推理时间如何根据用于处理流的内核数量而变化。图 2 显示线程数从 2 到 208，推理时间从 0 到 50 毫秒。每个内核配置都会处理 100 fps 的流，其中 32 线程配置的推理时间最短。虽然大多数应用程序不会使用 100 fps，但此测试显示了系统对于具有不同帧速率的各种应用程序的可配置性。
Danny Laidi - arXiv
在 Linux 内核 2.6 中设计和实现无连接网络协议 (CLNP) 作为可加载内核模块 Bunga Sugiarto 1)、Danny Laidi 1)、Arra’di Nur Rizal 1)、Maulahikmah Galinium 1)、Pradana Atmadiputra 1)、Melvin Rubianto 1)、Husni Fahmi 2)、Tri Sampurno 2)、Marsudi Kisworo 3) 摘要 在本文中，我们介绍了在 Linux 内核版本 2.6 中为 ATN 实现 CLNP 地对地数据包处理。我们介绍了 CLNP 数据包处理的总体情况、输入、路由和输出处理功能的细节以及基于 ISO 8473-1 的每个功能的实现。这项工作中实现的功能包括 PDU 报头分解、报头格式分析、报头错误检测、错误报告、重组、源路由、拥塞通知、转发、组合、分段和传输到设备功能。每个功能最初都作为单独的可加载内核模块实现和测试。这些模块已成功加载到 Linux 内核 2.6 中。关键词：ATN、CLNP、Linux 内核 1. 简介飞机作为交通工具之一的使用量大大增加。然而，对空中导航和航空系统基础设施的支持已达到极限，很快将无法应对日益增长的空中交通需求。出于这种担忧，国际民航组织于 1998 年 5 月 11 日在里约热内卢举行的全球 CNS/ATM 系统实施会议正式开幕式上指示所有 p
在Oracle Analytics Server中管理Oracle Analytics Publisher
，请确保系统具有磁盘空间以完成LEAPP升级。/boot分区中的磁盘空间特别重要。该分区必须至少具有250 MB的磁盘空间，以适应Red Hat兼容内核（RHCK）和Unbreakable Enterprise内核（UEK），Initramfs，Kdump Images等的安装。检查预化报告，该报告可能会通知您是否检测到磁盘空间不足。有关预化阶段的更多信息，请参阅评估升级系统的功能。
启用低延迟工作负载技术指南
许多NFV工作负载必须以低潜伏期的形式交付才能满足严格的服务水平协议。这些工作负载中的许多具有独特的特征。该软件通常以轮询模式运行，从CPU的角度来看，利用率为100％。这是因为指令总是由CPU核心执行。使用数据平面开发套件（DPDK）的应用程序是此软件体系结构的典型特征。对于内核驱动程序，DPDK中使用的轮询模式驱动程序（PMD）似乎是100％忙碌的，即使可能有很少的数据包流动。因此，在100％利用案件中的内核电源州长并不总是适合电源管理，因为由于投票驱动程序的投票性质，核心利用总是被视为100％忙碌。除了投票外，DPDK软件线程通常不会与其他工作负载共享内核，并且通常与OS调度程序隔离，这意味着它们可以控制电源技术而不会影响核心上运行的其他软件。
劳伦斯伯克利国家实验室
量子机器学习技术通常被认为是最有希望展示实际量子优势的技术之一。具体而言，如果内核与目标函数高度一致，量子核方法已被证明能够有效地学习某些经典难解函数。在更一般的情况下，随着量子比特数量的增加，量子核的频谱会呈指数“平坦化”，从而阻碍泛化并需要通过超参数控制归纳偏差。我们表明，为提高量子核的泛化能力而提出的通用超参数调整技术会导致内核与经典内核非常接近，从而消除了量子优势的可能性。我们利用多个先前研究的量子特征图以及合成数据和真实数据为这一现象提供了大量数值证据。我们的结果表明，除非开发出新技术来控制量子核的归纳偏差，否则它们不太可能在经典数据上提供量子优势。