XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemCN
CSPNet：可增强 CNN 学习能力的新骨干
神经网络使最先进的方法能够在目标检测等计算机视觉任务上取得令人难以置信的效果。然而，这种成功很大程度上依赖于昂贵的计算资源，这阻碍了拥有廉价设备的人们欣赏先进的技术。在本文中，我们提出了跨阶段部分网络（CSPNet）来从网络架构的角度缓解以前的工作需要大量推理计算的问题。我们将问题归因于网络优化中的重复梯度信息。所提出的网络通过整合网络阶段开始和结束的特征图来尊重梯度的变化，在我们的实验中，在 ImageNet 数据集上以相同甚至更高的精度将计算量减少了 20％，并且在 MS COCO 目标检测数据集上的 AP 50 方面明显优于最先进的方法。 CSP-Net 易于实现且足够通用，可以应对基于 ResNet、ResNeXt 和 DenseNet 的架构。
都灵理工学院机构库
如今，可再生能源 (RES) 在生产大量电力和减少二氧化碳及其他温室气体排放方面发挥着重要作用。最重要的 RES 之一是光伏 (PV) 技术：事实上，它需要的安装和维护成本较低，并且由于结构的模块化和有限的安装空间，最适合城市一体化 [1]。在此背景下，近零能耗建筑 (nZEB) 的概念得到了充分构建。欧盟委员会通过 2010/31/EU 指令 [2] 引入了这一术语，并在国家层面定义了增加 nZEB 数量的适当措施。特别是，在 nZEB 中，能源消耗必须主要由位于现场或附近的 RES 覆盖。此外，欧盟成员国确保到 2020 年 12 月 31 日，所有新建建筑都将成为 nZEB。首先，大学应该积极参与 nZEB 框架，因为它们具有相关的社会经济影响 [3-4]。事实上，一些大学已经朝着这个方向发展，重点研究可能的改造以降低现有学术建筑的能耗 [5-7]。莱里达大学（西班牙）、欧柏林学院（美国俄亥俄州）和澳大利亚联邦科学与工业研究组织能源中心（纽卡斯尔，澳大利亚）都已实现现有建筑的样本。[8] 中报告了其他 nZEB 学校和用于学术目的的可持续建筑的例子。[9] 分析了瑞典住宅建筑的自给自足率，重点关注用于此目的的最佳电池技术。相反，[10] 讨论了配备电池储能系统的德国商业建筑的自消耗和自给自足。[11] 和 [12] 几项基于国内 nZEB 的研究，重点研究了取决于电池大小的自给自足率。
产品/工艺变更通知 1.PCN...
ST 深圳（中国）组装和测试线升级为工业级 SO8N 封装 105°C EEPROM 产品 SO8N 封装 105°C EEPROM 产品被所有客户和所有应用广泛地大批量使用。为了长期保持高水平服务和支持大批量生产，ST 决定将组装和测试线从高密度（HD）条带测试线转换为超高密度（SHD）条带测试线。这两条线都安装在 ST 深圳（中国）。自 2012 年以来，SHD 条带测试线已经为工业市场生产大批量 EEPROM SO8N 产品。有什么变化？ST 深圳（中国）的 SO8N 封装 105°C EEPROM 组装和测试从高密度（HD）条带测试线升级为超高密度（SHD）条带测试线。SHD 组装线以更高的并行度运行，组装流程与当前的 HD 线相同。随着持续改进，在芯片贴装和引线键合之间引入了等离子清洗步骤。已对引线框架尺寸进行了合理化。 SHD 条带测试线具有更高的并行度，并且测试流程和测试顺序与当前 HD 线相同。 SHD 条带测试线采用与当前 HD 线相同的测试设备运行。有关装配和测试流程的更多详细信息，请参阅附录 B。 为什么？ 意法半导体存储器部门的战略是长期为客户提供产品和服务质量支持。 根据这一承诺，这一变革将确保长期可用性和 105°C SO8N 产能，同时提高产品制造质量。 什么时候？ 发货将从 2023 年第 01 周开始。 当前 HD 条带测试线上的 105°C EEPROM SO8N 生产将持续到 2023 年 6 月底，以便有时间逐步提高 SHD 生产线的产能。 从 2023 年 6 月起，105°C EEPROM SO8N 产品将仅在 SHD 线上生产。 如何认证变更？ 此变更已使用标准意法半导体公司质量和可靠性程序进行了认证。组装资格报告 RERMMY2005 现已提供，包含在本文档中。测试 (I2C/SPI) 资格报告 TERMMY2005-2 预计于 2022 年第 26 周发布。
截至 2025 年 1 月的 CNMI PSS 目录
Leslie Ada，行政官 322-3716 leslie.ada@cnmipss.org Martha Kintol，Minetgot 项目——构建未来的复原力与能力，项目总监（支持美国学校基础设施） 322-3716 783-8961 martha.kintol@cnmipss.org
都灵理工学院机构库
任何计算设备的物理实现，要想真正利用量子理论 [1] 提供的额外能力，都是极其困难的。原则上，我们应该能够在具有明确定义状态空间的系统上执行长相干量子操控（门控）、精确量子态合成以及检测。从一开始，人们就认识到，最大的障碍来自于任何现实量子系统不可避免的开放性。与外部（即非计算）自由度的耦合破坏了量子演化的幺正结构，而这正是量子计算 (QC) 的关键因素。这就是众所周知的退相干问题 [2]。通过量子纠错所追求的主动稳定可以部分克服这一困难，这无疑是理论 QC 的成功 [3]。然而，由于需要低退相干率，目前量子处理器的实验实现方案都是基于量子光学以及原子和分子系统 [1]。事实上，这些领域极其先进的技术已经可以实现简单量子计算机中所需的操作。然而，人们普遍认为，量子信息的未来应用（如果有的话）很难在这样的系统中实现，因为这些系统不允许大规模集成现有的微电子技术。相反，尽管“快速”退相干时间存在严重困难，但固态量子计算机实现似乎是从超快光电子学 [4] 以及纳米结构制造和表征 [5] 的最新进展中获益的唯一途径。为此，主要目标是设计具有“长”退相干时间（与典型的门控时间尺度相比）的量子结构和编码策略。第一个定义明确的基于半导体的量子通信方案 [6] 依赖于量子点 (QD) 中的自旋动力学；它利用了自旋自由度相对于电荷激发的低退相干性。然而，所提出的操纵
解剖学知情的混合图CNN-TransFormer ...
使用深层神经网络越来越多地研究了大脑连接与非成像表型之间的关系。但是，在卷积网络设计中通常会忽略大脑白奇网络的局部和全球性能。我们介绍了Tractgraphformer，这是一种混合图CNN-Transformer的深度学习框架，该框架是针对扩散MRI拖拉术的。该模型利用白质结构的局部解剖特征和全局特征依赖性。图形CNN模块捕获了白质的几何形状和灰质连接到从解剖上相似的白色物质连接中汇总局部特征，而变压器模块则使用自我注意来增强全球信息学习。此外，TractGraphFormer还包括一个用于解释预测白质连接的注意模块。在性别预测测试中，TractGraphFormer在大的儿童数据集（n = 9345）和年轻人（n = 1065）中表现出强烈的表现。总的来说，我们的方法表明，WM中的广泛连接可以预测一个个体的性别，并且在两个数据集中确定了一致的预测解剖区。提出的方法突出了整合局部解剖信息和全球特征依赖性的潜力，以通过扩散MRI拖拉术在机器学习中提高预测性能。
基于AI的CNS肿瘤的组织病理学分类 n-基因分类与数据的机器学习模型... Bach2调节T细胞谱系状态以克服由补品汽车信号驱动的功能障碍Tien-Ching Chang 1,2，Amanda听到了1,2，John Lattin 2， 扩展数据图1。与rfdiffusion的β链配对支架的设计。利用rfdiffusion的各种生成潜力，而 太阳能：用于黑辅助限制基准测试的太阳能热电厂模拟器 小农户的侵害性和风险行为对Nyando盆地CSV的气候诱发压力：设计家庭和乡村级别方法的影响
Artem Shmatko 1,3，*，Patel 1：4,5,6，*，Ramin Rahmanzade 4.5，红色4.5，Luke Friedrich Schrimmpf 4.5.7，Big 4.5，Henri Bogumil 4.5，Sybren L.N.5月8日，马丁·西尔·詹妮克（Martin Sill Jannik）11,13，大卫·鲁斯（David Reuss），克里斯蒂安·埃罗德·孟德（Christian Herold-Mende）9，技能M琼斯6:14，Stefan M. Pfister，Arnault Esparia-Sack 31,32，Pascal Varlet 31,32，Brandner 33，Xiangzhi Bai 2，Andreas von Deimling 4.5，
产品/工艺变更通知 1. PCN ...
根据与您签订的任何有效合同安排或我们实施的任何行业标准，意法半导体公司及其子公司（“ST”）保留随时对 ST 产品和/或本文档进行变更、更正、增强、修改和改进的权利，恕不另行通知。购买者应在下订单前获取有关 ST 产品的最新相关信息。ST 产品根据订单确认时有效的 ST 销售条款和条件出售。
图1：准确性与CNN模型的时期图
摘要该项目提出了三种用于为EEG Net数据集创建神经网络模型的方法 - 使用CNN，CNN+LSTM和变异自动编码器（VAE）。研究评估并比较了两种方法在分类运动图像中的性能。结果表明，CNN+LSTM方法在准确性方面优于VAE方法。但是，VAE方法具有保留脑电图信号的关键特征的优势，同时降低其尺寸。两种方法都有其各自的优势和局限性，可以根据应用程序的特定要求使用。除了上述两种方法外，我们还为该数据集实施了随机森林，以对ML和DL模型的准确性成就进行比较分析。索引术语：机器学习（ML），深度学习（DL），VAE（变异自动编码器），长期短期存储网络（LSTM），脑电图（EEG）（EEG）
海军海洋学 - CNMOC
目标：目标：2.1：感知环境 2.1：感知环境 2.2：推进环境数据分析 2.2：推进环境数据分析 2.3：推进环境影响预测 2.3：推进环境影响预测 2.4：提供可操作的信息并缩短决策时间 2.4：提供可操作的信息并缩短决策时间