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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。
机器在2SLS中学习第一阶段
*列侬：塔科马力量（clennon@uoregon.edu）。鲁宾（通讯作者）：俄勒冈大学，经济系，俄勒冈大学1285年，俄勒冈大学175号卢西安·坎贝尔王子霍尔王子，俄勒冈州尤金，俄勒冈州97403-1205（edwardr@uoregon.edu）。WADDELL：俄勒冈大学，经济与探索系IZA BONN（waddell@uoregon.edu）。 We thank Joshua Angrist, Daniel Chen, Jiafeng Chen, Jonathan Davis, Thomas Dee, Max Farrel, Brigham Frandsen, Benjamin Hansen, Greg Lewis, John Loeser, Grant McDermott, Douglas Miller, James Stock, Jeffrey Wooldridge, and Eric Zou for helpful discussion. Lennon在该项目的大部分工作中都隶属于俄勒冈大学。 项目的脚本和数据将发布到公开可用的GitHub存储库中。 该项目免于IRB，因为它不涉及人类主题。 作者没有什么可披露的。WADDELL：俄勒冈大学，经济与探索系IZA BONN（waddell@uoregon.edu）。We thank Joshua Angrist, Daniel Chen, Jiafeng Chen, Jonathan Davis, Thomas Dee, Max Farrel, Brigham Frandsen, Benjamin Hansen, Greg Lewis, John Loeser, Grant McDermott, Douglas Miller, James Stock, Jeffrey Wooldridge, and Eric Zou for helpful discussion.Lennon在该项目的大部分工作中都隶属于俄勒冈大学。项目的脚本和数据将发布到公开可用的GitHub存储库中。该项目免于IRB，因为它不涉及人类主题。作者没有什么可披露的。
是时候与stackoverflow分开并与Chatgpt匹配加密
对Github的众多开源项目的安全问题报告的分析揭示了一个有关趋势的趋势：安全问题的扩散正在上升，而他们的决议进展缓慢，只有一小部分开发人员参与了这一过程（Bühlmann和Gha-Fari，2022年）。尽管密码学在安全性与数字世界无缝集成中的关键作用至关重要，但开发人员与现有的密码图库斗争。这些图书馆通常不支持共同的操作，缺乏足够的抽象，并且文档质量很差（Mindermann，Keck and Keck and Wagner，2018年； Hazhirpasand，Nierstrasz和Ghafari，2021a； Patnaik，Patnaik，Hallett和Rashid，2019年）。因此，API滥用可能是可能的，安全漏洞的主张也很可能。例如，在489个开源Java项目中对密码学的分析表明，有85％的API滥用（Hazhirpasand，Ghafari和Niersstrasz，2020年）。这些问题也存在于专有软件系统中。值得注意的是，研究人员已经确定了关键基础设施中的弱加密算法和遗产加密模式（Wetzels，Dos Santos和Ghafari，2023年）。Java加密体系结构（JCA）是最广泛采用的密码API，对称加密是软件系统中最重要的加密操作。在Stackoverflow上排名前100位的加密问题中的大多数以视图和分数排序是关于符号加密的。同样，它在使用JCA（Nadi，Krüger，Mezini和Bodden，2016年）的恒星排序的前100个GitHub项目中被64％采用。与先前的研究不同的是，在本文中，我们专门针对与JCA的对称加密，对其对开发人员的挑战提供了详细的看法。我们将定性和定量分析融合在一起，以发现开发人员的问题以及在
使用AI
我们预期的方法将传统方法与前瞻性创新相结合。我们设计理念的核心是Android Studio，Github，Git和Java编程语言等工具的集成。我们提出了一个机器人，其起始体积约为18x18x18英寸，材料灵活性高达0.25英寸。其设计不可或缺的是，将是增强导航功能的网络摄像头，其中包含四月标签，以全面了解游戏字段的布局。控制系统是我们设计的基石，有望配备与两个团队控制器，一个驾驶员站和启用Wi-Fi-Fi-Fi-fi-Fi-Fi-fi-fobrotics Expline Hub或Rev Robotics Controls Controls Hub相互关联的Android设备。
V. 亨特·亚当斯
康奈尔大学讲师 2020 年 1 月 - 至今 电气与计算机工程 ECE 4760：使用微控制器进行数字系统设计：这是一门基于项目的实验课，专注于裸机微控制器编程和原型设计。该课程包括三个指导性实验室作业，最后是一个为期四周的独立设计项目。我的专业职责包括组装和讲授所有讲座、设计所有实验室作业以及与学生一起在实验室中设计/调试电子设备和嵌入式 C 程序。通过这门课，我指导了 119 个学生项目。• 课程网页 • 课程演示代码（GitHub 上超过 200 颗星） • 课程讲座（YouTube 上超过 150,000 次观看） • 2022 年至今的学生项目。• 2021 年的学生项目
基于相的物理信息材料 AI 框架
简介：Richard Otis 博士于 2012 年获得材料科学与工程学士学位，并于 2016 年获得宾夕法尼亚州立大学材料科学与工程博士学位。2016 年，他加入了 NASA 喷气推进实验室，在那里从事软件工程和材料科学交叉领域的先进制造研究。Richard 是开源 PyCalphad 热力学软件的创建者和首席开发人员，该软件是 GitHub“十大”材料科学软件包，并在 2019 年 NASA 年度软件大赛中获得第二名。他的研究兴趣包括计算冶金学、基于 Calphad 的热力学和动力学、金属增材制造、贝叶斯统计和不确定性量化、科学软件工程和高性能数值计算。