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通过逐层优化脑外科医生学习修剪深度神经网络
如何开发精简而准确的深度神经网络对于实际应用至关重要，尤其是对于嵌入式系统中的应用。尽管之前沿着该研究方向的工作已经显示出一些有希望的结果，但是大多数现有方法要么无法显著压缩训练有素的深度网络，要么需要对修剪后的深度网络进行大量再训练才能重新提高其预测性能。在本文中，我们提出了一种新的深度神经网络分层修剪方法。在我们提出的方法中，每个单独层的参数都基于相应参数的分层误差函数的二阶导数独立地进行修剪。我们证明，修剪后最终的预测性能下降受每层造成的重构误差的线性组合限制。通过适当控制分层误差，只需对修剪后的网络进行轻度再训练即可恢复其原始的预测性能。我们在基准数据集上进行了大量实验，以证明我们的修剪方法与几种最先进的基线方法相比的有效性。我们的工作代码发布在：https://github.com/csyhhu/L-OBS 。
AI 引擎上的逐块可配置快速傅里叶变换实现应用说明
快速傅里叶变换 (FFT) 广泛应用于各种信号处理算法，这些算法通常需要高吞吐量和可配置的 FFT 大小。本应用说明展示了 Xilinx ® Versal™ AI Core 设备中 AI 引擎阵列上的高效 FFT 实现。所提出的架构利用 AI 引擎阵列的分组交换功能，将 4096 个输入样本分发到四个 AI 引擎，在其中执行 512 点或 1024 点 FFT，然后使用另一个 AI 引擎根据控制字对 2048 点和 4096 点 FFT 的数据进行后处理，该控制字逐块指定 FFT 大小和 FFT/IFFT 模式。仿真结果证实，5x2 AI 引擎阵列中的两个 FFT 模块实现了 3.7 GSPS 的吞吐量，足以服务于 24-32 个 100 MHz 带宽的天线。
连续的葡萄糖监测仪访问患有糖尿病的医疗补助受益人：州逐州覆盖范围
连续葡萄糖监测器（CGM）是1型糖尿病患者的护理标准，也是针对任何形式的2型糖尿病患者的推荐工具。5'6与Fingerstick血糖监测相比，该监测仅限于时期血糖状态，CGM提供了有关葡萄糖水平的连续数据，以支持更好的糖尿病管理。研究表明，CGM可以：（1）提高临床质量，健康结果和生活质量； （2）降低医疗保健成本； （3）支持州医疗补助机构及其合作伙伴的更广泛努力，以解决差异和相关的健康不平等。7,8，9,10
材料-结构-性能一体化激光金属增材制造
背景：金属零部件是航空航天、汽车制造、能源生产等现代工业的基础，对高性能金属零部件的严格要求阻碍了材料选择和制造的优化。基于激光的增材制造（AM）是技术创新和产业可持续发展的关键战略技术。随着应用的增加，科技挑战也随之增加。由于激光AM具有逐域（如逐点、逐线、逐层）局部成形的特点，打印工艺和性能控制的要求涵盖了从微观结构（纳米到微米级）到零部件宏观尺度的结构和性能的六个数量级以上
军事机动性行动计划 2.0 - 欧盟
成员国在乌克兰问题上的经验表明，欧盟在军事机动性方面已取得进展。例如，欧洲防务局制定的相关安排帮助成员国缩短了跨境流动时间。鉴于特殊情况，成员国往往愿意做出豁免，以逐案解决问题，以克服其国家限制。现在是时候从逐案处理转向结构性解决方案了。与此同时，我们也看到了局限性——例如，乌克兰与欧盟成员国之间以及欧盟内部不同的铁路系统阻碍了最佳的机动性解决方案。对合同民用运输解决方案的严重依赖也变得显而易见。
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1个具有SPM或/同等数学数学通行证的候选人可以加入该计划，前提是候选人在基础/入学水平上采用了数学。 这将逐案进行审查。 * CGPA 2.00-2.49的学生可以申请该计划，并将以案例对案例考虑入学。1个具有SPM或/同等数学数学通行证的候选人可以加入该计划，前提是候选人在基础/入学水平上采用了数学。这将逐案进行审查。* CGPA 2.00-2.49的学生可以申请该计划，并将以案例对案例考虑入学。
3D 打印通用安全指南
• 材料挤出（熔融沉积成型）：目前最常见、最知名的 3D 打印技术。热塑性长丝，如 ABS（丙烯腈丁二烯苯乙烯）或 PLA（聚乳酸），被熔化并通过移动喷嘴分层沉积。 • 大桶聚合：最常用的方法是立体光刻 (SLA)。紫外激光作用于液态光聚合物树脂，使树脂逐层硬化。 • 材料喷射：将微小的进料液滴选择性地沉积到构建平台上。当液滴冷却并凝固时，下一层沉积在上面。 • 薄片层压：使用激光或刀片逐层切割和粘合薄层材料（例如，织物、铝箔），从而形成物体。 • 粘合剂喷射：将液态粘合剂喷洒到陶瓷或金属粉末床上，使其凝固。重复该过程逐层构建物体。 • 粉末床熔合：选择性激光烧结 (SLS) 是该技术最常见的形式。塑料、金属、陶瓷或玻璃粉末使用激光熔合在一起形成固体物体。• 定向能量沉积：金属粉末或金属丝在熔化的同时由移动的打印头沉积。
