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EMASS实现突破会导致基准测试
●ECS点芯片组通过嵌入式AI。系统PTE。ltd（EMASS）的能源消耗低20倍，为边缘AI应用中的超低功率性能树立了新的基准。●结果验证了处理计算密集型任务的SOC潜力，例如实时2D到3D图像转换，但以节能的方式，这对于Eyefly3D TM应用很重要。●ECS点实现了行业领先的推理潜伏期，人物检测为5.2 ms（毫秒），图像分类为6.3 ms。●EMASS的解决方案每次推理的能源消耗低至3.7 microjoules，因此非常适合对功能敏感的应用，例如IoT设备，可穿戴设备，可穿戴设备和智能技术，而效率至关重要。●从设置到评估的全面基准测试过程以每个基准2小时的时间完成，展示了该系统在性能和测试方法中的效率，并允许额外的时间进行进一步的测试和结果验证，并持续到2024年10月18日星期五。
配备 1.0 英寸传感器的 4K 60p/50p 摄像机
松下新款 4K 摄像机 HC-X1 具有一系列高端功能和规格，可满足专业 4K 视频制作需求。该型号配备全新设计的紧凑型镜头，具有 24mm 广角和 20 倍光学变焦，以及有效的 1.0 英寸高灵敏度 MOS 传感器。其改进的光学图像稳定器 (OIS) 和高速智能自动对焦功能适合专业摄影工作。HC-X1 支持 4K 24p、UHD 60p/50p、FHD 60p/50p 多格式录制和高清超慢动作。提供两个 SD 存储卡插槽* 1，可实现中继/同步/备份录制，从而提高可靠性，还支持 UHD/FHD* 2 双编解码器录制，以实现更高效的工作流程。 HC-X1 的控制功能（例如三重手动环和用户按钮）以及接口（例如 XLR 输入和有线遥控终端）均经过精心设计，可满足专业视频录制的需求。HC-X1 提供与传统高清手持式摄像机相同水平的灵活性和移动性，为高画质 4K 视频制作提供强大支持。
基于数据驱动的神经形态 DRAM 的 CNN 和 RNN 加速器
摘要 — 在硬件加速器上运行大型深度神经网络 (DNN) 所消耗的能量主要来自需要大量快速内存来存储状态和权重。目前，只有通过 DRAM 才能经济地满足这种大型内存需求。尽管 DRAM 是高吞吐量和低成本内存（成本比 SRAM 低 20 倍），但其较长的随机访问延迟不利于脉冲神经网络 (SNN) 中不可预测的访问模式。此外，从 DRAM 访问数据比使用该数据进行算术运算消耗的能量高出几个数量级。如果有本地内存可用且产生的峰值很少，则 SNN 是节能的。本文报告了我们在过去 5 年中在卷积和循环深度神经网络硬件加速器方面的发展，这些加速器利用了与 SNN 类似的空间或时间稀疏性，但即使使用 DRAM 来存储大型 DNN 的权重和状态，也能实现 SOA 吞吐量、功率效率和延迟。
DNA
补充图1要使用现有方法获得遗传学，MC和HMC，有必要将来自标准的整个基因组测序实验的信息与来自单独的WGB和OXBS实验的数据相结合。这提出了许多实际挑战。sfig 1a）说明了给定CpG下HMC水平的估计值的差异是我们从WGB和OXBS的MC的MODC估计值的差异的总和。sfig1b）包含一个在两个模拟的测序实验的相同200nt区域的预期覆盖范围（从基因组中均匀读取的读取）的示例；左侧是WGBS实验，右侧是OXBS实验。每当两者中的任何一个中的覆盖范围下降到10倍以下时 - 都可以在MC或HMC上进行呼叫。sfig1c）提供了一种示意图，说明了低覆盖率的区域如何在多个实验中结合数据时如何结合不利的区域。集成的数据集将在任何区域中都有覆盖差距（用黑色阴影表示），而在任何一个实验中，覆盖范围不足。
配备 1.0 英寸传感器的 4K 60p/50p 摄像机
Panasonic 的新款 4K 摄像机 HC-X1 具有一系列高端功能和规格，可满足专业的 4K 视频制作需求。该型号配备了全新设计的紧凑型镜头，具有 24mm 广角和 20 倍光学变焦，以及有效的 1.0 英寸高灵敏度 MOS 传感器。其改进的光学图像稳定器 (O.I.S.) 和高速智能自动对焦功能非常适合专业摄影工作。HC-X1 支持 4K 24p、UHD 60p/50p、FHD 60p/50p 多格式录制和高清超级慢动作。提供两个 SD 存储卡插槽* 1，可实现中继/同步/备份录制，从而提高可靠性，还支持 UHD/FHD* 2 双编解码器录制，以实现更高效的工作流程。 HC-X1 的控制功能（例如三重手动环和用户按钮）以及接口（例如 XLR 输入和有线遥控终端）均经过精心设计，可满足专业视频录制的需求。HC-X1 提供与传统高清手持式摄像机相同水平的灵活性和移动性，为高画质 4K 视频制作提供强大支持。
无人空中和地面系统及反...
可以连接任何支持 TCP/IP 的设备。带备用系统的导航。发动机故障时设备安全。可在一天中的任何时间和各种气候条件下使用。可以快速集成到其他控制系统中。提供用于信息交换的卫星频道。提供 ADS-B 接收器。通过互联网传输数据的能力。在线分析接收到的数据并存档。将所有显示对象绑定到地理坐标和时间。根据使用条件，以 480p、720p、1080p、4K 格式传输数据。以 4K (QFHD) 录制和保存信息。整个硬件的 UAV CAN 总线可提高数据交换和诊断速度。操作模式 - 自动、半自动或手动（安全通道无线电控制）。实时监视和侦察、目标检测、识别、鉴别和捕获。通信：GNSS - GPS/GLONASS、IRIDIUM（选项）；链接 - 数字、安全、AES 代码。20 倍光学变焦、高分辨率控制 4K 视频摄像头，陀螺稳定在 3 轴平台上。4 倍数码变焦热传感器，第 4 代，640x480 分辨率。>25Hz 无人机 - IP53，GCS - MIL.STD.810F。
LEAFI：带有学习过滤器的类固醇的数据系列索引
数据系列的不断增长的集合创造了对有效相似性搜索的紧迫需求，该搜索是各种分析管道的骨干。最近的研究表明，在许多情况下，基于树的系列索引表现出色。但是，由于次优修剪，我们观察到在搜索过程中浪费了很大的浪费。为了解决这个问题，我们介绍了Leafi，这是一个新颖的框架，它使用机器学习模型来提高基于树的数据系列索引的修剪效率。这些模型充当了学到的过滤器，该过滤器预测了用于制定修剪决策的紧密距离距离下限，从而提高了修剪的有效性。我们描述了增强的索引构建算法，该算法选择叶子节点并生成培训数据以插入和训练机器学习模型以及叶 - 增强搜索算法，该搜索算法在查询时校准了学习的过滤器，以支持每个查询的用户定义的质量质量目标。使用两个基于树的系列索引和五个不同的数据集，我们的实验评估证明了该方法的优势。增强的数据系列索引提高修剪比率高达20倍，搜索时间最高为32倍，同时保持99％的目标召回率。
并网太阳能光伏能否实现住宅供暖电气化？美国中西部技术经济案例研究
本研究旨在从房主的角度量化使用太阳能光伏 (PV) 支持热泵 (HP) 替代北美典型住宅中天然气供暖的技术经济潜力。为此，对以下系统进行了模拟：(1) 住宅天然气供暖系统和电网电力，(2) 住宅天然气供暖系统，使用 PV 为电力负荷供电，(3) 住宅 HP 系统使用电网电力，以及 (4) 住宅 HP + PV 系统。提供了详细描述以及全面的敏感性分析，以确定能够降低总生命周期成本的特定边界条件。结果表明，在典型的通货膨胀条件下，天然气和可逆空气源热泵的生命周期成本几乎相同，但电价结构使 PV 成本更高。随着通货膨胀率上升或 PV 资本成本下降，PV 成为对冲价格上涨的一种手段，并通过锁定电力和供暖成本增长来鼓励采用 HP。此类产消者技术的实际内部收益率比长期存款证高出 20 倍，这表明 PV 和 HP 技术为产消者提供了比同等安全的投资工具更多的价值，同时大幅减少了碳排放。利用生成的大量结果，讨论了对能源政策的影响，包括回扣、净计量和公用事业商业模式。
2023 年 ECHELON RIA 并购交易报告
尊敬的交易员，2023 年，财富管理行业又经历了并购活动强劲的一年，远高于历史水平，但略低于 2022 年的总数。鉴于过去一年宏观经济和地缘政治不确定性带来的挑战，这一点尤其值得注意。然而，交易总数只能部分反映财富管理并购生态系统的情况。行业每个部分都存在着一系列不断变化的动态，2023 年 ECHELON RIA 并购交易报告提供了数据驱动的分析，分析了影响并购市场的关键趋势。今年报告的亮点包括：I. 财富管理交易活动回顾和 2023 年顶级交易：2023 年宣布了 321 笔交易，同比下降 5.6%。考虑到 2023 年 1 月至 7 月期间联邦基金利率飙升（增长约 20 倍），这一相对较小的下降令人印象深刻。每笔交易的平均资产升至 17 亿美元，与此同时，涉及资产超过 1000 亿美元的卖方的已宣布交易数量也有所增加。这是由于几笔大型交易的完成以及由于市场表现而导致的全年 AUM 水平的提高，标准普尔 500 指数上涨了 24%，纳斯达克指数上涨了 43%。II. 财富管理并购与更广泛的并购市场：在全球并购浪潮的背景下
LaSNN：分层 ANN 到 SNN 提炼，用于深度脉冲神经网络的有效和高效训练
摘要 —脉冲神经网络 (SNN) 具有生物现实性，且由于其事件驱动机制而在低功耗计算方面具有实际应用前景。通常，SNN 的训练会在各种任务上遭受准确度损失，其性能不如 ANN。提出了一种转换方案，通过将训练好的 ANN 参数映射到具有相同结构的 SNN 来获得具有竞争力的准确度。然而，这些转换后的 SNN 需要大量的时间步骤，从而失去了节能优势。利用 ANN 的准确度优势和 SNN 的计算效率，提出了一种新颖的 SNN 训练框架，即逐层 ANN 到 SNN 知识提炼 (LaSNN)。为了实现具有竞争力的准确度和减少推理延迟，LaSNN 通过提炼知识而不是转换 ANN 的参数将学习从训练有素的 ANN 转移到小型 SNN。通过引入注意力机制，我们弥合了异构 ANN 和 SNN 之间的信息鸿沟，利用我们的分层蒸馏范式有效地压缩了 ANN 中的知识，然后有效地传输这些知识。我们进行了详细的实验，以证明 LaSNN 在三个基准数据集（CIFAR-10、CIFAR-100 和 Tiny ImageNet）上的有效性、功效和可扩展性。与 ANN 相比，我们实现了具有竞争力的 top-1 准确率，并且推理速度比具有类似性能的转换后的 SNN 快 20 倍。更重要的是，LaSNN 灵活且可扩展，可以毫不费力地为具有不同架构/深度和输入编码方法的 SNN 开发，从而促进其潜在发展。