大规模人工智能的挑战 DGXA100 和 Selene 关于 Selene 存储架构的讨论 合成和真实应用性能 客户端缓存:工作负载性能的新功能?
海洋具有大量的微生物多样性,在海水,海洋沉积物和海洋生物中广泛普遍存在。与传统自然产品研究中探索的地面资源相反,海洋微生物的栖息地明显独特。放线菌是继发代谢产物的重要来源,包括抗生素和其他有效的天然产物,例如链霉素和四环素。他们在诸如致病细菌感染等明显疾病的临床治疗中起着关键作用。然而,广泛使用抗生素导致抗药性细菌的种类和数量急剧增加,尤其是耐多药(MDR)和广泛的耐药(XDR)细菌,在临床环境中,对人类生存构成严重威胁。因此,即时需要发现结构新颖的抗菌天然产品并开发新的抗生素。这项迷你评论总结了来自2024年出版的海洋放线菌的45种新型抗菌天然产品。这些产品,包括聚酮化合物,生物碱,大酰胺类和肽,在其结构和生物活性方面突出显示。本文的目的是为新型抗生素的研究和开发提供宝贵的见解。
摘要 卷积神经网络(CNN)在图像处理领域得到了广泛的应用,基于CNN的目标检测模型,如YOLO、SSD等,已被证明是众多应用中最先进的。CNN对计算能力和内存带宽要求极高,通常需要部署到专用的硬件平台上。FPGA在可重构性和性能功耗比方面具有很大优势,是部署CNN的合适选择。本文提出了一种基于ARM+FPGA架构的带AXI总线的可重构CNN加速器。该加速器可以接收ARM发送的配置信号,通过分时方式完成不同CNN层推理时的计算。通过结合卷积和池化操作,减少卷积层和池化层的数据移动次数,减少片外内存访问次数。将浮点数转换为16位动态定点格式,提高了计算性能。我们分别在 Xilinx ZCU102 FPGA 上为 COCO 和 VOC 2007 上的 YOLOv2 和 YOLOv2 Tiny 模型实现了所提出的架构,在 300MHz 时钟频率下峰值性能达到 289GOP。
该报告敦促,特朗普政府应与国会合作,帮助建立华盛顿 - 比扬热线通信,制定太空交通管理计划并加强为遇险空间派员的救援工作。作为这项工作的一部分,该报告指出,要开发和概述一套相互同意的规则,以“消除太空活动,避免碰撞和其他事故,并减轻空间碎片的风险”很重要。
“在2024年,政府工作报告中将商业空间列为“经济增长的新引擎”之一,这标志着该行业在如此重要的政府文档中首次出现。在今年的政府工作报告中两次提到,因为政府发誓要促进几个“新兴部门”(例如商业空间和低位航空)的安全和合理的发展。”
本研究提出了计算机视觉技术的新应用,用于识别ALS拥挤的加速器隧道中的磁铁和磁铁组件。利用SAM2/YOLO跟踪,我们培训了一个系统,结合了CAD渲染和来自Advanced Light Source升级(ALSU)项目的组件的真实照片。我们的方法涉及创建一些手动标记的图像的综合数据集,这些图像源自CAD模型和现场手动标记的照片。我们在简化维护程序,增强安全协议并改善了复杂加速器环境中自动化视觉检查和库存管理方面的总体操作中显示了潜在的应用。
太空佛罗里达州是佛罗里达州的航空航天金融和发展局。在2006年制定了一项独特的州法规,将为更具创造性的融资选择和基础设施访问打开大门 - 使航空航天风险投资更容易启动。这吸引了该州更多的航空航天活动。和每笔新的交易为佛罗里达太空社区带来了新的想法和更广泛的经验。
“提取以下信息:临床历史记录的半脱落清单190陈述,每个陈述描述了患者历史记录中的发现,包括任何诊断。只有191个包括明确提及“临床病史”或患者病史的部分。如果192中的任何历史提及为负,则否定应包括在每个陈述中,例如,193年“克罗恩斯或加州大学的历史没有任何历史”应成为“克罗恩病的史无前例”,“没有194个溃疡性结肠炎的历史”。195
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