XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System相关任务
Amlac-25.docx
机器学习（ML）和加速计算在近年来取得了显着的进步，改变了行业和塑造工业。用于解决大规模现实世界问题的ComputingHardware的增强性图形图形处理单元（GPGPU）已得到很好的开发，以提供用于解决各种机器学习相关任务的加速计算。
教程概述 – 低温等离子体 (LTP)
美国能源部的普林斯顿等离子体物理实验室 (PPPL) 是一个等离子体和聚变科学合作国家中心。其主要任务是发展科学理解和关键创新，从而开发出有吸引力的聚变能源。相关任务包括在等离子体科学和技术的广阔前沿开展世界一流的研究，并提供最高质量的科学教育。
研究表明，大脑中的“时间细胞”对于复杂的学习至关重要
令人惊讶的是，时间细胞的作用远不止追踪时间，神经生物学研究生助理、这项研究的共同第一作者艾琳·比格斯 (Erin Bigus) 说。当研究人员暂时阻断包含时间细胞的大脑区域——内侧内嗅皮层 (MEC) 的活动时，老鼠仍然可以感知甚至预测事件的时间。但它们无法从头开始学习复杂的时间相关任务。
从单目遥感图像进行 3D 建筑物重建
与从 LiDAR 数据和多视图影像重建相比，倾斜影像重建是大规模城市建模的重要研究问题和经济解决方案。然而，建筑物足迹和立面的部分不可见性、严重的阴影效应以及大范围区域内建筑物高度的极端变化等若干挑战将现有的基于单目影像的建筑物重建研究限制在某些应用场景中，即从近地面影像建模简单的低层建筑物。在本研究中，我们提出了一种新颖的单目遥感影像 3D 建筑物重建方法，解决了上述困难，从而为更复杂的场景提供了一种有吸引力的解决方案。我们设计了一个多任务建筑物重建网络 MTBR-Net，通过四个语义相关任务和三个偏移相关任务来学习倾斜影像的几何属性、3D 建筑物模型的关键组件及其关系。网络输出通过基于先验知识的 3D 模型优化方法进一步集成，以生成最终的 3D 建筑模型。在公共 3D 重建数据集和新发布的数据集上的结果表明，与目前最先进的方法相比，我们的方法将高度估计性能提高了 40% 以上，将分割 F1 分数提高了 2% - 4%。
2022 年夏季带薪 STEM 实习机会
• 向国防部申请安全许可· • 获得从事与您的主要研究领域相符的测试和评估 (T&E) 相关任务的实际工程经验 • 在团队环境中直接与其他 STEM 专业人员合作 • 了解国防部及其如何保护我们国家的安全 • 在专业和经验丰富的导师的指导下发展您的技能 • 使用我们的实习计划作为网络门户并探索国防部内的潜在工作机会 • 每周接受由 TRMC 主办的有关高超音速或定向能等主题专家的技术讲座
工作场所政策中的人工智能（AI）驱动工具
(c) 在使用人工智能工具进行任何与工作相关的用途之前，无论其位置如何，只要该用途不在列表中，未获得其部门和工作分类的特别批准，或未获得人工智能用户希望使用人工智能工具执行的任务的批准，人工智能用户必须获得 [主管/经理/人力资源指定人员] 的明确书面同意。提出请求的人工智能用户应准备好讨论使用相关人工智能工具完成工作相关任务的目的、范围和业务理由。
工作场所政策中的人工智能（AI）驱动工具
(c) 在使用人工智能工具进行任何与工作相关的用途之前，无论其位置如何，只要该用途不在列表中，未获得其部门和工作分类的特别批准，或未获得人工智能用户希望使用人工智能工具执行的任务的批准，人工智能用户必须获得 [主管/经理/人力资源指定人员] 的明确书面同意。提出请求的人工智能用户应准备好讨论使用相关人工智能工具完成工作相关任务的目的、范围和业务理由。