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厚木空军基地空缺公共关系 (MLC) - 日本海军区司令
6.主要职责：根据需要驾驶消防车到达现场，在队长指挥下，执行灭火、救援及辅助紧急医疗任务。灭火时，将水带连接并部署在现场，通过喷水或喷射化学药剂来灭火。携带灭火器，必要时可灭火。确定火源，隔离区域，防止火势蔓延。到达现场后，他们会根据需要使用撬棍或斧头等设备拆除障碍物。救出陷入火灾或烟雾中的人员并给予他们急救。 维护、调整和简单维修消防和救援行动所需的工具、设备、软管、梯子、消防车等。 参加各种培训课程并上课以学习工作所需的技能和知识并保持认证。 注意健康管理，注意体质，注意卫生。还履行分配的相关和附带职责。 突出的工作条件（如果有）：过热或过烟、密闭空间、灾区或任何天气条件。 在厚木空军基地，他们有时会在喷气发动机性能测试期间在消防车内或附近等候。 * 此职位被指定为任务必需职位。任职者可能被指示在任何时间、任何交通/天气条件下报到和/或被指示继续执勤。您可能会被要求随时上班，无论交通或天气状况如何，或者您可能会被要求留在工作场所值班。 7. 资格/身体要求 BWT 3-3：
尖峰还是不钉？ SNN和CNN FPGA实现的定量比较
卷积神经网络（CNN）被广泛用于解决各种问题，例如图像分类。由于其计算和数据密集型性质，CNN加速器已被开发为ASIC或FPGA。应用程序的复杂性增加导致这些加速器的资源成本和能源需求增长。尖峰神经网络（SNN）是CNN实施的新兴替代品，有望提高资源和能源效率。本文解决的主要研究问题是，与CNN等效物相比，SNN加速器是否真正满足了能源需求减少的期望。为此，我们分析了多个SNN硬件加速器的FPGA，以涉及性能和能源效率。我们提出了一种新颖的尖峰事件队列编码方案和一种新型的记忆组织技术，以进一步提高SNN能源效率。这两种技术都已经融入了最先进的SNN体系结构，并对MNIST，SVHN和CIFAR-10数据集进行了评估，以及两个不同尺寸的现代FPGA平台上的相应网络体系结构。对于小型基准（例如MNEST），SNN设计与相应的CNN实施相比，没有相当或很少的延迟和能源效率优势。对于更复杂的基准测试，例如SVHN和CIFAR-10，趋势逆转。