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基于深度学习的 MR 脑分割的快速不确定性量化
摘要。量化深度学习模型预测中的不确定性有助于解释它们，从而有助于它们在关键领域的接受。然而，当前的标准方法依赖于多步骤方法，这增加了推理时间和内存成本。在临床常规中，自动预测必须融入临床咨询时间范围，这就需要更快、更有效的不确定性量化方法。在这项工作中，我们提出了一种名为 BEHT 的新模型，并在多发性硬化症 (MS) 患者 T2 加权 FLAIR MRI 序列白质高信号的自动分割任务中对其进行了评估。我们证明，这种方法输出预测不确定性的速度比最先进的蒙特卡洛 Dropout 方法快得多，而且准确度相似，甚至略高。有趣的是，我们的方法区分了两种不同的不确定性来源，即随机不确定性和认知不确定性。
超快速时尚研究实验室
Ultra Lab将支持下一代跨学科时尚学者的发展，以推动澳大利亚时装行业的可持续发展景观及其他地区的变化。Taylor Brydges博士将与ISF和UTS中其他教职员工的共同参与者一起监督学生。特别是，学生将受益于与UTS研究合作者，行业合作伙伴和澳大利亚和国际网络的学者的参与。在UTS，其中包括来自可持续时尚和纺织品卓越中心，Rapido，气候变化集群，国际研究与教育学院以及UTS商学院的研究人员。在UTS，其中包括来自可持续时尚和纺织品卓越中心，Rapido，气候变化集群，国际研究与教育学院以及UTS商学院的研究人员。
意向通知 (NOI)：快速充电 TN 网络资助计划第二轮融资机会
• 充电基础设施必须全年 365 天、每天 24 小时向公众开放。 • 充电基础设施必须位于优先基础设施缺口区域内，如下方地图所示。 • 快速充电站应位于其所支持走廊一英里行驶距离内（例如，在州际公路出口或高速公路旁）。充电站距离走廊最多不得超过五英里行驶距离。 • 每个充电站必须至少包含两个直流快速充电器，每个位置最多可安装四个直流快速充电器。 • 每个充电站必须能够同时为至少两辆组合充电标准“CCS”插头汽车充电，并为至少一辆 CHAdeMO 插头汽车充电，每辆汽车的供电功率至少为 50kW。 • 每个充电站必须符合项目建设时制定的 ADA 最低标准。 • 每安装两个充电器，充电站必须能够提供至少 120 kW 的电力来为单辆车充电，或同时为两辆车提供至少 50 kW 的电力。
多旋翼飞行器储能配置对飞行时间影响的快速确定方法及评估
摘要：城市空中交通 (UAM) 是指在大都市地区为有人驾驶飞机和无人机系统提供安全高效的空中交通运营，目前正由工业界、学术界和政府进行研究和开发。这种交通方式为构建一个绿色可持续的子行业提供了机会，它借鉴了数十年来航空业的经验教训。由于电动垂直起降 (eVTOL) 飞机操作无污染且空中交通管理简单，目前正在为此目的开发和试验这种技术。然而，要成功完成认证和商业化阶段，需要克服几个挑战，特别是在性能方面，例如飞行时间和续航能力以及可靠性。本文开发了一种快速确定 eVTOL 多旋翼飞行器推进链组件尺寸和选择方法，并在 GTOW 为 15 公斤的电动多旋翼飞行器缩小比例原型上进行了验证。该方法与储能系统配置的比较研究相关，以评估它们对飞行器飞行时间的影响。首先，使用全局非线性优化选择最佳的电机/螺旋桨对，以最大限度地提高这些部件的比效率。其次，确定五种储能技术的尺寸，以评估它们对飞行器飞行时间的影响。最后，基于此尺寸确定过程，使用基于推进链供应商数据的回归方法评估每种储能配置的优化推进链总起飞重量 (GTOW)。
IBB：针对长度多样化 DNA 数据的快速 Burrows-Wheeler 变换构建。
Burrows-Wheeler 变换 (BWT) 是 FM 索引不可或缺的一部分，FM 索引广泛用于文本压缩、索引、模式搜索和生物信息学问题，如从头组装和读取比对。因此，在时间和内存使用方面高效构建 BWT 是这些应用的关键。我们提出了一种称为改进桶 Burrows-Wheeler 变换 (IBB) 的新型外部算法，用于构建具有高度多样化序列长度的 DNA 数据集的 BWT。IBB 使用右对齐方法来有效处理不同长度的序列，使用基于树的数据结构来管理相对插入位置和等级，并使用精细桶来减少对外部存储器的必要输入和输出量。我们的实验表明，在大多数数据集上，IBB 比现有的最佳 BWT 构建算法快 10% 到 40%，同时保持有竞争力的内存消耗。
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安全解冻 数小时的等待、水浴……如何解冻天然牛奶以使其适合饮用？您可以使用 Neno Lindo 快速安全地完成。该设备不仅能确保正确的温度和时间，还能确保食物不会失去其宝贵的特性。此外，30 分钟后，它会激活恒温维护功能 (40°C)。
片上尖峰分类，有效的中位数...
摘要 - 我们提出了Lenzen，Fuegger，Kinali和Wiederhake的电压下垂校正电路的基于闩锁的无PLL设计[1]。这样的电路会动态修改VLSI系统的数字时钟的时钟频率。我们的电路在两个时钟周期内做出响应，并将同步器链的长度减半，而同步链的长度与先前的设计相比。此外，我们引入了一种基于差异传感器的设计，用于掩盖闩锁，以替代[1]所需的设计，但仍未指定。使用闩锁而不是阈值改变的触发器改变了我们设计的时序特性，因此伴随其设计伴随的正确性证明了我们在此处提出的修改。该设计已成功实施，在IHP 130 nm过程技术上。实验测量结果将在随后的出版物中讨论。
利用AI和机器学习更快，更多...
Google Scholar摘要财务关闭流程首席执行官是公司会计的一部分，该过程至关重要，提供帐户对帐，准备期刊条目和准备财务报表的准备。解决这些任务的传统过程具有挑战性，耗时且容易受到多个错误的影响，但是借助人工智能（AI）和机器学习（ML）的整合，这些过程得到了很大的改善。由于使用AI/ML会自动化足够的常规任务，因此错误，更有效，更快地准备财务报告的机会较小。在本文中，已经讨论了AI和ML的现实应用，特别是参考了其在财务关闭过程中的相关性，在该过程中，AI和ML能够实现数据验证，日记帐分录管理和快速跟踪财务报表的准备。此外，它讨论了企业如何从更好的决策能力，提高合规性以及从行政工作转移到创造附加值等解决方案中受益。关键字：财务关闭过程，会计，机器学习（ML）用于金融自动化的人工智能（AI），财务管理中的预测分析技术关闭技术关闭技术对于提供组织内的良好和时间批准的信息至关重要，以提供大量决策，合规性，合规性和战略计划。传统，它需要不同的操作，包括帐户平衡，日记帐分录，声明准备，这是耗时的，可能包括大量错误。为了在其执行的任务中实现更高水平的效率，速度和精度，近年来一直在强烈呼吁将新备受赞誉的技术（例如AI和ML）纳入这些任务。很快，AI和ML将为财务运营带来重大变化，因为它们可以加快速度，最大程度地减少错误并为更大的数据分析提供可能。AI系统可以在数据分析领域和过去经验的使用领域进行培训，以增强期刊条目的完整性和财务交易的准确性。在实时帐户核对的情况下，机器学习算法可以建议更迅速地识别差异的解决方案。此外，这些技术以极大的热情和准确性促进了财务报表的准备，从而减少了完成财务关闭周期所花费的时间。本文旨在介绍实施的某些方面以及AI和ML在自动化财务关闭过程中的优势，同时评估其有效性，准确性的价值和
增强学习的预计钟声方程
摘要 - 边缘计算在云和最终用户之间运行，并努力以很高的速度提供计算服务。由于计算和存储资源是数量的，因此将更多资源引导到某些计算作业将阻止（并传递到云）他人的执行。我们使用两个指标评估系统性能：作业计算时间和工作阻止概率。边缘节点通常在高度不可预测的环境中运行，并在资源允许时复制工作执行会改善工作平均执行时间。我们表明，工作计算时间随组数量增加，但阻塞概率却没有。也就是说，在工作计算时间和阻止概率之间存在一个权衡。本文采用平均系统时间作为单个系统的性能指标来评估权衡。我们得出的结论是，随着到达率和云时间的最大化组的最佳组数量。
通过快速微粒流的紧凑型X射线源
实质性研究旨在开发高亮的短脉冲X射线源，例如电子同步物，免费电子激光器，汤姆森散射设备等，这些设备证明了它们的优势。但是，它们要么是成本不稳定，不稳定和/或用于日常成像的光子通量不足。在这里，我们关注的是高强度的Bremsstrahlung，该大体适用于体内和生产线中的串联物质检查。bremsstrahung主要是通过聚焦电子束与靶材料原子核的相互作用出现的。医疗实践中0.05％的订单的低能量转换效率（包括辐射屏蔽和X射线过滤器）使热量管理成为基本问题。空间图像分辨率通常受到最小焦点大小的限制，而焦点斑点大小又由所需的X射线输出以及从极限密度输入和热循环的X射线管的常规静止和旋转阳极侵蚀确定。