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Quasar-ViT：面向硬件的视觉变换器量化感知架构搜索
视觉转换器 (ViT) 已证明其在计算机视觉任务中比卷积神经网络 (CNN) 具有更高的精度。然而，为了在资源有限的边缘设备上有效部署，ViT 模型通常需要大量计算。这项工作提出了 Quasar-ViT，一种面向硬件的量化感知 ViT 架构搜索框架，以设计用于硬件实现的高效 ViT 模型，同时保持精度。首先，Quasar-ViT 使用我们的逐行灵活混合精度量化方案、混合精度权重纠缠和超网层缩放技术来训练超网。然后，它应用一种高效的面向硬件的搜索算法，结合硬件延迟和资源建模，从不同推理延迟目标下的超网中确定一系列最佳子网。最后，我们提出了一系列 FPGA 平台上的模型自适应设计，以支持架构搜索并缩小理论计算减少和实际推理加速之间的差距。我们搜索到的模型在 AMD/Xilinx ZCU102 FPGA 上分别实现了 101.5、159.6 和 251.6 帧每秒 (FPS) 的推理速度，对于 ImageNet 数据集的 top-1 准确率分别达到 80.4%、78.6% 和 74.9%，始终优于之前的研究。
隐秘类星体进化引领 RAT 竞赛 - SEC-1275-1
与该活动相关的样本（MD5：03b88fd80414edeabaaa6bb55d1d09fc）由 Netz .NET Framework 打包程序打包（图 2）。打包程序解压资源并利用反射加载程序集、找到其入口点并调用它（图 3）。因此，使用反射代码加载，服务器加载客户端的程序集以查找函数和密码（图 4、5）。
温特沃斯项目 - Quasar Energy
为 60,000 户家庭供电 100 兆瓦的温特沃斯项目电厂预计每年可生产 400,000 兆瓦时的清洁电力。在该项目 30 年的生命周期内，将避免近 1000 万吨二氧化碳排放，相当于减少 120,000 辆汽车上路。