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抓地力3：阿拉斯加农村微电网变换
由于阿拉斯加的遥远，项目成本很高。能源部（DOE）资金将使许多社区项目成为可能，等待采购和建设。DOE资金可用于完成几个项目，这些项目将改善阿拉斯加农村的生活质量。
使用深度学习进行脑肿瘤分类的移动边缘云计算任务卸载性能分析
R. Yamuna 1*、Rajani Rajalingam 2、M. Usha Rani 3 印度蒂鲁帕蒂 Sri Padmavati Mahila Visvavidyalayam 计算机科学系 13 印度内洛尔 Geethanjali 科学技术学院计算机科学与工程系 2 ryamunaspmvv@gmail.com 1、rajani@gist.edu.in 2、musha_rohan@yahoo.com 3 收到日期：2023 年 3 月 22 日，修订日期：2023 年 6 月 7 日，接受日期：2023 年 6 月 20 日 * 通讯作者 摘要 脑肿瘤的发病率不断上升，需要准确有效的方法来识别和分类它们。虽然深度学习 (DL) 模型在该领域显示出良好的前景，但在资源受限的移动设备上部署它们时，它们的计算需求带来了挑战。本文探讨了移动边缘计算 (MEC) 和任务卸载在提高 DL 模型对脑肿瘤分类性能方面的潜力。我们开发了一个综合框架，考虑到移动设备和边缘服务器的计算能力以及与任务卸载相关的通信成本。我们分析了影响任务卸载决策的各种因素，包括模型大小、可用资源和网络条件。结果表明，任务卸载有效地减少了处理脑肿瘤分类 DL 模型所需的时间和精力，同时保持了准确性。该研究强调在决定任务卸载时需要平衡计算和通信成本。这些发现对于开发用于医疗应用的高效移动边缘计算系统具有重要意义。利用 MEC 和任务卸载使医疗保健专业人员能够在资源受限的移动设备上使用 DL 模型进行脑肿瘤分类，确保准确及时的诊断。这些技术进步为未来更易于访问和高效的医疗解决方案铺平了道路。关键词：脑肿瘤分类、深度学习模型、移动边缘计算、任务卸载、资源受限的移动设备。1. 简介
具有 ASK 调制的耦合功率 LC 振荡器
除非出现特殊情况，本文件将自发布之日起 25 年内在互联网上或其未来的后续版本上保留。访问该文件意味着允许任何人阅读、下载、打印单份副本供个人使用，以及以不加改变的方式将其用于非商业研究和教学。稍后转让版权不能撤销此许可。该文件的任何其他使用均须获得作者的许可。为了保证真实性、安全性和可用性，我们采取了技术和管理解决方案。作者的道德权利包括在以上述方式使用文献时在良好实践所要求的范围内署名作者的权利，以及防止文献被更改或以冒犯作者文学或艺术声誉或个性的形式或内容呈现的权利。有关林雪平大学电子出版社的更多信息，请访问该出版商的网站 http://www.ep.liu.se/。
示例实施计划和增强任务列表
下图提供了考虑，计划和开发逐年评估系统的五个关键阶段的概述。该工具包的重点是前两个阶段：1）确定逐年评估系统是否是适合州环境和需求的正确系统，以及2）计划过渡到逐年评估系统。接下来的三个阶段概述了设计，原型制作和扩展逐年评估系统的过程。在每个阶段，我们都描述了要在阶段完成的里程碑，以及阶段应解决的关键问题，以解决阶段中的实施。我们还提供了一个关键决定，即每个阶段都应在结束前支持回答。根据该决策点的答案，您可以选择是否移至下一阶段。要找到支持每个实施阶段的其他资源，请查看我们网站上的资源：准备过渡到逐年评估系统：国家领导者的工具包。
承认常见问题 (FAQ)
DAPA 记录（通常在船上保存 2 年） 成员评估/FITREP 从 ADMITS 记录检查中获得的筛查和/或治疗结果 如果无法证实 DAR，CO 或 DAR 审批人必须删除 DAR。 Q10。如何编辑 DAR？ A10。如果 DAR 已提交但尚未获得批准，仍然可以编辑。要编辑 DAR，请转到输入 DAR 记录。输入成员的完整 SSN 后，会出现他们的姓名，然后会出现一个编辑按钮。您可以根据需要进行更正。DAR 获得批准后，编辑按钮就会消失，您唯一能够更正 DAR 的方式是通过命令信头（可通过 ADMITS 帮助台获得模板）通过加密电子邮件向 ADMITS 支持 MILL_N17_ADMITS@NAVY.MIL 提交需要添加到 DAAR 的内容。 Q11。我需要多久登录一次 BOL？ A11. 所有用户必须拥有并维护一个有效的 BUPERS 在线 (BOL) 帐户，并且必须每 30 天登录一次以防止帐户被暂停。要解锁 BOL 帐户，请按照网站 https://www.bol.navy.mil/bam/ 上的指示操作，或联系 BOL 帮助台 1-800-951-6289 或 bupers07_it_eoc.fct@navy.mil。
使用人工智能进行口罩检测
摘要——使用人工智能进行口罩检测是一项有价值的技术，可以帮助确保人们遵守公共卫生准则并在公共场所正确佩戴口罩。在这种方法中，使用图像或视频数据集训练机器学习模型，以识别一个人是否戴着口罩。然后可以部署该模型进行实时口罩检测，可用于学校、医院、机场和其他公共场所等各种环境。使用人工智能开发口罩检测系统包括收集和标记图像或视频数据集、预处理数据、训练模型、测试模型的准确性以及部署模型。通过使用多样化和平衡的数据集、选择合适的深度学习算法以及优化模型的参数，可以提高模型的准确性。使用人工智能进行口罩检测是一项很有前途的技术，可以在持续的疫情期间及以后帮助促进公共卫生和安全。
带内核的量子优势探索者 (QuASK)
摘要 利用量子信息的特性来造福机器学习模型可能是量子计算领域最活跃的研究领域。这种兴趣支持了多种软件框架（例如 Qiskit、Pennylane、Braket）的开发，以实现、模拟和执行量子算法。它们中的大多数允许我们定义量子电路、运行基本量子算法并访问低级原语，具体取决于此类软件应该运行的硬件。对于大多数实验，这些框架必须手动集成到更大的机器学习软件管道中。研究人员负责了解不同的软件包，通过开发长代码脚本将它们集成起来，分析结果并生成图表。长代码通常会导致错误的应用程序，因为平均错误数量与程序长度成正比。此外，由于需要熟悉代码脚本中涉及的所有不同软件框架，其他研究人员将很难理解和重现实验。我们提出了 QuASK，这是一个用 Python 编写的开源量子机器学习框架，可帮助研究人员进行实验，特别关注量子核技术。QuASK 可用作命令行工具来下载数据集、预处理数据集、量子机器学习例程、分析和可视化结果。QuASK 实现了大多数最先进的算法，通过量子核来分析数据，并可以使用投影核、（梯度下降）可训练量子核和结构优化的量子核。我们的框架还可以用作库并集成到现有软件中，从而最大限度地提高代码重用率。
Taski Intellipower Li-ion电池和充电器36V
最多可达2000个周期和很短的充电时间，这意味着与传统电池相比，节省了很快。更少的替代品意味着大量节省。对“适当充电”锂造成的损害具有更大的抵抗力，非常适合频繁使用应用。将电荷循环的总数除以每年的电荷循环，以计算理论寿命。每天使用的更多充电周期将加速更换电池。