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m3-uda：无监督域自适应胎儿心脏结构检测的新基准
胎儿心脏视图的解剖结构检测对于诊断胎儿先天性心脏病至关重要。实际上，不同的Hos-Pitals数据之间存在较大的域间隙，例如由于采集设备的不同而引起的可变数据质量。此外，产科专家提供的准确的符号信息非常昂贵甚至无法使用。本研究探讨了无监督的域自适应胎儿心脏结构检测问题。现有的无监督域自适应观察检测（UDAOD）的方法主要集中在自然场景中的特定物体，例如雾gy的城市景观中，自然场景的结构关系是不确定的。Unlike all previous UDAOD scenarios, we first collected a F etal C ardiac S tructure dataset from two hos- pital centers, called FCS , and proposed a multi-matching UDA approach ( M 3 -UDA ), including H istogram M atching (HM), S ub-structure M atching (SM), and G lobal-structure M atching (GM), to better transfer the在医疗场景中进行UDA检测的解剖结构的拓扑知识。HM减轻由像素转换引起的源和目标之间的域间隙。sm融合了子结构的不同角度信息，以遵循局部拓扑知识，以弥合内部子结构的主要间隙。GM旨在使整个器官的全球拓扑知识与目标域相结合。对我们收集的FCS和Cardiacuda进行了广泛的实验，实验结果表明，M 3 -UDA的表现胜过现有的UDAOD研究。数据集和源代码可在https://github.com/xmed-lab/m3-uda
条例01-O-25，“健康建筑条例”修改城市法规第4-22条“建筑能源和水利用基准测试”以合并建筑物
建议采取的行动：环境委员会和公用事业委员会建议采用法令01- O-25，以创建公平的社区主导的脱碳方法。建议采取的行动：环境委员会和公用事业委员会建议采用法令01- O-25，以创建公平的社区主导的脱碳方法。建议采取的行动：环境委员会和公用事业委员会建议采用法令01- O-25，以创建公平的社区主导的脱碳方法。鲤鱼：市政业务，建筑效率，可再生能源，弹性法规，实施，问责制和合伙企业：市政运营，建筑效率，可再生能源，可再生能源，弹性法规，实施，问责制，责任及合伙企业
BEHAVIOR-1K：具有 1,000 个日常活动和现实模拟的具身 AI 基准
摘要：我们提出了 BEHAVIOR-1K，一个以人为本的机器人综合模拟基准。BEHAVIOR-1K 包括两个部分，分别由“您希望机器人为您做什么？”这一广泛调查的结果指导和推动。第一个部分是定义 1,000 种日常活动，基于 50 个场景（房屋、花园、餐厅、办公室等），其中有 5,000 多个对象，并标注了丰富的物理和语义属性。第二个部分是 O MNI G IBSON，这是一个新颖的模拟环境，它通过逼真的物理模拟和刚体、可变形体和液体的渲染来支持这些活动。我们的实验表明，BEHAVIOR-1K 中的活动是长期的并且依赖于复杂的操作技能，这两者对于最先进的机器人学习解决方案来说仍然是一个挑战。为了校准 BEHAVIOR-1K 的模拟与现实之间的差距，我们提供了一项初步研究，研究如何在模拟公寓中使用移动机械手学到的解决方案转移到现实世界中。我们希望 BEHAVIOR-1K 的人性化本质、多样性和现实性能够使其对具身化 AI 和机器人学习研究有价值。项目网站：https://behavior.stanford.edu。
零射击学习的多模式基准和改进的体系结构
在这项工作中，我们证明，由于现有评估协议和数据集中的不足，因此有必要重新审视并全面研究Mul-timodal零射击学习（MZSL）问题问题。具体来说，我们解决了MZSL方法面临的两个主要挑战。 （1）既定基线的情况通常是无与伦比的，而且有时甚至是有缺陷的，因为现有的评估数据集通常与培训数据集有一些重叠，因此违反了零照片范式； （2）大多数现有的方法都偏向可见的类，这在对可见和看不见的类别进行评估时会大大降低性能。为了应对这些挑战，我们首先引入了一个新的多模式数据集，用于零照片评估，称为MZSL-50，其中有4462个视频来自50个广泛多元化的类别，并且与培训数据没有重叠。此外，我们提出了一种新型的多模式零射击变压器（MZST）体系结构，该体系结构利用了吸引瓶颈进行多模式融合。我们的模型可以直接预测语义表示，并且在将偏见降低到可见的类别方面表现出色。我们进行了广泛的消融研究，并在三个基准数据集和我们的新型MZSL-50数据集上实现最先进的结果。具体来说，我们提高了传统的MZSL绩效2。1％，9。81％和8。 vgg-sound，UCF-101和ActivityNet的68％。 最后，我们希望引入MZSL-50数据集将促进对社区中多模式零射击的深入研究。 181％和8。vgg-sound，UCF-101和ActivityNet的68％。最后，我们希望引入MZSL-50数据集将促进对社区中多模式零射击的深入研究。1
S2N -TLS基准测试和比较分析-libraetd
jmz8rm@virginia.edu摘要作为亚马逊Web服务的实习生（AWS），我以前无需使用AWS的S2N-TLS和其他公共运输层安全（TLS）库的简单且可靠的比较基准，以确定优化和确定S2N-TLS的区域。S2N-TLS每秒处理数亿美元的连接，从而使任何小的优化可节省大量成本。基准线束将每个库（S2N-TLS，OpenSSL和Rustls）适应一个共同的接口，并测量握手延迟，吞吐量和内存使用情况。s2n-tls比Rustls和OpenSSL更具性能，但要比Rustls更高的内存使用，这使得内存成为优化的可能目标。未来的工作包括将基准纳入测试中，以防止部署前的性能回归，更详细的测试以获得更具体的见解，并使用更多参数进行测试。1。简介TLS是一个网络协议，可确保两个端点（例如，您的计算机和Web服务器）安全通信。TLS有两个主要目标：身份验证和加密。身份验证是对端点身份的验证，它阻止了不良演员假装是客户端可能想要与之交谈的服务器。加密保护在运输中数据的安全性，这可以防止
国际研发和I电池资金和电池KPIS的全球基准概述
自从第一次商业化和工业部署锂电池以来，国际电池行业和研发＆I社区的全球电力平衡已经发生了很大的转变。日本已成为液体电解质锂离子电池的早期技术领导者，但自2015年以来，其国内行业已经失去了对中国和韩国制造商的市场份额，这受益于强大的政府支持。尤其是中国一直在迅速创新其国内电池技术。最初，中国的电池政策非常集中，目的是在1时赶上领先的国家。此外，保护性政策导致许多以前与韩国和日本供应商合作的中国汽车制造商将其电池订单转移给了国内制造商，以便从慷慨的补贴中受益。这一方面在促进中国的家庭电池价值链的种植中起着至关重要的作用2。在借助一项综合政府补贴计划的帮助下，从原材料到组件制造，牢房和包装生产以及电动汽车应用的整个价值链的成熟度后，中国已成为世界上最大的电动汽车市场。2国际能源机构估计，中国约占电池电池的75％，阴极的70％和阳极材料材料全球生产能力的85％。3
供应链基准领先工具比较
doyensec进行了三个流行的软件组成分析（SCA）工具（Semgrep，Snyk和Displyabot）的并排比较，以评估其能力，以正确地确定应用程序的第三方库，具有已知漏洞是否在该应用程序中确实引入了可利用的条件。这包括确认不仅包括脆弱的库版本，而且还包括公开披露中所述实际使用的脆弱功能或配置。需要高度准确性，以减少误报的总数，从而减少专业人员所需的整体分式分三名努力。通过手动分析，我们测量了真实和误报，并确定了安全团队来调查工具发现所需的努力水平。
迈向自动动力电池检测：新挑战基准数据集和基线
我们对一项名为动力电池检测（PBD）的新任务进行了全面的研究，该任务旨在从 X 射线图像中定位密集的阴极和阳极板端点，以评估动力电池的质量。现有制造商通常依靠人眼观察来完成 PBD，这使得很难平衡检测的准确性和效率。为了解决这个问题并让更多人关注这个有意义的任务，我们首先精心收集了一个称为 X 射线 PBD 的数据集，该数据集包含从 5 家制造商的数千个动力电池中选择的 1,500 张不同的 X 射线图像，具有 7 种不同的视觉干扰。然后，我们提出了一种基于分割的新型 PBD 解决方案，称为多维协作网络（MDCNet）。借助线和计数预测器，可以在语义和细节方面改进点分割分支的表示。此外，我们设计了一种有效的距离自适应掩模生成策略，可以缓解由板分布密度不一致引起的视觉挑战，从而为 MDCNet 提供稳定的监督。无需任何花哨的修饰，我们基于分割的 MDCNet 始终优于其他各种角点检测、人群计数和基于一般/微小物体检测的解决方案，使其成为有助于促进 PBD 未来研究的强大基础。最后，我们分享了一些潜在的困难和未来研究的工作。源代码和数据集将在 X-ray PBD 上公开提供。
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。