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原子频率和时间标准部分
长度计量学并不是频率计量学产生根本影响的唯一领域。Kamper 和 Zimmcrmnn 1971 已经完成了一些绝对温度测量，这些测量涉及频率标准和频率计量学 [Kamper 和 Zimmcrmnn 1971]。他们测量了约瑟夫森结振荡器的频率噪声，该振荡器与浸没在低温浴中的电阻耦合。温度 T 与频率噪声通过涉及 h、e 和 k（分别为普朗克常数、电解质电荷和玻尔兹曼常数）的基本物理关系相关。目前，直流电位差（电动势，EMF）的最佳 [即最清晰、最稳定、最便携] 二级标准是约瑟夫森结
原子频率和时间标准部分
' 长度计量并不是频率计量产生根本影响的唯一领域。已经就频率标准和涉及频率计量进行了一些绝对温度测量 [Kamper and Zimmcrmnn 197 I]。他们测量了约瑟夫森结振荡器的频率噪声，该振荡器与浸没在低温浴中的电阻耦合。温度 T 通过涉及 h、e 和 k（分别为普朗克常数、电解质电荷和玻尔兹曼常数）的基本物理关系与频率噪声相关。最好的 [即。 ，最可重复，最稳定，最易运输] 目前直流电位差（电动势，E M F ）的次标准是约瑟夫森结
办公楼的新用途：生命科学、医疗和多户型改建
David Amborski，瑞尔森大学；Jordan Angel 和 Alexander Quinn，JLL；Allen Arender 和 Austin Haynes，Holladay Properties；Jay Atkinson，Paceline Investors；Robert (Bob) Balder 和 Tom Campanella，康奈尔大学；Matt Berry，The John Buck Company；Liz Berthelette 和 Jay Leslie，Newmark；Gene Boyer，HB Development，LLC；Trevor Boz，WSP USA；Jessica Brock、Greg Capps 和 Casey Angel，Longfellow Real Estate Partners；Karen Burges，NAIOP 圣地亚哥；Paul Ciminelli，Ciminelli Company；Tim Conrey、Adnan Sheikh 和 Claudia Yates，Scheer Partners；Dale Dekker，DPS Design；Chip Desmone，Desmone Architects；John Duffy，Spring Garden Construction；Jasmine Forbes，马里兰州盖瑟斯堡市；Margarita Foster、Justin Sethi 和 Patrick Worley，CoStar； Robert Fuller、Steven Paynter 和 Paul Wilhelms，Gensler；Steve Gifford、Deanna Medina、Shefali Raichaudhuri、Alex Rivillas 和 Michael Stevenson，Perkins Eastman；Scot Humphrey，Edgewater Ventures；Romulus Iconar 和 Adrian Roca-Rozenberg，Yardi Matrix/ RENTCafé；Liz Kamper，CBRE；Jay Keller 和 Jean Dufresne，SPACE Architects + Planners；Len Kutyla，James & Kutyla Architects；Janine La Marca，Jaros, Baum & Bolles；Jennifer LeFurgy，博士，NAIOP；Beth Malizia，Alabama Fertility Specialists；Joe Marinucci，克利夫兰市中心联盟（已退休）；Lesley McAdams，RM REIM；Neal McFarlane，McFarlane Architects；Phil Mobley，Avison Young；Jaime Northam，Ryan Companies； Colleen O'Connor，BioMed Realty；Stephanie Pater，Real Professionals Network；Roberto Quercia，UNC-CH；Doug Ressler，Yardi Matrix；Gregg Sandreuter，HM Partners LLC；Mark Shelburne，Novogradac Consulting；Robert Simons，克利夫兰州立大学；David Spriggs，Draper Aden Associates 以及 Rebeka Studer，Phase3 Real Estate Partners。
数据高效且计算高效的机器学习
海报会议 1：数据高效和计算高效的机器学习 标题：矩阵的内存效率 PoC：Chien-Cu Chen 标题：舒张阵列：高效的神经网络推理加速 PoC：Michael Mishkin 和 Mikko Lipasti 摘要：绝大多数神经网络运算都是与点积计算相关的乘法和累加。基于舒张阵列的神经网络加速有助于实现基于收缩阵列的节能神经网络推理加速，该收缩阵列具有复杂单元的浅流水线，每个单元包含多个乘法器单元和一个加法器树以执行部分缩减。这些流水线比传统的矩阵乘法收缩阵列实现包含的触发器更少，从而大幅节省能源。由于通过较浅流水线的较低延迟传播，可以进一步提高性能，但这种延迟的减少很容易被带宽限制所掩盖。通过并行操作多个较小的舒张阵列图块以提高阵列利用率，可以进一步提高性能。平铺增加的功耗被舒张阵列功率节省所抵消，从而在组合时产生最佳能量延迟积。标题：学生声学基础词嵌入，用于改进声学到词的语音识别 PoC：Shane Settle 标题：学生序列的多视图表示学习 PoC：Qingming Tang T