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钽壳的实验测定
了解原子基本参数 (FP)，例如荧光产额、光电离截面和科斯特-克罗尼希跃迁概率，对涉及 X 射线荧光 (XRF) 的任何定量分析都至关重要。不同元素的大部分现有实验和理论 FP 值都是四十多年前获得的。对于某些化学元素和某些 FP，由于不存在实验或理论数据，所以列表数据完全基于插值。不幸的是，大多数列表 FP 数据的不确定性通常不可用或仅是估计的。由于这种情况肯定是可以改善的，国际 X 射线基本参数倡议 [ 1 ] 和其他组织正在努力通过采用最新技术的新实验和计算来重新审视和更新 FP 数据库。在这项工作中，钽 L 壳层基本参数，即荧光产额和科斯特-克罗尼希因子，正在通过实验重新确定。钽是微电子[ 2 , 3 ]、太阳能工业[ 4 ]、医药等领域的关键元素。另一方面，通过实验确定的 Ta-L 壳层荧光蛋白相当稀缺。大多数可用的实验数据都超过 30 年，而最常见表格[ 5 , 6 ] 的不确定性估计值仅为估计值。在这项工作中，我们应用 PTB[ 7 ] 的无参考 XRF 设备以及专用的透射和荧光测量[8] 来重新审视钽的这些参数。
radarnext：基于4D MMWave Imaging Radar
摘要 - 3D对象检测对于自动驾驶（AD）和高级驾驶员辅助系统（ADA）至关重要。但是，大多数3D检测器优先考虑检测准确性，通常会忽略实际应用中的网络推理速度。在本文中，我们提出了基于4D MMWave雷达点云的实时可靠的3D对象检测器RadarNext。它利用可重新参数的神经网络来捕获多尺度功能，降低记忆成本并加速推理。此外，为了突出雷达点云的不规则前景特征并抑制背景混乱，我们提出了一个可变形的可变形前景增强网络（MDFEN），以确保检测准确性，同时小型地牺牲了速度的牺牲和参数的过多。dive viewt和tj4dradset数据集的实验结果验证了Radarnext的出色性能和效率，使用我们提出的MDFEN实现了50.48和32.30映射的变体。值得注意的是，我们的radarnext变体在RTX A4000 GPU上达到了超过67.10 fps的推理速度，而Jetson AGX Orin上的推理速度则达到了28.40 fps。这项研究表明，Radarnext带来了基于4D MMWave雷达的3D感知的新颖有效的范式。索引项 - 4D mmwave雷达； 3D对象检测；基于边缘的感知；轻量级感知模型
带有事件摄像机的低延迟汽车视觉
高级驱动程序辅助系统中当前使用的计算机视觉算法依赖于基于图像的RGB摄像机，从而实现了至关重要的带宽 - latatency折衷，以提供安全的驾驶体验。为了解决这个问题，事件摄像机已成为替代视觉传感器。事件摄像机测量强度不同步的变化，提供了高的时间分辨率和稀疏性，显着降低了带宽和潜伏要求1。尽管有这些优势，但基于事件相机的算法在准确性方面还是高效，但要么落后于基于图像的算法，要么牺牲事件的稀疏性和效率以获得可比的结果。为了克服这一点，我们在这里提出了一个基于混合事件和框架的对象检测器，该对象检测器保留了每种方式的优势，因此并不遭受这种权衡。我们的方法利用了事件的高时间分辨率和稀疏性以及标准图像中富裕但低的时间分辨率信息，以生成有效的高速对象检测，从而减少感知和计算潜伏期。我们表明，使用20帧每秒（FPS）RGB摄像头和事件摄像机的使用可以达到与5,000-FPS摄像机相同的延迟，而具有45-FPS摄像机的带宽而不会损害精度。我们的方法通过发现事件摄像机2的潜力，为在边缘场景中有效和强大的感知铺平了道路。
一项有关视频流的能耗和环境影响的调查
气候变化挑战需要在技术领域的全球温室气体（GHG）排放量显着减少。数字技术，尤其是视频流，计算大多数互联网流量，也不例外。视频流需求随着远程工作，多媒体通信服务而增加（例如，WhatsApp，Skype），视频流内容（例如，YouTube，Netflix），视频分辨率（4K/8K，50 fps/60 fps）和多视频视频，使能耗和环境足迹至关重要。这项调查通过为研究人员，开发人员和工程师，服务提供商，托管平台和消费者提供有关最先进和潜在的未来方向的见解，从而有助于更好地了解可持续和高效的视频流技术。我们扩大了这项调查的关注内容，基于观察到的观察，即视频流下的连续活动的网络设备消耗了与传输数据类型无关的大量能量。我们提出了影响视频流中能源消耗的因素的分类法，例如编码方案，资源需求，存储，内容检索，解码和显示。我们确定了需要进一步研究以提高能源效率的视频流中的显着弱点：（1）HTTP实时流中的固定比特率梯子； （2）现有视频播放器的无效硬件利用； （3）缺乏涵盖可再现研究的各种设备类型和编码参数的全面开放能量测量数据集。
人工智能：加速创新 | 全球城市
通过引领人工智能和其他技术，FPS 行业可以帮助英国成为全球转型的中心，从而促进国内经济增长。伦敦金融城公司最近发布了《经济增长愿景》，这是一份推动全国繁荣到 2030 年及以后的路线图。这一愿景的一个组成部分是将英国转变为数字优先型经济体。合理且安全的人工智能发展将是释放经济增长的关键。该行业明白，人工智能既带来风险，也带来好处，必须妥善缓解这些风险。
创新与增长 AI 工作流 公共 WHI
人工智能 (AI) 是全球企业、监管机构和政府关注的重点领域。人工智能改变我们日常生活的潜力得到了广泛认可。然而，随着技术变得越来越先进，人们越来越担心如何在解决安全和道德问题的同时利用其优势。为了未来的成功，英国 FPS（金融和专业服务）需要接受这些新兴能力，同时坚持道德和安全标准。该公司已经着手采用人工智能。本报告列出了 CoLC 正在提供、开发和支持的内容。
MOSCHIP动作识别具有姿势估计
•预估计的HRNET具有80％精度，可生成关键的人体点•通过训练和测试方法定义的动作和测试方法•用90％精确度推断出具有90％精确度的动作识别•理解HRNet姿势估计关键点并设计算法，并能够检测诸如降落，饮食和斗争的行动，诸如范围内的行动•诸如表演，围绕，围绕，围绕，围绕，围绕，围绕着斗争的行动，该算法和进行后处理以显示输出•推理在边缘AI加速器上成功执行，其快速推理时间为50 ms，速度为10 fps，用于定义的动作
关税 - 拖曳 - 生效2024年1月1日
4.1 Targe Towing有限，有限的港口和Ineos FP在任何情况下都不应对战争或战争或战争式行动的后果负责或负责禁运，大火，事故，爆炸或（无论是在派对中）罢工，停工，纠纷，停工，劳动力骚乱或其他工业行动，或在其沉思或促进其促进的情况下所做的任何描述，包括导致或导致的任何描述，包括造成或出现的任何描述，包括因猎犬或他们的服务员或他们的士兵的疏忽而引起的。
11678/24 AS/al 1 COMPET.2. 欧洲研究和... - 数据
当今世界危机重重、挑战复杂，欧盟必须加强在研究与创新 (R&I) 方面的密切合作，以创造急需的知识，并为社会挑战提供强有力的、基于研究与创新的解决方案。此外，为了促进面向未来的知识和数据型经济的兴起，研究与创新应成为欧盟未来竞争力和单一市场战略的核心。此外，由于对欧盟战略自主权、安全和技术主权的担忧，研究与创新需要成为欧盟的战略政策领域。现行的框架计划 (FP) 及其前身已成为欧洲研究与创新政策的基石，提供卓越的科学和创新，增强欧盟的竞争力，培养人才，并通过应对社会挑战产生影响。但是，正如我们近年来所看到的，FP 的作用不仅限于提供研究与创新成果。FP 为维护和加强欧洲价值观及其作为自由、开放和基于价值观的市场经济的全球声誉做出了重大贡献。框架计划的欧洲附加值非常高，R&I 尤其受益于出色的跨国欧洲和国际合作与开放。此外，框架计划还促进了欧洲研究区 (ERA) 和“第五自由”的发展，因为它作为一种政策工具的重要性日益增加，它为 R&I 人才营造了有吸引力的工作环境，超越了其作为单纯的 R&I 资助计划的传统功能。本摘要涵盖了欧洲研究区和创新委员会 (ERAC) 的战略政策方向，以帮助制定下一个框架计划 (FP10)。全文和建议可在意见中找到。
人工智能与劳动力的未来 - 全球城市
英国的金融和专业服务业世界领先，在全球享有盛誉。英国的科技生态系统被广泛认为是世界上最好的生态系统之一，这让全球人才不断涌入英国的创新型公司。英国金融科技行业吸引的投资是法国、德国、香港、日本和新加坡总和的三倍多，在全球排名仅次于美国 2 。根据我们最近的报告《人工智能 - 加速创新》，FPS 行业在人工智能应用方面处于领先地位，英国完全有能力成为人工智能的全球领导者，其人工智能私人资本位居第三，仅次于美国和中国 3 。然而，国家技术技能存在差距。