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高效家庭解决方案™ 计划日课程大纲
1. 生产力是自我提升的。经营家庭并不像土拨鼠日那样。你必须改变和改进你正在做的事情。2. 规划需要时间。每个三个月专注于一两个习惯。这将使你的习惯产生可持续的变化，这些习惯将坚持下去！3. 你钦佩谁表现出了你想要培养的习惯？观察他们做什么来帮助你确定你想要的改变或习惯。4. 你有很多角色和责任。你这个三个月想要关注的主要角色是什么？5. 设置你的 Sunday Basket ® 并完成你的 Productive Home Solution™ 中的任务将不断为你腾出更多时间。你越有条理，你就越有时间去做你独特的事情。相信这个过程。坚持下去。6. 完成组织任务将帮助你解锁未来的时间。
A220 系列：专为提高效率而打造
○ 经济舱采用 5 排座位排列，经济舱座椅宽度为 18+英寸（47 厘米），为同级别中最宽；中间座椅更宽，为 19 英寸（48.3 厘米） ○ 商务舱采用 4 排座位排列，座椅宽度为 21 英寸（53.3 厘米） ● 宽过道（约 20 英寸 - 50.8 厘米），可加快周转速度 ● 垂直侧壁可提供更多的个人空间和舒适度（特别是在肩部高度） ● 同级别中最大的头顶储物空间 ● 大型全景窗户（11 英寸 x 16 英寸），可为客舱提供更多自然光 ● 全彩 LED 氛围灯，具有可定制场景，有助于减轻目的地的疲劳 ● 更方便行动不便乘客使用的盥洗室（同级别中的一项特色） ● A220 客舱内的空气是从外部吸入的新鲜空气与经过高效过滤器（称为 HEPA 过滤器，可去除 99.9% 的空气颗粒）的空气混合A220 客舱空气每 2-3 分钟彻底更新一次
ProAI：适用于汽车应用的高效嵌入式 AI 硬件——基准研究
多年来，单板计算机 (SBC) 领域的发展一直在不断加快。它们在计算性能和功耗之间实现了良好的平衡，这通常是移动平台所必需的，例如用于高级驾驶辅助系统 (ADAS) 和自动驾驶 (AD) 的车辆应用。然而，对更强大、更高效的 SBC 的需求日益增长，这些 SBC 可以实时运行功耗密集型深度神经网络 (DNN)，还可以满足必要的功能安全要求，例如汽车安全完整性等级 (ASIL)。ZF 正在开发“ProAI”，主要用于运行强大而高效的应用程序，例如多任务 DNN，此外，它还具有 AD 所需的安全认证。在这项工作中，我们基于功耗密集型多任务 DNN 架构 Multitask-CenterNet，就 FPS 和功率效率等性能指标比较和讨论了最先进的 SBC。作为一款汽车超级计算机，ProAI 实现了性能和效率的完美结合，其每瓦 FPS 数量几乎是现代工作站笔记本电脑的两倍，几乎是 Jetson Nano 的四倍。此外，根据基准测试期间的 CPU/GPU 利用率，还显示 ProAI 上仍有剩余电量用于执行进一步更复杂的任务。
量子内积的电路设计与高效模拟及其对近期混合量子-经典机器学习影响的实证研究
在量子计算机上可验证的较低复杂度。然而，量子电路 (QC) 的 QIP 体现仍不清楚，更不用说对 QIP 电路的 (彻底) 评估，特别是在 NISQ 时代的实际环境中，通过混合量子经典管道将 QIP 应用于 ML。在本文中，我们从头开始精心设计 QIP 电路，其复杂性与理论复杂性一致。为了使模拟在经典计算机上易于处理，特别是当它集成在基于梯度的混合 ML 管道中时，我们进一步设计了一种高效的模拟方案，直接模拟输出状态。实验表明，与之前的电路模拟器相比，该方案将模拟速度提高了 68k 倍以上。这使我们能够对典型的机器学习任务进行实证评估，从通过神经网络的监督和自监督学习到 K 均值聚类。结果表明，在量子比特足够的情况下，典型量子机制带来的计算误差一般不会对最终的数值结果产生太大影响。然而，某些任务（例如 K-Means 中的排序）可能对量子噪声更加敏感。
俄罗斯经济部门人工智能成熟度评估方法行业人工智能成熟度指数衡量人工智能发展的可用资源和知识，以及取得的实际成果。人工智能成熟度较高的行业是使用人工智能来提高效率的行业。这意味着该行业的公司拥有足够的资源和知识在其运营中实施人工智能解决方案，并使用人工智能来提高其效率。该指数基于 9 个驱动因素：
1）农业 2）食品工业 3）石油和天然气工业 4）采矿业 5）冶金业 6）机械工程 7）化学工业 8）轻工业 9）其他工业 10）建筑业 11）电力和公用事业 12）贸易 13）餐饮业 14）保险业 15）银行业 16）运输和物流业 17）电信业 18）信息技术 19）制药业 20）媒体和娱乐业 21）旅游和旅行 22）医疗保健 23）教育 24）公共部门 25）国防工业
A220 系列：专为提高效率而打造
○ 经济舱采用 5 排座位布局，经济舱座椅宽度为 18+英寸（47 厘米），为同级别最宽；中间座椅更宽，为 19 英寸（48.3 厘米）。 ○ 商务舱采用 4 排座位布局，座椅宽度为 21 英寸（53.3 厘米） ● 过道宽（约 20 英寸 - 50.8 厘米），可加快周转速度 ● 垂直侧壁提供更多个人空间和舒适度（特别是在肩部高度） ● 同级别中最大的头顶行李架：每位乘客一个拉杆箱 ● 大型全景窗户（11 英寸 x 16 英寸），可为客舱提供更多自然光 ● 全彩 LED 氛围灯，具有可定制场景，有助于减轻目的地的疲劳 ● 更方便行动不便乘客使用的盥洗室（同级别飞机的特色）。 ● A220 客舱内的空气混合了从外部吸入的新鲜空气和经过高效过滤器（称为 HEPA 过滤器，可去除 99.9% 的空气颗粒）的空气。 A220客舱内的空气每隔2-3分钟就会全面更新一次。
DeepFLASH：基于学习的医学图像配准高效网络
本文介绍了 DeepFLASH，一种用于基于学习的医学图像配准的高效训练和推理的新型网络。与从高维成像空间中的训练数据中学习空间变换的现有方法相比，我们完全在低维带限空间中开发了一种新的配准网络。这大大降低了昂贵的训练和推理的计算成本和内存占用。为了实现这一目标，我们首先引入复值运算和神经架构表示，为基于学习的配准模型提供关键组件。然后，我们构建了一个在带限空间中完全表征的变换场的显式损失函数，并且参数化要少得多。实验结果表明，我们的方法比最先进的基于深度学习的图像配准方法快得多，同时产生同样精确的对齐。我们在两种不同的图像配准应用中展示了我们的算法：2D 合成数据和 3D 真实脑磁共振 (MR) 图像。我们的代码可以在https://github.com/jw4hv/deepflash上找到。
在 Nakagami-q/n 衰落信道中使用改进的能量检测器和多天线进行能量高效协作频谱感知的分析
如今，空气和噪音污染的持续增加已成为一种长期的滋扰，同时也是一个令人担忧的问题。在本期刊中，我们将提供一个系统来测量和监控环境参数，并在空气质量和噪音水平超过安全水平时发出警报。该系统使用必要的传感器来检测大气中的气体以及特定区域的噪音水平，并将其传输到微控制器 NodeMCU。现在，通过 Wi-Fi 凭证连接到 Node MCU 的云平台 Blynk 会获取数据并通过与被视为安全水平的值进行比较来处理数据。当每个空气质量和噪音污染变量超过允许水平时，这个基于云的监控应用程序 Blynk 还会提供一个警报系统。它通过向 Android 设备发送电子邮件或消息来通知用户，甚至可以激活蜂鸣器作为警报。这些数据被连续传输，并被存储以供进一步解释。这种基于云的污染监测系统是最经济、最可靠、最具成本效益的，并且可以增强以应对即将到来的挑战。2021 Elsevier Ltd. 保留所有权利。由第二届国际创新技术和科学会议 (iCITES 2020) 的科学委员会负责选择和同行评审。
准确、高效地重建右心室形状和
从时间分辨的医学图像中精确重建右心几何形状和运动可增强基于图像可视化的诊断工具以及通过计算方法进行的心脏血液动力学分析。由于右心形态和运动的特殊性，常用的分割和/或重建技术仅采用短轴电影 MRI，在右心相关区域（如心室底部和流出道）缺乏准确性。此外，重建过程非常耗时，并且在生成计算域的情况下需要大量的人工干预。本文提出了一种从时间分辨 MRI 中精确高效地重建右心几何形状和运动的新方法。具体而言，所提出的方法利用表面变形来合并来自多系列电影 MRI（如短/长轴和 2/3/4 腔采集）的信息并重建重要的心脏特征。它还通过利用合适的图像配准技术自动提供完整的心脏收缩和放松运动。该方法既适用于健康病例，也适用于病理（法洛四联症）病例，并且比标准程序产生更准确的结果。所提出的方法还用于为计算流体动力学提供重要输入。相应的数值结果证明了我们的方法在计算临床相关血液动力学量方面的可靠性。© 2023 Elsevier BV 保留所有权利。