• “Trading Around Geopolitics” by Giancarlo Corsetti (European University Institute and CEPR), Banu Demir (University of Oxford and CEPR) and Beata Javorcik (EBRD and CEPR) Discussant: Dzhamilya Nigmatulina (University of Lausanne) • “The Fragmentation Paradox: De-risking Trade and Global Safety” by Thierry Mayer (Sciences Po Paris和CEPR),IsabelleMéjean(科学PO PAIS和CEPR)和Mathias Thoenig(Lausanne and Cepr大学)讨论者:Carolina Villegas-Sanchez(Esade and Cepr)康(密歇根大学),安德烈·勒夫琴科(Andrei Levchenko)(密歇根大学和CEPR),Nitya Pandalai-Nayar(德克萨斯大学奥斯汀大学),密歇根大学(Michigan)(彼得亚大学)和Petia Topalova和Petia Topalova(IMF和CEPR)(IMF和CEPR)讨论:
2。任何数量的溢出(历史或新的)或任何直接影响或威胁STL敏感受体的来源。STL上的敏感受体包括地下水,不断流动或大量的水道,湖泊,污水坑,污水坑,Playa湖,春季,饮用水源或湿地;或任何定期占用的结构,包括学校,日托,教堂,诊所或居住;或任何受到威胁,濒危或敏感的野生动植物或植物栖息地的栖息地;或洞穴或其他关键喀斯特特征;或敏感的土壤。必须在发现的一(1)个工作日内直接影响或威胁敏感受体。
佛罗里达理工学院在招生、教育政策管理、奖学金和贷款项目、就业政策以及体育或其他大学赞助的项目或活动方面,不因种族、肤色、宗教、性别、国籍、基因信息、性取向、性别认同、残疾、受保护的退伍军人身份或任何受保护的少数群体而歧视任何人。根据 1972 年《教育修正案》第九条,佛罗里达理工学院不因性别而歧视任何人。20240681
时序基准发生器是一个 8 级递增计数器 , 可以精确的产生时基。看门狗 ( WDT )是由一个 时基发生器和一个 2 级计数器组成,它可以在主控制器 或其它子系统处于异常状态时产生中断。 WDT 计数溢出时产生一个溢出标 志,此标志可以通过命令输出到 /IRQ 脚 ( 开漏输出 ) 。时序基准发生器和 WDT 时钟的来源。时基和看门狗共用 1 个时钟源,可配置 8 种频率: f WDT = f sys/2 n ( n=0~7 )
工业发展和气候变化促使政府和工业界避免在大陆水域中转,工业规模的海水淡化项目预计将继续进行,以补充现有的生产基础。在西澳大利亚,自 2006 年以来,淡化海水一直帮助珀斯提供饮用水,如今海水淡化占珀斯供水量的三分之一以上。最近,西澳大利亚水务公司正在寻求获得高达 400 兆瓦的可再生风能,为其在阿尔基莫斯的最新项目以及奎那那和宾宁普现有的海水淡化厂提供电力,帮助它们实现到 2030 年减少 80% 的排放目标。第二个例子是必和必拓在南澳大利亚斯宾塞湾上游的海水淡化项目,该项目已开发十多年。该项目建成后将为南澳大利亚的采矿业提供重大支持,该行业目前依赖内陆水源,但这个过程成本高昂,而且受到水质问题的影响。因此,新项目将为满足该行业的用水需求提供更可靠、更经济的解决方案 2 。
摘要:随着物联网 (IoT) 设备的日益普及,其安全性也成为一个日益重要的问题。缓冲区溢出漏洞已为人所知数十年,但仍然存在,尤其是对于嵌入式设备而言,由于硬件限制或仅仅由于对性能的影响而无法实施某些安全措施。因此,许多缓冲区溢出检测机制仅在使用关键数据之前检查溢出。攻击者可以用于自己目的的所有数据都可以被视为关键数据。因此,在写入缓冲区和使用缓冲区之间检查所有关键数据至关重要。本文介绍了数百万台物联网设备中使用的 ESP32 微控制器的一个漏洞,该漏洞基于不受传统缓冲区溢出检测机制(如 Stack Canaries 或 Shadow Stacks)保护的指针。本文讨论了漏洞的影响,并介绍了修复漏洞的缓解技术(包括补丁)。使用模拟以及 ESP32-WROVER-E 开发板评估了补丁的开销。我们发现,在使用 32 个通用寄存器的模拟中,CoreMark 基准的开销介于 0.1% 和 0.4% 之间。在使用具有 64 个通用寄存器的 Xtensa LX6 内核的 ESP32 上,开销降至 0.01% 以下。由综合基准模拟的最坏情况显示开销高达 9.68%。
摘要 先前的研究表明,企业之间的技术溢出效应可以提高创新、生产力和价值。我们研究企业如何通过来自技术同行企业的技术溢出效应来为自己的增长提供资金。我们发现,技术溢出效应越大,杠杆率就越高。这是因为技术溢出效应提高了资产的可重新部署性,抵押借款和资产交易的增多就是明证。借款成本也降低了。其他企业研发税收抵免的外生变化使我们能够确定技术溢出效应对特定企业的因果影响。关键词:创新、技术溢出效应、研发、金融政策、资本结构、资产可重新部署性、债务成本 JEL 分类:G12、G31、G32、G33、G34、O31、O33
图3.逐层 CNN 量化策略概述。虽然可以进行进一步的优化操作 (a),但选择对 MAC 周期数减少影响最大的操作并将其应用于模型 (b)。然后,再训练阶段将补偿由于 IMO 或 BO 的位宽减少而导致的准确度下降 (c)。如果违反了准确度约束 (d),则恢复先前的配置 (e),并从候选优化列表中删除当前操作 (f)。