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3 基础设施 5 3.1 队列和队列对 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .................................................................................................................................................................................................................................................. 6 3.2 服务实例........................................................................................................................................................................................................................................................................ .................................................................................................................................................................................. 7 3.2.1 可配置项(通过配置文件).................................................................................................................................................................................................................................................................. .................................................................................................................................................................. 7 3.2.1 可配置项(通过配置文件).................................................................................................................................................................................................................................................................................. .................................................................................................................................................. 7 3.3 内存管理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................................................................................................................................................................................................................................................................................. 10 3.4 操作模式....................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 12 3.4.1 调用语义....................................................................................................................................................................................................................................................................... 12 3.4.1 调用语义....................................................................................................................................................................................................................................................................................... 13 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . ... ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... ...2 内存驱动程序查询(qae_mem_slabs). ...
对抗训练是一种鲁棒性模型来防止对抗攻击的流行方法。但是,它表现出比在干净输入的训练要严重得多的。在这项工作中,我们从培训实例的角度(即训练输入目标对)研究了这种现象。基于训练集中实例相对困难的定量度量,我们分析了该模型在不同难度水平的训练实例上的行为。这使我们证明,对抗训练的概括性能衰减是拟合硬对抗实例的结果。我们从理论上验证了线性和一般非线性模型的观察结果,证明了在硬实例上训练的模型的概括性能要比在简单实例上接受培训的模型要差,并且这种概括差距随着对抗性预算的规模而增加。最后,我们调查了在几种情况下减轻对抗性过度插入的解决方案,包括快速的对抗训练和使用其他数据进行预处理的模型。我们的结果表明,使用训练数据可自动提高模型的鲁棒性。
锂离子的高能量密度和电池中的易燃材料相结合,可能会因热失控、过度充电、平衡不当以及短路而造成危险。目前,尚无已知的抗辐射平衡器 IC 或监视器 IC 能够感测电池的健康状况和充电状态。为了减少电池数量和重量,应用中需要更高的电池电压感测精度。太空中的 BMS 需要电池具有较低的漏电流,以在火箭发射的准备时间内生存下来。该设计是一种离散、自主且可靠的 BMS 方法,可提供高辐射性能、精确的电池电压监控、快速过流保护、温度感测和平衡功能。
随着人工智能在决策中的应用越来越广泛,了解人类和人工智能系统如何有效协作变得越来越重要。人机协作的一个方面是可解释的人工智能 (XAI),旨在使人工智能系统做出的决策为人类所理解。本文介绍了人机协作中 XAI 的框架视角。根据这一理论,我们提出了从基于说服的 XAI(人类被动接受算法解释)向 XAI 中的共同创造(人类和人工智能协作创造有意义的解释)的转变。我们通过框架分析来推动这一转变,将传统的 XAI 开发与睡眠医学中关于 XAI 的观点的经验数据进行对比。本文通过一种更具互动性和情境感知的 XAI 方法为增强人机协作提供了新的见解。
超维计算 (HDC) 采用并行计算范式和高效学习算法,非常适合资源受限的人工智能 (AI) 应用,例如边缘设备。基于忆阻设备的内存计算 (IMC) 系统通过提供节能硬件解决方案对此进行了补充。为了充分利用忆阻 IMC 硬件和 HDC 算法的优势,我们提出了一种硬件算法协同设计方法,用于在忆阻片上系统 (SoC) 上实现 HDC。在硬件方面,我们利用忆阻交叉开关阵列固有的随机性进行编码,并采用模拟 IMC 进行分类。在算法层面,我们开发了硬件感知编码技术,将数据特征映射到超维向量中,从而优化了忆阻 SoC 内的分类过程。硬件实验结果表明语言分类任务的准确率为 90.71%,凸显了我们的方法在边缘设备上实现节能 AI 部署的潜力。
建立导航作战中心,以构建 PNT 知识并支持国防活动。 制定多层 PNT 战略以增强导航弹性。• 新兴 PNT 技术:量子传感器、数字 FOG INS、多传感器和多平台开发。• 基于行为的导航:利用外部信号(例如,EM、声学、视觉、海洋学)和信息理论行为来最大限度地提高满足需求的“准确性”。根据特定任务的需求最大限度地提高“准确性”。• 资金挑战:JP9380 以外的 PNT 弹性投资最少。
通过早期抗生物膜干预策略治疗难以愈合的伤口:伤口卫生 Christine Murphy、Leanne Atkin、Terry Swanson、Masahiro Tachi、Yih Kai Tan、Melina Vega de Ceniga、Dot Weir、Randall Wolcott、Júlia Ĉernohorská、Guido Ciprandi、Joachim Dissemond、Garth A James、Jenny Hurlow、José Luis Lázaro MartÍnez、Beata Mrozikiewicz-Rakowska 和 Pauline Wilson 《伤口护理杂志》 2020 29:Sup3b、S1-S26