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协调激励措施以推动技术更快普及
为了支持本职权范围 (ToR) 及其所开展的工作，我全力支持董事会与部门领导会面。董事会工作人员可代表董事会请求国防部长办公室和国防部各部门负责人及时向董事会提供任何所需信息、协助或人员访问权。所有请求均应符合适用法律、适用安全分类、国防部指令 5105.04“国防部联邦咨询委员会管理计划”（2007 年 8 月 6 日）和本职权范围。作为国防部联邦咨询委员会的特别政府雇员成员，董事会将无权访问国防部网络，包括国防部电子邮件系统。
标量波：超光速传播的关键？
几十年来，超光速 (FTL) 旅行的梦想一直是科幻小说的主题。无数的书籍、电影和电视节目都探讨过这一概念，从《星际迷航》中的曲速引擎到《神秘博士》中的 TARDIS。虽然超光速旅行仍然只存在于科幻小说中，但科学界最近的讨论集中在标量波在实现这一非凡壮举中的潜在作用上。在本文中，我们将深入探讨标量波的神秘世界、它们的起源以及关于它们在以以前认为不可能的速度推动我们进入宇宙方面所起的作用的持续科学争论。标量波是一个深深植根于理论物理和量子力学领域的概念。与电磁波不同，标量波被描述为纵波，不会表现为电磁场的振荡。相反，它们的特点是没有电和磁分量，这使它们不同于更熟悉的横波 [1]。
超越“更大、更快、更好”：评估思考……
当网络安全研究人员和网络冲突研究学者开始思考人工智能 (AI) 技术对数字不安全模式的影响时，他们必须从国家安全企业最近的技术转型记录中吸取教训。本研究报告考虑了人工智能带来的全球网络冲突动态即将发生变化的挑战。它确定了评论员将这些技术领域的交集与已知技术或操作试金石结合起来的方式的一种趋势。具体而言，这两种评论往往忽略了不断发展的战略背景的问题，就像早期的网络冲突学者经常做的那样，将关于人工智能对网络冲突影响的任何结论简化为简单的“更大、更快、更智能、更好”的底线。代替这些框架，我建议用一个简单的四部分类型来设想网络冲突动态，其中交互 (1) 使用人工智能，(2) 针对人工智能进行，(3) 完全由人工智能进行，(4) 由人工智能塑造和减弱。A
追逐更高的拖鞋以获取更快的神经网络
为设计快速神经网络，许多作品一直集中在减少浮点操作数量（FLOPS）的数量上。我们观察到，这种减少的失败并不一定会导致潜伏期的相似水平。这主要源于每秒效率低下的低浮点操作（拖鞋）。为了实现更快的网络，我们重新审视了流行的运营商，并认为如此低的拖鞋主要是由于操作员的频繁访问，尤其是深度方向的访问。因此，我们提出了一种新型的部分卷积（PCONV），该卷积通过同时减少冗余计算和内存访问来提取空间特征。在我们的PCONV上，我们进一步构建了一个新的神经网络家族Fasternet，它的运行速度比在各种设备上的其他设备都高得多，而没有损害各种视觉任务的准确性。，例如，在Imagenet-1K上，我们的Tiny Forpernet-T0为2。8×，3。 3×和2。 4×比GPU，CPU和ARM处理器上的移动电视-XX快速快，同时准确2.9％。 与新兴的SWIN-B相当，我们的大型fornet-l可以达到令人印象深刻的83.5％Top-1精确度，而GPU上的Incrence吞吐量提高了36％，并节省了CPU上的37％的计算时间。 代码可在https：// github上找到。 com/jierunchen/fasternet。8×，3。3×和2。4×比GPU，CPU和ARM处理器上的移动电视-XX快速快，同时准确2.9％。与新兴的SWIN-B相当，我们的大型fornet-l可以达到令人印象深刻的83.5％Top-1精确度，而GPU上的Incrence吞吐量提高了36％，并节省了CPU上的37％的计算时间。代码可在https：// github上找到。com/jierunchen/fasternet。
全新早衰症测试可更快测量治疗效果，并揭示 Lonafarnib 可延长寿命！PRF 在治疗早衰症方面取得显著进展
全新早衰症测试可更快测量治疗效果，并揭示 Lonafarnib 可延长寿命！PRF 在新疗法和治愈方面取得的显著进展仍在继续：我们的医学总监 Leslie Gordon 博士和她的团队首次发现，导致早衰症的毒性蛋白质早衰素在血液中存在且可检测到。鉴于此，该团队开发了一种早衰素血液测试，为我们提供了全新的早衰症生物标志物。该生物标志物显示，仅使用 lonafarnib 四个月后，早衰素水平就下降了 40% 以上。如果未来的临床试验药物可以进一步降低早衰素血液水平，研究人员可能能够找到更好的治疗方法。早衰素血液测试肯定有助于加快未来的治疗和治愈发现！
更快的人工智能和分析：SAS® Viya® 超越竞争对手
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网络通信灵活预测视觉内容，增强表征能力，实现更快的视觉分类
视觉认知模型通常假设大脑网络会预测刺激的内容以促进其后续分类。然而，在网络层面理解预测和分类仍然具有挑战性，部分原因是我们需要从动态神经信号中逆向工程它们的信息处理机制。在这里，我们使用可以隔离特定内容通信的连接性测量来重建每个参与者（N = 11，男女皆有）的网络机制。每个人都被提示预测的 Gabor 刺激的空间位置（左 vs 右）和内容[低空间频率（LSF） vs 高空间频率（HSF）]，然后他们进行分类。使用每个参与者同时测量的 MEG，我们重建了预测和分类行为的 LSF 与 HSF 内容的网络。我们发现，在前额叶皮质的监督控制下，预测内容根据任务需求灵活地从颞叶皮质向下传播到侧枕叶皮质。当它们到达侧枕叶皮层时，预测会增强自下而上的 LSF 与 HSF 对刺激的表征，从枕叶腹侧顶叶到运动前皮层，进而产生更快的分类行为。重要的是，内容通信是通常在大脑区域之间测量的信号到信号通信的子集（即 55 – 75%）。因此，我们的研究分离了处理认知功能信息的功能网络。
机器人和边缘设备上更快的对象检测
摘要。移动机器人和许多Edge AI设备需要对计算功率进行贸易，以防止功耗，电池尺寸和电荷之间的时间。因此，与通常用于训练和评估深层神经网络的功能强大的基于强大的基于GPU的系统相比，这种设备具有明显较小的计算能力是很常见的。对象检测是机器人和边缘设备的视觉感知的关键方面，但是在基于GPU的系统上运行最快的流行对象检测体系结构或旨在用大型输入图像尺寸最大化地图的旨在，可能无法很好地扩展到边缘设备。在这项工作中，我们评估了代表机器人和边缘设备功能的一系列设备上的Yolo和SSD家族的几个模型架构的延迟和图。我们还评估了运行时框架的效果，并证明了一些意外的largedIfferencesCanbefound.basedonourevaluationsweproposenewvariations yolo-lite体系结构，我们显示的可以在减少潜伏期时提供增加的地图。
病毒载体的产生 - 从长凳到诊所。快点。
鉴于大量的USP变量，需要测试的实验条件和重复的数量可能会迅速变得难以管理，或者需要太多的时间和材料。实验设计（DOE）提供了一种系统的方法来最大程度地利用有关测试系统的信息，同时限制了实验的数量。它还可以发现变量之间的隐藏关系，这些变量可能会对过程结果产生深远的影响。简而言之，DOE方法可以使您更快地进入最佳系统和过程设置。这大大缩短了开发周期并降低了实验成本。