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World File Search SystemDSE
应用于云资源分配问题的异构系统设计空间探索
摘要。云计算服务提供商为应用程序提供按需计算资源。寻找适合用户预算、满足应用程序性能和约束的最佳云资源分配仍然是一项研究挑战。云资源分配问题与设计空间探索 (DSE) 问题非常相似，因为它们都必须在充足的设计空间中找到合适的硬件配置，而它们的目标不相容，并受到多种约束。这项工作通过应用设计空间探索技术提出了一种解决云资源分配问题的方法。我们从 DSE 工具 MultiExplorer 设计并开发了一个软件扩展 MultiExplorer-VM，该工具具有根据用户需求和应用程序约束提供虚拟机配置的工作流程。已经进行了一系列全面的实验来评估和验证所提出的工具。我们还将我们提案中的解决方案与其他现有的研究工作进行了比较，这些研究工作侧重于基于 Paramount 交互 (PI) 技术的云资源分配问题。结果表明，MultiExplorer-VM 比 PI 技术取得了显著 (更好) 的结果。 MultiExplorer-VM 带来的成本结果与 PI 技术相比降低了 8.8 倍。实验还表明，对于大多数应用程序，MultiExplorer-VM 实现了最佳云配置。
药物副作用的来源预测drugnn
摘要 - 药物副作用（DSE）对公共卫生，护理系统成本和药物发现过程的影响很大。在发生之前预测副作用的概率是减少这种影响，特别是对药物发现的基础。候选分子可以在进行临床试验之前进行筛查，从而降低参与者的时间，金钱和健康成本。药物副作用是由涉及许多不同实体的复杂生物学过程触发的，从药物结构到蛋白质 - 蛋白质相互作用。为了预测它们的发生，有必要整合来自异质来源的数据。在这项工作中，这种异质数据被整合到图数据集中，表达了不同实体（例如药物分子和基因）之间的关系信息。数据集的关系性质代表了药物副作用预测因子的重要新颖性。图形神经网络（GNN）被利用以预测我们数据集中的DSE，结果非常有希望。gnns是深度学习模型，可以处理图形结构化数据，并且信息丢失最小，并且已应用于各种各样的生物学任务。我们的实验结果证实了使用数据实体之间关系的优点，这表明了该范围中有趣的未来发展。实验还显示了数据的特定子集在确定药物与副作用之间的关联中的重要性。
早期职业奖学金类别（2025年1月3日上次更新）
•成为NIHR学院的现任成员•已完成任何相关的预注册培训（仅临床学术应用）。•持有相关的博士学位或医学博士，或在申请时提交了论文以进行考试 - 申请人必须在开始时授予其博士学位或医学博士学位。•确保任何先前的NIHR奖项都不超过12个月前完成。•尚未在上一轮中提交DSE申请。
访问安排和合理调整（AARA）
根据2005年教育的残疾标准（DSE），学校还负责确保根据需要提供调整，以使残疾学生能够与没有残疾的学生相同的访问和参与评估。访问安排和合理的调整（AARA）由与学生和/或父母/护理人员协商确定。AARA可将残疾或医疗状况影响其阅读，回应或参与与其他学生相同评估的能力的学生最小化。aara在评估学生的疾病或不幸构成障碍时也很合适。
2023 年可持续发展报告 - 达累斯萨拉姆
报告特别提到了全球报告倡议通用标准，该标准被广泛认可为可持续发展报告的框架。报告还引用了达累斯萨拉姆证券交易所 (DSE) 的可持续发展报告指南，表明该银行致力于提高业务透明度和问责制。此外，报告还引用了坦桑尼亚中央银行 2022 年《气候相关金融风险管理指南》，强调了该银行对气候相关金融风险的认识和积极应对方法。所有这些信息都是对我们 2023 年年度报告中公布的详细信息的宝贵补充，为利益相关者提供了对我们可持续发展议程和风险管理实践的全面了解。
微生物学（次要）
Discipline-Specific Courses (DSC) 46 74 66 Discipline Specific Elective (DSE) 08 16 16 Skill Enhancement Courses (SEC) 06 06 06 Vocational Skill Courses (VSC) 08 08 08 On-Job Training (OJT) 04 08 04 Field Project (FP) 04 04 04 Community Engagement and Service (CEP) 02 02 02 Research project 00 00 12研究方法00 04 04印度知识系统02 02总数（I，II和III年）80 124 124次要次要次要20 20 20其他课程
生物技术（次要）
Discipline-Specific Courses (DSC) 46 74 66 Discipline Specific Elective (DSE) 08 16 16 Skill Enhancement Courses (SEC) 06 06 06 Vocational Skill Courses (VSC) 08 08 08 On-Job Training (OJT) 04 08 04 Field Project (FP) 04 04 04 Community Engagement and Service (CEP) 02 02 02 Research project 00 00 12研究方法00 04 04印度知识系统02 02总数（I，II和III年）80 124 124次要次要次要20 20 20其他课程
注意差距：张量算法的可实现数据运动和操作强度界限
摘要 - 建筑设计空间探索（或DSE）过程（无论是手动还是自动化），从事先了解感兴趣的指标的限制中很大程度上是有益的。数据流动由于对性能和能源效率的影响增加而迅速成为DSE的关键指标。不幸的是，数据移动的常用算法最小值（或“强制性错过”）极限非常松散，从而限制了其在设计空间搜索中的效用。在本文中，我们提出了一种量子算法来计算数据运动限制（或边界）的方法。与算法最小限制不同，Orojenesis理解了重用和缓冲区（例如缓存或SCRATCHPAD）的能力，以利用重复使用以减少数据移动。orijenesis提供了一个结合，即在不同的芯片缓冲区容量限制下不可能超过数据流或映射，包括映射将一系列张量操作融合以利用生产者 - 消费者的重复使用。orijenesis产生的图显示了缓冲区大小与较低的数据运动限制到内存层次结构中下一个级别的限制。此图被称为滑雪坡度图，允许设计师能够对工作负载的行为获得关键的见解，这是存储容量的函数。此分析可以在进行彻底的设计空间搜索之前为早期的高级设计决策提供信息。我们使用牙本质来分析一组有价值的张量算法，包括大语言模型（LLMS）中的批处理和分组矩阵乘法，卷积和操作序列。我们的分析揭示了一系列的建筑见解，包括可实现的数据移动可以是高度高于算法的最低限度的命令，即SRAM和计算资源提供最佳吞吐量之间的最佳位置，并且可以减少5.6倍数据移动，并与320毫米buffer lll一起融合。
bq297xx单细胞锂离子和Li-Polymer电池的成本效益电压和当前保护电路数据表（Rev. I）
•输入电压范围包+：VSS - 0.3V至12V•FET驱动器： - CHG和DSG FET驱动器输出•跨外部FET的电压传感过度电流保护（OCP）在±5MV（典型）内（典型）（典型）•故障检测 - 过度收取的检测（OVP） - 过度检测（OVER） - 电荷检测（UVP） - URR（UVP） - RURER（UVP） - RURN（UVP） - 持续（UVP） - RURR（UVP） - RURR（UVP） - RURR（UVP） - RURR（UVP） - RURR（UV） （OCD） - 负载短路检测（SCP）•电池耗尽的零电压充电•工厂编程的故障保护阈值 - 故障检测电压电压电压阈值 - 故障触发计时器 - 启用电池充电器的运行方式•启用电池充电器的操作模式 - 启用电池充电器 - 正常模式I CC = 4µA-shatpown IQ = 100NA•运行范围 +8-PIN•运行范围• +8-PIN-4-PIN-4-PIN-4-0-0-00°= - 40°0 = - 40°0°C = –40°C +40°C CCC = –40°c in DSE（1.50mm×1.50mm×0.75mm）