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petrelintide第2部分疯狂的16周试验
This presentation contains “forward-looking statements”, as that term is defined in the Private Securities Litigation Reform Act of 1995 in the United States, as amended, even though no longer listed in the United States this is used as a definition to provide Zealand Pharma's expectations or forecasts of future events regarding the research, development and commercialization of pharmaceutical products, the timing of the company's pre-clinical and clinical trials and the reporting of data therefrom以及该公司在2024年的重大活动和潜在的催化剂以及2024年的财务指导。这些前瞻性陈述可以通过诸如“目标”，“预期”，“相信”，“可以”，“估计”，“期望”，“预测”，“目标”，“目标”，“预测”，“预期”，“ 5月”，“计划”，“可能”，“可能”，“可能”，“可能”，“潜在”，“威尔”，“威尔”和类似含义的条款等单词来识别。您不应不依赖这些陈述或所提供的科学数据。
2024 年 MAD（机器学习、人工智能和数据）格局
© Matt Turck (@mattturck)、Aman Kabeer (@AmanKabeer11) 和 FirstMark (@firstmarkcap) 版本 1.0 - 2024 年 3 月 博客文章：mattturck.com/MAD2024 交互式版本：MAD.firstmarkcap.com 有意见？请发送电子邮件至 MAD2024@firstmarkcap.com
疯狂科学家 2050 年网络军队技术报告...
2050 年网络军队计划旨在设想 2050 年的陆军网络部队。尽管这个疯狂科学家项目涵盖了广泛的网络领域主题，但其重点是更好地了解陆军可能需要做些什么来建立网络劳动力并发展合作伙伴关系，以便在 2050 年的时间范围内完成国防部在网络空间的任务。3 对于任何主题来说，展望 2050 年的未来都是一项艰巨的挑战，而网络空间的特殊性质使本来就很困难的预测任务变得更加困难。构成 2050 年网络军队的技术和能力将由科学、技术、文化因素以及国际和国家法律、规则和规范来定义和支撑，而这些对于我们今天来说既不明显也不容易辨别。
在疯狂的领域中的加强学习-Tommy Bird
可以合作并适应各种情况的AI代理的开发。此外，模仿现实的游戏体验，玩家实时沟通和策略是该项目的额外动机。疯狂的上帝的领域（此后，rotmg）是我成长的游戏，这是该项目的灵感。它的节奏非常快，涉及连续躲避数百个关节。因此，这种类型的名称是子弹地狱。这使得将重新学习学习成为一个非常有趣的选择，因为代理商必须学会避免过多的屏幕危害。rotmg游戏玩法通常以老板的战斗为中心。您要么努力击败世界上的老板，要么进入地牢，在最后，您会在最后的Chamber中遇到老板。为了复制这一点，我对自己的老板战斗进行了编程，以及三个受游戏启发的可玩代理角色。环境是一个岛屿，三个特工被限制在这里。这个竞技场的老板是一个名为“ polyphemus”的独眼巨人。他拥有基本的AI，具有一些固定的行为和攻击，稍后将详细介绍。这是三个代理：•向导：高攻击，高范围，但健康状况低。有效的玻璃大炮。•牧师：低攻击，高范围和中等健康特征。平衡的支持。•战士：高攻击，低范围和高健康志。小组的坦克。通过这种特征的组合，代理人应该有望合作克服多面体。每个代理都能够向各个方向移动，向各个方向射击，并像rotmg一样在冷静下激活其独特的特殊动作。向导可以发射高伤害弹丸，战士可以暂时提高盟友附近的盟友，而牧师可以在盟友附近治愈。
MAD：加速全同态加密的内存感知设计技术
云计算使个人和公司更容易获得大型计算和内存资源。然而，它也引发了人们对用户与远程云服务器共享的数据的隐私担忧。全同态加密 (FHE) 通过对加密数据进行计算为该问题提供了解决方案。不幸的是，所有已知的 FHE 构造都需要一个噪声项来确保安全，而且这种噪声在计算过程中会增加。要对加密数据执行无限制计算，我们需要执行一个称为引导的定期降噪步骤。此引导操作受内存限制，因为它需要几 GB 的数据。与未加密数据相比，这导致操作加密数据所需的时间增加了几个数量级。在这项工作中，我们首先对 CKKS FHE 方案中的引导操作进行了深入分析。与其他现有工作类似，我们观察到 CKKS 引导表现出较低的算术强度（<1 Op/byte）。然后，我们提出了内存感知设计 (MAD) 技术来加速 CKKS FHE 方案的引导操作。我们提出的 MAD 技术与底层计算平台无关，可以同样应用于 GPU、CPU、FPGA 和 ASIC。我们的 MAD 技术利用了几种缓存优化，可以实现最大限度的数据重用并执行操作的重新排序，以减少需要传输到/从主存储器的数据量。此外，我们的 MAD 技术包括几种算法优化，可减少数据访问模式切换的次数和昂贵的 NTT 操作。将我们的 MAD 优化应用于 FHE 可将引导算法强度提高 3 × 。对于逻辑回归 (LR) 训练，通过利用我们的 MAD 优化，现有的 GPU 设计可以在相同的片上内存大小下获得高达 3.5 × 的性能提升。类似地，现有的 ASIC 设计在 LR 训练和 ResNet-20 推理方面分别可获得高达 27 倍和 57 倍的性能提升，
讲故事短篇小说写作课程计划 Mad Lib
Mad Lib 目标学生将使用 Mad-Lib 风格的故事来探索人物、背景和情节等故事元素。然后，学生将为 Tell-a-Tale 短篇小说比赛概述、编写和修改短篇小说。材料 Mad Lib 模板便利贴或小块废纸 3 个碗人物写作练习讲义情节写作练习讲义铅笔说明创建一个 Mad Lib 故事
上疯狂的河流 - 液压建模草案主要报告
随后开发了一个2D HEC-RAS液压模型（美国陆军工程兵团HEC-RAS软件，第6.4.1版），以供您进行关注，包括从9号县道9到Clearview镇的中心线下游大约1公里的Mad River的主要分支。由NRCAN生产的0.5 m分辨率的激光雷达衍生的数字地形模型（DTM）与现场调查数据一起使用，以定义流和跨越结构的几何形状并建立洪水线。通过验证练习评估了该模型，并与其他研究进行了比较。在总共23公里的覆盖范围内和10个液压结构中进行了建模。然后进行了洪水危害评估，以确定道路交叉路口的高度深度以及对道路通道的相关影响，并确定对建筑物的潜在洪水影响。