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21.08 Jetson CUDA-X AI 安装指南
2. 在您的 ubuntu（版本 16.04 或 18.04）主机 PC 上安装 sdkmanager 客户端 更改为您的下载目录并安装 SDKM 客户端 $ cd $ sudo apt install ./sdkmanager-[版本].[内部版本号].deb
在 Jetson AGX Xavier 开发套件上刷入 20.09 Jetson CUDA-X AI 开发者预览版的步骤
sudo dpkg -i libnvinfer7_7.2.0-1+cuda10.2_arm64.deb sudo dpkg -i libnvinfer-dev_7.2.0.2.0-1+cuda10.2_arm64.deb sudo sudo sudo sudo dpkg -i libnvinfer-plugin7.7.7.7.7.7.7.7.2.0-110.110.110.20.110.110.110.2 -plugin-dev_7.2.0-1+cuda10.2_arm64.deb sudo dpkg -i libnvonnxparsers7_7.2.0-1+cuda10.2_arm64.deb sudo sudo dpkg -i dpkg -i 2.0-1+cuda10.2_arm64.deb libnvparsers-dev_7.2.0-1+cuda10.2_arm64.deb sudo dpkg -i libnvinfer-bin_7.2.0-1+cuda10.2_arm64.deb sudo dpkg -i libnvinfer-doc_7.2.0-1+cuda10.2_all.deb sudo dpkg -i libnvinfer-samples_7.2.0-1+cuda10.2_all.deb
圆形号：ura/pb/2025/02 -cudg -corenet
循环号：ura/pb/2025/02-cudg我们的参考：DC/admin/concular/pb_25日期：07年2月7日，2025年向专业机构致敬，他们应该了解建筑所有者，开发人员，合格人员生效日期，生效日期2025年2月7日至06年2月6日至06年2月6日，重新定义了策略委员会： 2.0战略发展激励措施（SDI）方案2.0该循环取代了“战略领域的更新以更新以更新到战略领域的激励方案”（ura/pb/2022/03-cudg），日期为2022年4月4日。1 URA在2019年引入了CBD激励计划（CBDI）计划和战略发展激励计划（SDI）计划，以鼓励在适当的情况下（在适当的情况下）选择性地重新获得我们的CBD和其他战略领域，以实现这些领域的积极转变。在2022年对这两个方案进行了修订，以确保发展在数字化，生产力和可持续性领域的增长。2在2025年总体规划草案草案中，我们审查了这些方案，并更新了这两种计划下所有提案提交的标准和条件。
血清5-羟色胺水平可以用作2型糖尿病患者抑郁症的预测标记。是还是错？ Andreeasălcudean
2型糖尿病（T2DM）患者血清血清素水平与抑郁症之间的可能联系引起了人们的极大兴趣。通过检查HAM-D评分，糖化血红蛋白（HBA1C）水平和血清血清素在接受抗糖尿病药物的T2DM患者中，有或不接受抗抑郁药治疗，我们旨在评估药物如何影响抑郁症状，考虑血清素血清素，将血清素视为抑郁症的标志。我们的发现表明，抗糖尿病药物，尤其是二甲双胍，导致抑郁症状的改善，当抗糖尿病和抗抑郁药与抗抑郁药结合时，其作用增强了。但是，这些改善与血清5-羟色胺水平无关，血清素水平甚至在同一组患者中也显示出很高的变异性。因此，我们的研究不支持使用血清素血清素作为T2DM患者抑郁症的预测标志物，因为许多其他因素，包括代谢异常，胰岛素抵抗和炎症，都会影响这两种疾病。rezumat
Karatsuba算法：使用CUDA
摘要 - 在任意算术计算和计算科学中，大型整数乘以广泛使用的操作。许多加密技术涉及对整数的极大子集进行操作，包括Diffie-Hellman密钥交换，RSA，ECC等。这些技术采用安全消息加密，解密和密钥交换，使用其大小至少1024位的安全键。的指控和乘法。Karatsuba算法是一种快速有效的方法，用于繁殖大数量，在每个递归步骤中，将乘法数量从四个减少到三个。在本文中，当应用于顺序和平行环境时，我们对卡拉茨巴算法的性能进行了全面评估。我们使用计算统一设备体系结构（CUDA）编程的NVIDIA图形处理单元（GPU）的功能来衡量并行实现和处理器配置的加速。在连续的NVIDIA GPU CUDA平台上运行的Karatsuba算法达到的加速度为30.12。通过利用可用的GPU内核可以改善性能。这些发现强调了平行化在减少总体计算时间方面的潜在优势。索引术语 - Karatsuba，乘法，计算统一设备体系结构，NVIDIA图形处理单元，加速
使用MPI和CUDA
摘要 - 排序算法是数据处理中的基本工具。排序一直是算法研究人员的深层领域，许多资源已投资于分类算法的更多工作。为此，已经审查了许多现有的分类算法的算法复杂性性能。在本文中，实现了使用消息传递接口（MPI）和计算统一设备体系结构（CUDA）方法实现链排序算法。使用标准基准数据集对建议的工作进行了测试。提出的算法的主要思想是将输入数据集的元素分为几个其他临时子清单，以并行处理。使用MPI和CUDA实现的算法增强了算法的性能。使用MPI和19.9270分别使用CUDA获得的平均速度为3.9187。索引术语 - 链排序，消息传递接口，计算统一设备体系结构，加速
持续更新的数字高程模型 (CUDEM) 以支持沿海洪水建模
摘要：美国国家海洋和大气管理局 (NOAA) 国家环境信息中心 (NCEI) 生成从本地到全球范围的数字高程模型 (DEM)。总的来说，这些 DEM 对于确定沿海洪水的时间和范围以及改善社区准备、事件预报和预警系统至关重要。我们在 NCEI 启动了一个综合框架，即持续更新 DEM (CUDEM) 计划，其中包含无缝裸地、地形测深和测深 DEM，涵盖整个美国 (U.S.) 大西洋和墨西哥湾沿岸、夏威夷、美国领土和美国太平洋沿岸的部分地区。CUDEM 是目前公共领域中分辨率最高的整个美国大西洋和墨西哥湾沿岸的无缝描绘；沿海地形测深 DEM 的空间分辨率为 1/9 弧秒（~3 米），而离岸测深 DEM 则粗化为 1/3 弧秒（~10 米）。我们使用 NASA 的先进地形激光测高系统 (ATLAS) 仪器（该仪器安装在冰、云和陆地高程卫星 2 (ICESat-2) 观测站上）独立验证了 CUDEM 的陆地部分，并计算出相应的垂直平均偏差误差为 0.12 米 ± 0.75 米（一个标准差），总体 RMSE 为 0.76 米。我们使用免费开源软件 (FOSS) 通过标准化流程生成 CUDEM，并提供对我们代码存储库的开放访问。CUDEM 框架由系统化的平铺地理范围、空间分辨率以及水平和垂直基准组成，以便使用新的数据集合快速更新目标区域，尤其是风暴和海啸事件后。CUDEM 框架还能够将本地规模 DEM 中采集的高分辨率数据集合快速整合到 NOAA NCEI 的区域和全球 DEM 套件中。未来的研究工作将侧重于生成其他数据产品，例如空间明确的垂直误差估计和形态变化计算，以增强 CUDEM 计划的实用性和科学效益。
BARRACUDA 核攻击潜艇（SNA）
特点 • 技术 - 尺寸：长 99 米；直径：8.8 米 - 排水量：水面 4,700 吨 - 速度：水下约 25 节 - 推进力：核能。推进涡轮和电力推进马达运行 • 多用途武器 - F21 重型鱼雷（反舰和反潜） - MdCN 巡航导弹（对陆行动） - Exocet SM 39 导弹（反水面）