为设计快速神经网络,许多作品一直集中在减少浮点操作数量(FLOPS)的数量上。我们观察到,这种减少的失败并不一定会导致潜伏期的相似水平。这主要源于每秒效率低下的低浮点操作(拖鞋)。为了实现更快的网络,我们重新审视了流行的运营商,并认为如此低的拖鞋主要是由于操作员的频繁访问,尤其是深度方向的访问。因此,我们提出了一种新型的部分卷积(PCONV),该卷积通过同时减少冗余计算和内存访问来提取空间特征。在我们的PCONV上,我们进一步构建了一个新的神经网络家族Fasternet,它的运行速度比在各种设备上的其他设备都高得多,而没有损害各种视觉任务的准确性。,例如,在Imagenet-1K上,我们的Tiny Forpernet-T0为2。8×,3。 3×和2。 4×比GPU,CPU和ARM处理器上的移动电视-XX快速快,同时准确2.9%。 与新兴的SWIN-B相当,我们的大型fornet-l可以达到令人印象深刻的83.5%Top-1精确度,而GPU上的Incrence吞吐量提高了36%,并节省了CPU上的37%的计算时间。 代码可在https:// github上找到。 com/jierunchen/fasternet。8×,3。3×和2。4×比GPU,CPU和ARM处理器上的移动电视-XX快速快,同时准确2.9%。与新兴的SWIN-B相当,我们的大型fornet-l可以达到令人印象深刻的83.5%Top-1精确度,而GPU上的Incrence吞吐量提高了36%,并节省了CPU上的37%的计算时间。代码可在https:// github上找到。com/jierunchen/fasternet。
ICARUS [28] 研究了通用高度参考系统,提出了两项新服务并修改了另外两项服务。 BUBBLES [54] 研究了分离过程并提出了一项新服务。BUBBLES 项目完善了战术冲突检测和战术冲突解决服务的定义。 DACUS [55] 提供了一种在 U 空间中实现需求容量平衡的详细方法,并完善了动态容量管理服务的定义。 芬兰湾 2 项目 [46] (GOF2) 开发并验证了一组数据交换模型以支持 U 空间。AURA 项目 [47] 中验证了相同的模型。GOF2 可交付成果 D4.2 详细说明了这些模型,是本 ConOps 的附件。 AMU-LED [45] 除其他事项外,还审查了空域在风险和性能方面的划分。
RTTUZYUW RHOIAAA0001 2491642-UUUU--RHSSSUU。 ZNR UUUUU R 061635Z 9 月 23 日 ZYB MID7050032U FM COMNAVPERSCOM MILLINGTON TN 致 ALNAVAIRFOR BT UNCLAS CUI MSGID/GENADMIN/MIL-STD-6040(SERIES)/B.1.01.15 /COMNAVPERSCOM MILLINGTON TN/-/-/-/-/-/-// SUBJ/2023 年 12 月海军飞行军官 (NFO) 致飞行员委员会// REF/A/MSGID/MILPERSMAN 1542-010/-/-/-// REF/B/MSGID/NAVMED P-117/第 15 章第 1565 条/-// AMPN/REF A IS MILPERSMAN 1542-010 LATERAL转入海军航空兵。参考 B 是医疗部门体检要求手册。// POC/BUTLER, JOHN P/LCDR/单位:NPC/姓名:PERS-433C/电话:901-874-3960// GENTEXT/备注/ 1. NFO 至飞行员计划选拔委员会定于 2023 年 12 月 7 日举行。 2. 背景:NFO 至飞行员计划是海军航空兵的招募和留用计划。该计划向所有社区的 NFOS 开放。为确保被选中人员的职业发展,资格仅限于 18 岁以下和初级的 NFOS。为了促进职业发展,单位指挥官应期望选定的人员立即出发接受初级飞行训练。每年 6 月和 12 月都会向飞行员委员会进行 NFO 培训。3. 参考文献 A 和 B 中列出了需要考虑的要求。4. 申请:A. 格式:<<<<<>>>>> B. 航空选拔测试 (ASTB):最低 ASTB 学术资格评分 (AQR) 为 4。最低飞行员飞行能力评分 (PFAR) 为 5。ASTB 分数是 TRACOM 中经过验证的预测绩效指标,鼓励申请人重新参加测试以提高分数。C. 体检:申请人必须通过 AERO 系统完成学生海军飞行员飞行体检。这包括 DOD 2808、2807、SF507、AHLTA SNA 眼科检查/睫状肌麻痹屈光记录和心电图。必须在 20' 眼道上使用 GOODLITE 字母检查视力,必须使用 CYCLOPENTOLATE 滴剂进行睫状肌麻痹。体格测量/NAACA 打印输出必须在两年内。检查飞行外科医生必须将所有医疗文件提交/上传到航空医学电子资源办公室 (AERO) 网站,并向 BRIAN HASHEY (USN.PENSACOLA.NAVMEDOTCNAMIFL) 发送通知电子邮件。
我们提出了一种数据驱动的方法,用于概率程序和随机动力学模型的定量验证。我们的方法利用神经网络计算紧密和声音的边界,以使随机过程在有限的时间内达到目标状况的可能性。此问题涵盖了各种定量验证问题,从离散时间随机动力学模型的可及性和安全性分析到对概率计划的断言和末端分析的研究。我们依靠神经网络代表产生这种概率界限的超级智能证书,我们使用反例引导的电感综合循环对其进行计算:我们在使用随机优化的状态限制的概率上训练神经证书,然后使用随机优化的状态进行拧紧的概率,然后我们正式使用所有可能的状态,使用所有可能的状态使用满足性模量,以实现证书的有效性;如果我们收到反例,我们将其添加到我们的样本集中,然后重复循环,直到确认有效性。我们在各种基准基准上证明,由于神经网络的表达能力,我们的方法比现有的符号方法在所有情况下都产生的概率范围更小或可比,并且我们的方法在模型上完全取得了成功,这些模型完全超出了此类替代技术的范围。
资助谢尔比·金梅尔(Shelby Kimmel)和斯泰西·杰弗里(Stacey Jeffery):由美国陆军研究办公室赞助,这项工作是根据W911NF-20-1-1-0327完成的。本文件中包含的观点和结论是作者的观点,不应被解释为代表陆军研究办公室或美国政府的官方政策,即表示或暗示。尽管此处有任何版权符号,但美国政府有权复制和分发出于政府目的的转载。Stacey Jeffery:由NWO Klein项目编号OCENW.KLEIN.061和欧盟(ERC,ASC-Q,101040624)支持。表达的观点和观点仅是作者的观点,不一定反映欧盟或欧洲研究委员会的观点。欧盟和授予机构都不能对他们负责。sj是量子信息科学计划的CIFAR研究员。
研究提出了基于感知的认知工作量评估方法,以帮助 VR 开发人员和用户在使用 VR 应用程序时测量他们的工作量。基于生物传感器测量工作量的方法已经取得了显著进展,而基于主观方法的评估仍然依赖于标准问卷,例如 NASA-TLX 表、主观工作量评估技术和改良的 Cooper Harper 量表。预定义的问题使操作员能够比使用生物反馈更轻松地进行实验和分析数据。然而,由于用户之间未察觉的内部变化和未知因素,主观评估过程可能会使结果产生偏差。因此,有必要有一种方法来处理和分析这种不确定性。我们建议使用按与理想解决方案的相似性排序性能技术 (TOPSIS) 模型来分析 NASA-TLX 表以测量整体用户工作量,而不是使用经典的加权总和法。为了展示 TOPSIS 方法的优势,我们进行了用户实验来验证该方法及其在 VR 中的应用,同时考虑了包括 VR 平台和场景密度在内的因素。测试了三种不同的加权方法,包括模糊逻辑中的模糊层次分析法 (AHP)、基于成对比较的经典加权法和均匀加权法,以了解 TOPSIS 模型的适用性。TOPSIS 的结果一致
在新冠疫情爆发之前,基本卫生服务的覆盖率已逐步提高,而寻求医疗服务时遭遇经济困难的人口比例却在不断增加。2022 年联合国可持续发展目标报告指出,“服务覆盖率(可持续发展目标指标 3.8.1)从 2015 年的 64 指数提高到 2019 年的 67,而自费医疗支出占家庭预算 10% 以上的人口比例(可持续发展目标指标 3.8.2)从 2015 年的 12.7%(9.4 亿人)下降到 2017 年的 13.2%(9.96 亿人)。”1 报告接着指出,“在此背景下,新冠疫情可能会减缓过去 20 年来在卫生服务覆盖率(可持续发展目标 3.8.1)方面取得的进展,并加剧自费医疗费用者所面临的经济困难。”1
这项工作介绍了简单类型分配系统的定量版本,从适当限制非数字相交类型开始。所得系统是可决定的,并且具有与简单类型系统相同的特征性功率;因此,将类型分配给术语提供了简单类型给出的相同定性信息,但同时可以提供一些有趣的定量信息。众所周知,简单类型的特征性等同于统一。我们证明了新引入系统的结果类似。更确切地说,我们表明,典型性等同于统一问题,统一问题是经典统一的问题:除了统一规则外,我们的打字算法还利用了扩展操作,该扩展操作可在需要时增加多群的基数。
• 美国空军/太空部队 • NBSFS 指挥官 David Zesinger 中校 • 修复项目经理 Brett Dubner • NBSFS 应急管理人员 Jeff Oja • 美国陆军工程兵团 • 项目经理/工程技术负责人 Erin Kirby • 新罕布什尔州环境服务部 • 补救项目经理 Peter Sandin – 未出席 • 环境顾问 • AECOM 的 Michelle Colón • Seres-Arcadis 的 Heather Levesque • AECOM 的 Josh Millard • AECOM 的 Curt Weeden • 与会者