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协调激励措施以推动技术更快普及
研究建议 本研究结果确定了几个需要改革的关键领域，特别强调改变激励结构，这些结构是维持现状的恶性部门文化的副产品。虽然调整激励措施不会解决部门存在的所有问题，但它将大有裨益，是成功产生和分配技能和需求的一步。这些建议的战略目的是将激励措施与技术进步的快速整合同步，从而增强对作战人员的支持。为此，国防创新委员会 (DIB) 建议国防部长指示领导人培育创新文化并相应地评估合规性。这种文化转型应使中层管理人员能够接受和支持创新，并通过以下建议实现：
以 10 倍速度打造可靠的太空产品
我们的解决方案 Astra 生产的火箭和航天器发动机的设计以可靠性为首要考虑。虽然 Astra 团队希望提高速度和效率，但重要的是他们不能降低数据的准确性，并且要与现有的测试结果保持一致。作为一种解决方案，Altair SimSolid ® 可以帮助在更短的时间内实现最高的可靠性。Altair SimSolid 是一种结构分析工具，它消除了几何简化，并且不需要网格来提供数值动态、静态或热结构分析。它可以有效地分析复杂零件和大型组件，而无需大量的培训或编码经验。它的独特之处在于它既快速又准确，可帮助用户在使用传统 CAD 工具所需时间的一小部分内获得有意义的设计输入。
实现更快更好地转换人工神经网络...
摘要 — 脉冲神经网络 (SNN) 通过离散二进制事件计算和传递信息。在新兴的神经形态硬件中，它被认为比人工神经网络 (ANN) 更具生物学合理性且更节能。然而，由于不连续和不可微分的特性，训练 SNN 是一项相对具有挑战性的任务。最近的工作通过将 ANN 转换为 SNN 在出色性能上取得了实质性进展。由于信息处理方面的差异，转换后的深度 SNN 通常遭受严重的性能损失和较大的时间延迟。在本文中，我们分析了性能损失的原因，并提出了一种新型双稳态脉冲神经网络 (BSNN)，解决了由相位超前和相位滞后引起的失活神经元 (SIN) 脉冲问题。此外，当基于 ResNet 结构的 ANN 转换时，由于快捷路径的快速传输，输出神经元的信息不完整。我们设计了同步神经元 (SN) 来帮助有效提高性能。实验结果表明，与以前的工作相比，所提出的方法仅需要 1/4-1/10 的时间步骤即可实现几乎无损的转换。我们在包括 CIFAR-10（95.16% top-1）、CIFAR-100（78.12% top-1）和 ImageNet（72.64% top-1）在内的具有挑战性的数据集上展示了 VGG16、ResNet20 和 ResNet34 的最先进的 ANN-SNN 转换。
粒子物理学的人工智能：更好、更快、更智能
• “命中”：单通道中的能量沉积 • 轨迹：由轨迹仪、μ子室中的一致命中构建 • 簇：由量热仪中的邻近命中构建 • 粒子：由链接的轨迹和簇构建 • 喷流：准直的粒子喷雾
进一步加快社区 MSK 服务手册
所有优先患者在收到转诊后两周内接受诊治。优先患者定义为： • 最近接受过手术/程序且需要康复的患者；和/或 • 最近受伤、骨折或脱臼且需要康复的患者；和/或 • 有急性和/或复杂需求且疼痛程度高（如急性背痛）的患者，导致严重功能丧失和/或睡眠障碍，无法工作或承担护理责任
更早、及时还是更快地诊断脑瘤？
本文反映了 brainstrust 对早期诊断的立场，该立场以研究证据为基础，反映了当前的状况。我们知道，目前对这个话题存在着相互矛盾的观点，其中一些观点带有偏见，没有证据支持，也并不总是符合脑瘤患者的最佳利益。这种冲突可能会导致焦虑和误解，而此时人们感到脆弱和受到威胁，并且已经在恐惧、悲伤和愤怒中循环往复。掌握事实并理解早期诊断的复杂性可能有助于人们专注于对他们重要的事情。如果我们能够正确进行对话，社区就会得到更好的解决——愤怒会减少，治愈会增多，失控感会减少，恢复力会增强。
蝴蝶中更快的Neo-Z演变的时间动力学
摘要较快的Z/X假说预测，性别连接基因应比常染色体基因更快。但是，跨不同谱系的研究表现出对这种效果的混合支持。到目前为止，大多数分析都集中在旧且差异化的性染色体上，但是对最近获得的新性别染色体的差异知之甚少。在鳞翅目（飞蛾和蝴蝶）中，Z-大体融合很频繁，但是尚未详细探讨Neo-Z染色体的进化动力学。在这里，我们分析了一种具有三个Z染色体的蝴蝶叶leptidea sinapis中的较快效应。我们表明，NEO-Z染色体已逐步获得，导致分化和男性化层。虽然所有Z染色体均显示出更快的Z效应的证据，但对最年轻的Neo-Z染色体（Z3）的基因的选择似乎已被完全完整的，同源的Neo-W染色体阻碍。然而，缺乏W种子学的中等老化的Neo-Z染色体（Z2）显示出更少的进化约束，从而导致了特别快速的进化。因此，我们的结果支持新性别染色体可以构成适应性和差异的暂时热点。潜在的动力学可能与选择性约束，基因表达的演变以及W连锁的配子学的变性有因果关系，这些伴奏逐渐将Z-C-C-C-C-C-Rinked基因暴露于选择。关键字：更快的Z，新性别染色体，性别偏见的基因表达，鳞翅目，选择
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。
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。
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