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芯片放置加速度的图形信号处理的功能
放置是一项至关重要的任务，在VLSI物理设计中具有高计算复合物。现代的分析贴花将放置目标作为非线性优化任务，遭受了长时间的迭代时间。为了加速和增强放置过程，最近的研究转向了基于深度学习的方法，尤其是利用图形卷积网络（GCN）。但是，由于电路放置的复杂性涉及大规模的单元格和特定于设计的图形统计，因此基于学习的位置需要时间和数据消耗的模型培训。本文提出了礼物，这是一种无参数的技术，用于加速位置，植根于图形信号处理。礼物擅长捕获电路图的多分辨率平滑插图，以生成优化的放置解决方案，而无需进行耗时的模型训练，同时显着减少了分析放置器所需的迭代次数。实验结果表明，礼物可显着提高放置效率，同时达到竞争性或卓越的性能与最先进的垫片相符。，与
这是一个机器学习世界：复杂事件处理没有未来吗？
在2010年，复杂的事件处理是危机管理领域中预警系统和决策支持系统数据处理的开创性方法。尽管在过去的几年中，机器学习已在ISCRAM社区中黯然失色，但这两种方法无法实现相同的目标。在本文中，对与这些领域有关的论文进行了定量分析，以了解当前趋势并确定ISCRAM社区应解决的下一个挑战。将CEP与ML结合在一起可以帮助克服过去十年对CEP规则的强大假设，例如专家的可用性，结构化数据等。然后建议ISCRAM社区探索这些方法的杂交，以在危机情况下实时的EWS和DSS实时响应能力，从而强调自动，无措辞的CEP规则。
人类大脑中的超模态句子处理
本研究调查了两个问题。一是：除了单个单词之外的句子处理在多大程度上独立于输入模态（语音与阅读）？第二个问题是：两种模态所招募的网络的哪些部分对句法复杂性敏感？这些问题是通过让 200 多名参与者阅读或聆听格式良好的句子或一系列不相连的单词来调查的。发现一个主要位于左半球的额颞顶网络本质上是超模态的，即独立于输入模态。此外，左下额叶 (LIFG) 和左后中颞叶 (LpMTG) 与左分支复杂性最明显相关。左前颞叶对右分支复杂性不同的句子表现出最大的敏感性。此外，LIFG 和 LpMTG 中的活动从句子开始到结束增加，同时左分支复杂性也增加。虽然 LIFG、双侧前颞叶、后 MTG 和左下顶叶均对超模态统一过程有所贡献，但结果表明这些区域对句法复杂性相关处理的贡献各不相同。本文讨论了这些发现对语言处理的神经生物学模型的影响。
自然语言处理与 SQL 的一些缩写
摘要：本文介绍了一种将自然语言处理 (NLP) 缩写转换为 SQL 的方法。SQL 是一种领域特定语言，用于存储、操作和检索关系数据库中的数据，但任何不了解 SQL 的普通人都无法从数据库中检索数据。为了解决这个问题，我们提出了一种将 NLP 转换为 SQL 的模型，但在这个系统中，用户也可以使用缩写从数据库中检索数据。那些精通 SQL 语言的人可以从数据库中访问信息，但非技术用户无法从数据库中检索数据。这个系统可以在任何地方使用，因为数据库无处不在。如果我们想从数据库中获取一些数据，这个系统非常有用。在这个系统中，用户还可以使用语音输入查询。关键词：NLP（自然语言处理）、NLTK（自然语言工具包）、AI（人工智能）、语音转文本。
Nord Precious Metals 与 Electra Battery Materials 签署非约束性谅解备忘录加工协议，推进关键矿物回收计划
多伦多证券交易所创业板及其监管服务提供商（该术语定义见多伦多证券交易所创业板的政策）均不对本新闻稿的充分性或准确性承担责任。本新闻稿可能包含前瞻性陈述，包括但不限于涉及未来事件和条件的评论，这些评论受各种风险和不确定性的影响。除历史事实陈述外，涉及资源潜力、即将开展的工作计划、地质解释、矿产产权的接收和保障、资金可用性等的评论均为前瞻性的。前瞻性
了解预测处理管道中的机器学习模型
算法/应用绩效指标改进（％）随机梯度下降融合速度35小型批量处理训练效率48粒子群群优化参数搜索效率42遗传算法参数空间探索38自适应学习时间降低时间降低时间降低时间降低时间降低45适应性绩效绩效绩效绩效27型模型分析4型模型分析4应用风险评估47元学习方法验证效率51不确定性量化可靠性评估43
新型量子和经典器件上时间信息处理的非线性收敛动力学
在研究量子库计算机之后，我们进行了理论研究，以扩大库计算机的应用。我们研究了库计算机的通用架构，其中由不同动态控制的库计算机以输出反馈配置互连。这种架构的动机是使用非线性闭环结构来更好地捕获表现出非线性反馈现象的数据，类似于用于系统识别的 Wiener-Hammerstein 反馈模型。推导出互连库计算机均匀收敛的定理。然后，我们表明具有输出反馈的均匀收敛库计算机实现了一大类非线性自回归模型。最后，我们考虑了库设计问题，并提出了一种有效的算法来优化库内部参数，并展示了在噪声状态测量下几乎肯定收敛到 Kuhn-Tucker 点。
可持续化学和数字处理*
对能够利用可再生资源并实施数字流程的化学家的需求越来越大，同时意识到监管协议。培训这些领域的专家的必要性源于环境资源的稀缺性，并且需要优化化学过程，以最大程度地减少对环境的负面影响。为了实现这一目标，基于计算机的方法和AI的应用变得越来越重要。在您的学习期间，我们将为您提供深入的化学知识以及现代数字工具和化学法规方面的专业知识。您将受益于我们广泛的学术专业知识以及我们与奥地利和国外化学工业的良好联系。