XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemFFI
TSN-Unaware应用程序具有QoS要求的自主集成在TSN网络中
现代工业网络运输Best-E FF Ort和实时Tra ffi c。 IEEE TSN任务组引入了时间敏感网络（TSN），以增强以太网，以提供实时TRA FFI c的高质量服务（QOS）。在TSN网络中，应用程序在传输数据之前向网络发出了QoS的要求。网络然后分配资源以满足这些要求。但是，TSN-Unaware应用程序既不能执行此注册过程，也不能从TSN的QoS福利中获利。本文的贡献是双重的。首先，我们引入了一种新颖的网络体系结构，其中附加设备自动地向网络向网络的QoS要求发出了QoS的要求。第二，我们提出了一种处理方法，以检测网络中的实时流并为TSN流信号提取必要的信息。它利用深层的神经网络（DRNN）来检测周期性的tra ffi c，提取准确的tra ffi c描述，并使用tra ffi c分类来确定源应用。因此，我们的建议允许TSN-Unaware申请从TSNS QoS保证中受益。我们的评估强调了所提出的体系结构和处理方法的e ff。
{rrr(frqr-fidTrdc ({rrRfrqE-{T{rfr*{rltr{)
3rq-ft 3rfrs/qrr{r A-{r {ft sr ft t，ffi * ftq G-srr。fu{r qr rA t，+A u-{+ s}s qfum * ddq q G-{rt fr+r qrrfn r{g l-{ a-q s{fr sslaRT ft r{ erf+qrcrfiri-fl 3{tkd et-€{ qr qwilr t-{r } qr} t qttrs t qr i ES t，flfr t fr ft 6q fr，6q n A 3i-r s-di 3rri tft sftE qfut {trd ffiti tft 3t-t6 rn craiTT t-dr q-6fr O Xft +-< ft t，Brrt-ft s-g-fi ffi t ffi + ftc arq-ft qkften ft q-dt us,e-rq+$+rfrfrt fdfttFfi CH+ 3iaria er"TnrR-n {G-
0“对于3'- 0”直径。基础
_____ FOUNDATION /_---- ---x--- -SEE STANDARD / I '', PLAN J-26.10 // ................ ------·---------- .... _ ',, ' / ' / /,.,..--, \ ~(!ffi): I- \ \ .. - ........ _ .// // / < / div>
保罗·布朗宁的证词
2022 年 2 月 2 日 早上好，主席 Castor、排名成员 Graves 和委员会成员。 我叫 Paul Browning，我是 Fortescue Future Industries、北美（FFI）的首席执行官。 我于 1 月加入该公司，此前自 2016 年起担任三菱电力美洲公司总裁兼首席执行官。 在我职业生涯的早期，我曾担任通用电气热电业务的首席执行官和卡特彼勒太阳能涡轮机公司的副总裁。 在这些职位上，我有机会领导全球和美国的大型制造业务，包括佛罗里达州、佐治亚州、堪萨斯州、俄亥俄州、康涅狄格州、南卡罗来纳州、纽约州、缅因州和加利福尼亚州。 我的团队在绿色氢能、电池储能和可再生能源项目开发方面开展了成功的绿色能源业务，并开发和建设了能源项目。 作为一名美国公民，我很荣幸今天被邀请参加美国的民主进程。我很高兴加入 FFI，此时世界正在进入能源转型期，可再生电力将满足我们更多的能源需求，包括难以减排的行业，在这些行业中，可再生电力将转化为绿色氢能等可再生燃料。FFI 是一家全球性绿色氢能公司，致力于生产由 100% 可再生能源制成的零碳绿色氢能。FFI 成立于 18 个月前，近几个月来，我们制定了一项雄心勃勃的计划，要在北美建立大规模的绿色氢能业务。绿色氢能的独特吸引力在于其终端用途广泛：它可用于降低交通、发电、工业供热、炼钢和其他应用中的碳排放。绿色氢能已经得到证实——它的生产、储存、运输和使用都已得到数十年或更长时间的安全证明。绿色氢能是美国的一个重要选择：鉴于全球应对气候变化的迫切需要，以及美国到 2030 年将温室气体排放量减少 52% 并到 2035 年实现无碳电力部门的目标，我们必须立即大幅增加对可再生能源生产的绿色氢等低碳替代品的投资。现在是美国在创新和规模投资方面发挥领导作用的时候了，FFI 已准备好与您一起领导。今天，我的证词将重点关注以下几点：
使用视频视觉变压器对周围车辆的巷道更改预测
摘要：预期周围车辆的车道变化对于自动驾驶汽车的安全和ffi cient运行至关重要。以前的作品采用了不包含上下文信息的物理变量的用法。最近的方法依赖于行动识别模型，例如3D CNN和RNN，从而处理了复杂的体系结构。尽管变形金刚的出现成为行动识别，但采用变压器体系结构的作品有限。自主驾驶依赖于许多外部因素，包括驾驶员行为，天气状况，意外障碍和遵守Tra FFI C规则。但是，关键组件是能够准确预测自动驾驶汽车之前的车辆是否可能改变车道的能力。这项研究通过采用视频动作预测来应对自动驾驶汽车中车道变化预测（LCP）的关键挑战，并特别着重于整合视频视觉变形金刚（Vivit）。使用摄像头输入得出的小管嵌入，此方法利用了预防数据集，该数据集提供了对车辆轨迹和关键事件的详细注释。该方法超过了先前的模型，在通过1秒地平线预测车道变化方面达到了超过85％的测试精度。比较分析重点介绍了Vivit在视频数据中捕获时空依赖性方面的优越性，同时也需要更少的参数，从而提高了计算EFFI的效率。这项研究有助于通过展示Vivit在现实世界应用中的E FFI CACY并提倡进一步探索以提高车辆安全性和E FFI效率的进一步探索，从而有助于提高自主驾驶技术。
存储系统和RAID池的数字双胞胎
摘要。在高能物理实验中，就e ffi cient存储和管理带来了巨大的挑战。我们探讨了数字双胞胎概念在SSD RAID池中的应用，其中创建了物理系统的数字复制品，以提高HEP实验中数据存储的E FFI效率。通过开发数字双胞胎的存储系统，该研究旨在促进HEP域内各种工作量的持续监控，全面分析和战略优化。本研究的关键目标包括开发用于数据存储系统的数字双胞胎以及制定生成模型，以评估在特定配置和数据负载参数下数据存储系统性能的性能。
使用机器学习模型对遗传突变的多类分类
摘要：区分有助于肿瘤生长的基因突变的挑战是癌症治疗中的挑战。癌症每年造成数百万死亡，因此需要尽早发现肿瘤以改善治疗效果和生存率。然而，由于人类的局限性和领域知识的复杂性，手动分类容易出现错误和ffi ciencies，从而导致了时间密集型的过程。在响应中，机器学习模型提高了癌症预后和预测的准确性和效率。但是，对算法的理论理解缺乏可能会限制结果的可解释性和适用性，在这种情况下，对模型的见解对于做出明智的决策至关重要，尤其是在生物医学领域中。为了应对这些挑战，我们的研究采用了四种监督的机器学习算法，即支持向量机（SVM），Na've Bayes（NB），Logistic Recression（LR）和Random Forest（RF）。使用对数损坏和错误分类速率评估了这些算法的表现。逻辑回归作为最佳分类器出现，log损失为1.0125，错误分类率为30.97％。
合同修正案 - 文档 - 圣地亚哥市
8 5, .2D%& 5"( 4,("+*,,, "( 215%"?,4 1% ,E,#, 3,*43,*1 1 % 15, +&,,3,*1 6"15 ,, %7}#8 :%& 15, ,*+"*,,&"*+ 4,(" +* 2*4 #%*(1&׀#1"%* (׀;;%&1 (,&<"#,( "* ׀FLIF - >7 %" *1 ׀ %32&"1&%#,(("*+3;&%<,3,*1(7*4@/7,1&% ， ，6，& F， ， ， F Fu ,] 7 "* 2* 23% *1 *%1 1% ,E#,,4 A 7@ 8 7 2*4F 8 5, 2D %& % & 5"( 4,("+*,, "( 215%&"?,4 1% ,E,#1, 15, "&(1 3,*43,* 1 1% 15 , +,,3, 6"15 02#% 02 %* 32*2+,3,*1 (,&<"#,( "* - ffi> 7 %"*1 %32 &"1 &%#,( ("*+ ׀3;&%<,3,*1( 7 ׀׀*4 @׀쀘쀘׀/7 NF,1&% ׀,6,& ׀׀׀7 "* 2* 23%׀*1 *%1 1% ,E#,,4 A@fli�7@87 2*4F 8 5, 5",: "*2*#"2!::"#,& "( 215%&"?,4 1% ,E;,*4 2* 23%׀*1 *%1 1% ,E#,,4 Alica >7 @>8 晶石 :&%3 - >7 %"*1 %32 &"1 &%#,(("*+ 3;& %< ,3,*1(7 *4 @/7 ,1&% ,6,& 7 :%& ;&;%(,( %: ,E,# ׀1 “*+ 15, 16% 23,*43,*1( 1% 15, 2+&,,3,*1(8 ׀8 쀃5, 쀁5",: ׀"*2*#"2 div>！::"#,& "( 215%&"?,4 1% ,E;,*4 2* 23%*1 *%1 1% ,E#,,4 Alica 7 8 :&%3 ->7 %"*1 %32 &"1 &%#,(("*+ 3;&%< ,3 ,*1(7 *4 @/7 ,1&% ,6,& 7 #%*1"*+,*1 ;%* 15, 24%; 1" %* %: 15, **2！;;&%;&"21"%* &4"*2*#, :%& 15, 2;;!"#2 !, :"(#2!D,2&7 2*4 #%*1"*+,*1 ;%* 15, # ]有15 15，这是什么！::"#,& :fli&*"(5"*+ 2 #,&1":"#21, #,&1":D"*+ 1521 :fli*4( *,#,( ( 2&D :%& ,E;,*4"1&,( 2&,7 %& 6"!!Ұ,7 %* 4,;%("1 6"15 15, "1D &,2(׀&,&8 ffi 4%;1 15, ,("+* %*2#1 ,*43,*15 ,, *#8 4%;1 15, ,,(%! 1"%* 兴趣 % ,学生，来自，ffi 3,*43,*1 6"15 02#% （&%9,#1 2*2+,3,*1 %8 _____________________ _________________________________________________________________________________________________________ = G,<2"*, 𝛾𝑖𝑛𝑖𝑓𝑖𝑛𝑖𝑛𝑖𝑛𝑖𝑛𝑖𝑛𝑖𝑛𝑖𝑛𝑖𝑛 𝑖𝑛𝑖 𝑖𝑛𝑖 𝑓𝑖𝑛𝑖 𝑖𝑛𝑖 𝑖𝑛𝑖𝑗𝑖 𝑖𝑛𝑖𝑛𝑑𝑖𝑛𝑖𝑛𝑖𝑛𝑖𝑛𝑖𝑓𝑗 𝑖𝑛𝑖𝑛