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Mark Lattner 船舶完整性和性能主任...
海军系统工程局 海军海上系统司令部 船舶完整性与性能工程组主任 Lattner 先生是海军海上系统司令部、海军系统工程局船舶完整性与性能工程 (SEA 05P) 的主任、技术领域经理和副授权官。在这个职位上，他负责领导和管理一支由 100 多名政府、军事和承包商人员组成的队伍，其中包括 38 名技术授权持有人，并监督作战中心 1000 多名人员能力领域的技术授权执行情况。核心工程功能包括水面舰艇、潜艇和航空母舰特征和敏感性、脆弱性、冲击、损害控制和消防、化学-生物防御、舰艇和潜艇结构完整性、结构深潜系统、腐蚀控制、金属和非金属材料、焊接、燃料和润滑剂、环境保护、重量、稳定性、流体动力学和所有现役和新采购舰艇和潜艇的布置。他向副指挥官/总工程师和海军系统工程局执行主任汇报。Lattner 先生的职业生涯始于 David Taylor 海军舰艇研究与开发中心（现为海军水面作战中心卡德罗克分部），担任项目工程师，负责目标强度降低和先进的潜艇制造技术。在他的职业生涯中，他担任过各种关键领导职务，责任、权力和义务的水平显著提高。其中包括 SEAWOLF 目标强度降低项目经理、指挥标准执行项目副经理、水面舰艇声学和非金属材料技术主管、材料部门负责人以及涂装卓越中心和海上环境质量项目经理。2019 年，Lattner 先生被选为海军海上系统司令部船舶完整性和性能工程组副组长。Lattner 先生拥有纽约州立大学布法罗分校机械工程学士学位和乔治华盛顿大学工程管理硕士学位。
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[1] F. Bellard，“ Qemu，快速和便携式动态翻译器。”，在Usenix年度技术会议上，Freenix Track，第1卷。41，pp。10–5555，美国加利福尼亚，2005年。[2]“ Spike Risc-V ISA模拟器。” https://github.com/riscv- software-src/riscv-isa-sim。访问：2024-03-12。[3] J. L. Power和等，“ Gem5模拟器：20.0+版本”，Corr，Vol。ABS/2007.03152，2020。[4] C. Lattner和等，“ MLIR：针对域特定计算的缩放编译器基础架构”，2021年（CGO），pp。2–14，IEEE，2021。[5] C. Lattner和V. Adve，“ LLVM：终身计划分析与转型的汇编框架”，CGO2004。，pp。75–86，IEEE，2004年。[6] H.-I.C. Liu，M。Brehler，M。Ravishankar，N。Vasilache，B。Vanik和S. Laurenzo，“ Tinyiree：从编译到部署到部署的嵌入式系统的ML执行环境”，IEEE Micro，第1卷。 42，否。 5，pp。 9–16，2022。C. Liu，M。Brehler，M。Ravishankar，N。Vasilache，B。Vanik和S. Laurenzo，“ Tinyiree：从编译到部署到部署的嵌入式系统的ML执行环境”，IEEE Micro，第1卷。42，否。5，pp。9–16，2022。
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T RAVIS JC、C AMPOS A COSTA JC、A NDOR G.、B ASTIE J.、B LATTNER P.、C HUNNILALL CJ、C ROSSON SC、D UEWER DL、E ARLY EA、H ENGSTBERGER F.、K IM CS.、L IEDQUIST L.、M ANOOCHERI F.、M ERCADER F.、M ONARD LAG、M ITO A.、N ILSSON S.、N OËL M.、C ORRÓNS R ODRIGUEZ A.、R UIZ A.、S CHIRMACHER A.、S MITH MV、V ALENCIA G.、VAN T ONDER N. 等 Z WINKELS J.，“用于紫外/可见分子吸收分光光度法的氧化钬溶液中的本征波长标准吸收带”，J. Phys. Chem. Ref. Data, 34, 1, 2005。
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tittle：音乐信号的模型：表示，学习与生成摘要：低级音频表示和高级表示学习是音乐分析和综合的核心。因此，演讲将介入索尼CSL在音频表示方面的一些以前的作品，涵盖了不同的概念和用例。学习一阶和二阶基础函数以获得所需的不变，并研究了为生成，高级表示的自我监督学习和音频编解码器的低级音频表示。最后，将讨论音乐音频综合，从gan到潜在的扩散，再到连续自回旋模型的最新进步。bio：斯特凡·拉特纳（Stefan Lattner）担任索尼CSL巴黎音乐团队的研究员领导者，他专注于音乐制作，音乐信息检索和代表性学习的生成AI。在奥地利的维也纳人工智能研究所和计算感知研究所林兹（Linz）的研究所研究之后，他于2019年在奥地利林茨的约翰内斯开普勒大学（JKU）获得博士学位。他的研究以音乐结构的建模为中心，包括转换学习和计算相对音调感知。他目前的兴趣包括音乐创作，现场演出和音乐中信息理论的人力计算机互动。他专门研究潜在的扩散，自我监督的学习，生成序列模型，计算短期记忆和人类感知模型。