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欢迎来到本月的可持续发展公告。
从本月早些时候到节日的COP29的低点和高点，如果我们都花了一会儿的片刻来问自己，我们如何为自己和我们的行动做出贡献，该怎么办？我要确保每天早晨出去散步，即使天气变得寒冷和潮湿，而且我受到爱尔兰团队的OU的启发，可以在午餐时间在明亮的冬季阳光下花一点时间，使一双（Nother）一双（Nother）一双袜子延长了使用寿命。
市长会议的会议记录
先生Rob Scardino - 中间 - 美国E Nergy与市议会关于第21-05号决议的讲话。美国的能源是look国王，添加了另一条transmission系列。If there would be an out age on one of other existing lines this would put oth er line on the system this would lead to a stre ssful situation , by adding a nother transmission lin e from the River da le , Iowa, over through East Moline , and the Silvis / Barstow area that would give us another feed across the r iver from Illinois to Iowa and improve rel iability in th is area.
教育技术角 2022 年 3 月
教育技术角 | 2022 年 3 月 2022 年 3 月教育技术角深入了解 Zoom 会议最佳实践，以及 Acadicus、Brightspace 和 Qualtrics 中的新资源和有用资源。 技术提示 只是为了好玩——查看 10 个适合聪明人的天才科技生活技巧。我每天都会用到第 4 个！ 创建您的 Brightspace 社区帐户。它是免费的，可以为您提供许多有关新颖和创造性的方式的资源，以帮助您使用 Brightspace 并改善学习者和教师的体验。 虚拟现实 我们的虚拟现实项目因 Omicron 变体而短暂中断后又重回正轨。我们的平台是 Arch Virtual 的 Acadicus。该平台专注于虚拟空间内的人机交互。 从哪里开始？这是一个关于如何促进模拟的精彩视频。请联系 OEI 预约亲身体验 Acadicus。 Brightspace 视频：发布亮点 2022 年 2 月 您在课堂上使用作业吗？快速评估工具可让您轻松访问，无需在各个课程之间跳转即可进行评估。以下是操作方法视频：在 Brightspace Qualtrics 中使用快速评估工具您想成为 Qualtrics 高级用户吗？查看自定进度课程。它们是免费的，并且可随时提供。Zoom 浏览新背景！Zoom 定期发布更新，但并不总是会公布。请在此处查看当前发行说明。如果您要主持会议，请注意您的登录状态。MCW 用户应该通过 SSO 登录 Zoom。您可以在 Zoom 客户端软件中看到这一点。如果您看到您的姓名首字母或照片，则表示您已正确登录。以下是从 Zoom 客户端通过 SSO 登录的说明。您正在为同事安排会议吗？最佳做法是使用 Zoom 安排权限功能，这样您的同事将被列为其会议的所有者和主持人。可通过个人 Zoom 帐户设置访问安排权限。它被授予另一个人。例如，如果教职员工希望课程协调员代表他们安排 Zoom 会议，则教职员工将向课程协调员授予安排权限。这篇支持文章将解释整个工作流程。
ESSCC 2024-机器学习加速器
3 TSMC，Hsinchu，Taiwan *同样信誉的作者（ECAS）增强视频质量对于在包括手机，电视和监视器在内的智能设备上获得了增强的用户体验至关重要。实用的硬件设计应在与带宽，区域和能源预算相关的严格限制下提供最小资源的高性能。在图像处理任务中，深入学习算法的广泛用法（包括超分辨率（SR）和降噪（NR））进一步强调了能量效率硬件解决方案的必要性。因此，新兴的关键要求是在实时和高分辨率方案中部署这些算法。但是，实现这一目标提出了几个挑战，如图20.1.1：1）高分辨率网络推断大大增加了由于其计算复杂性，低稀疏性和高精度要求而引起的功耗； 2）频繁的高精度数据交易到外部内存会导致与带宽使用相关的大量功率使用； 3）有效和灵活的机制对于支持各种网络结构和操作至关重要。域特异性加速器提供了一种有希望的解决方案来处理计算需求。总的来说，这些创新使NVE能够在0.46V时达到23.2吨/w的端到端能量效率，而面积的效率为12.0吨/mm 2的面积为1.0V。图20.1.2显示了整体体系结构，包括卷积（Conv）核心，计算机视觉（CV）核心和直接内存访问（DMA）模块。图20.1.3概述了DCIM核心设计和工作流。在这项工作中，提出了在3NM技术中制造的12B位数基于CIM的神经视觉增强引擎（NVE），其特征是：1）无重量的无重量数字计算机（DCIM）发动机，其重量切换率降低，以增强计算能力的功能； 2）卷积元素（CE）融合建立了工作负载平衡的管道架构，从而减少了外部内存访问和功耗； 3）自适应数据控制和带状优化机制支持DCIM中的卷积和转置卷积，并改善了利用率，并且对有效的数据遍历进行了优化的执行流。Conv Core包含11个阶段的管道CE，用于存储中间数据的功能映射存储器，CE融合接口和融合控制。a fine编译器分区将计算图分隔为时区域的循环和太空划分的条纹，以优化吞吐量和内存访问，然后在命令描述符中编码重量和设置。DMA将描述符解码并从DRAM或TCM中加载输入特征映射，以基于线的栅格扫描顺序为核心。在管道流中，每个CE从特征映射存储器和前面的管道阶段收集数据，并将其分配到DCIM宏。宏计算每个周期中的8组点产量，其中每组涉及72对12B元素。权重局部存储在18组行中，其特定集由行选择器选择。在实验结果中证明了使用更频繁使用的8b的12B激活和权重的必要性。在拟议的行开关更高的精度有助于产生更平滑的边缘和最小化超分辨率任务中的噪声。同样，在降低降噪任务中，更高的精度会导致较少的流动性，并产生更重的图像。DCIM的高效率很大程度上是由于记忆和逻辑之间的数据移动降低，这对于最大程度地减少了频繁的重量重音至关重要。先前的工作[1]引入了带有乒乓重量更新的2行DCIM设计，但除了dcim宏中的乒乓球重量存储外，它会引起重量重加载和其他SRAM的电源和面积。利用像素级网络中的权重较少，采用了18行DCIM来存储所有权重并消除重新加载。与[1]中提出的方法相比，这种方法分别将面积和功率降低了31％和28％。影响DCIM效率的另一个因素是重量排开关的频率，这是计算不同权重集合时发生的能量耗尽操作。延长行开关周期可以减少能源消耗，但它还需要在输入和输出缓冲区中存储更多像素，从而导致较大的面积在开销中。