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教授 – 创新材料/工艺和量子科学 – TIER 2 CRC
舍布鲁克大学重视社区内就业的多样性、平等、公平和包容性。它致力于将这些价值观作为卓越的战略因素，并支持多元化视角激发创新和创造力。这一承诺在其 2022-2025 年战略计划及其 CRC 摘要（2022-2025 年）中有所表述。UdeS 还重申了其为和解与治愈做出贡献的意愿，并与原住民成员开展联合行动，以更好地了解和促进他们的现实和文化遗产。评估土著研究的价值时，要尊重其特殊性，并遵循适用于所有土著研究的《土著研究价值评估指南》，无论考虑哪个资助机构。UdeS 邀请所有合格的个人申请，特别是女性、有色人种和少数民族成员、土著人民和残疾人，根据就业平等计划 (PAEE)。因此，选择工具可以根据残疾人的需求进行调整，并且完全保密。UdeS 还鼓励所有性取向和性别认同的个人申请。加拿大人和永久居民将获得优先考虑。
314321-MICROPEROPESSOR编程
上面只是微标志和作业的暗示性列表；教职员工必须以类似的方式准备自己的微项目，作业和活动。考虑到学生获得所需技能的弱点和 /优势，教师必须分配任务的司法组合。如果分配了一个微标志，则有望作为组活动完成。SLA标记应按照连续的评估记录授予。对于没有SLA组成部分的课程，暗示性的微项目 /作业 /活动是可选的，教师可能会鼓励学生执行这些任务以增强学习经验。如果该课程没有关联的SLA组件，则以上暗示性列表适用于教程，也许可以考虑用于FA-PR评估。
神经处理单元每秒执行的 TERA 操作数 (TOPS)
在人工智能和机器学习时代，对高效、强大的硬件加速器的需求对于嵌入式系统和边缘设备的实时处理和低功耗至关重要。神经处理单元 (NPU) 旨在处理深度学习任务的高计算需求，其基准是其每秒执行大量操作的能力。评估 NPU 性能的主要指标是每秒万亿次操作 (TOPS)，这是一种计算吞吐量度量，代表每秒万亿次操作。本文探讨了 TOPS 作为关键性能指标的作用，研究了它如何影响从自动驾驶汽车到移动设备等各个领域的 NPU 设计、优化和应用。此外，我们讨论了仅依赖 TOPS 的局限性，包括由于功率效率、内存带宽和特定于模型的要求不同而导致的性能差异。通过分析案例研究并将 TOPS 与其他指标进行比较，本研究旨在全面了解 TOPS 如何影响 NPU 开发以及对推进 AI 驱动技术的更广泛影响。
第 1 页，共 12 页 附件 C 加工食品产品 ...
02.2.1 黄油 02.2.2 脂肪涂抹物、乳脂涂抹物和混合涂抹物（例如人造黄油、低脂产品） 02.3 主要为水包油型的脂肪乳化物，包括以脂肪乳化物为基础的混合和/或调味产品 02.4 脂肪基甜品，不包括食品类别 01.7 的乳基甜品（包括类别 01.7 中的乳基甜品的脂肪基对应物。包括即食产品及其混合物。还包括甜品的非乳制馅料。例如，用植物脂肪制成的类似冰淇淋的产品。） 03.0 果子露和冰糕（本类别包括水基冷冻甜品、糖果和新奇食品，例如水果冰糕、“意式”冰淇淋和调味冰淇淋。主要含有乳制品成分的冷冻甜品包括在食品类别 01.7 中。） 04.0 水果和蔬菜（包括蘑菇和真菌、根茎类蔬菜、豆类蔬菜和芦荟）、海藻、坚果和种子
2025 年遴选流程
a) 随时携带试卷或最终版本离开房间； b) 未能遵守试卷中或申请团队任何成员的指示/决定； c) 对考试管理团队的任何成员、在场权威或其他考生缺乏应有的尊重； d) 对电子设备（例如手表、手机或其他电子设备）发出的噪音（声音/振动）负责； e) 被发现以口头、书面或任何其他通讯方式与其他候选人或第三方进行交流； f) 保管好手表、电子设备（例如汽车钥匙、U盘、耳机）、钱包/钱或类似物品或任何可被金属探测器识别的物体； g) 不签署答复卡或者不签署最终版本； h) 已获得母乳喂养批准，但其伴侣未能遵守相关规定； i) 在考试过程中做出违反规则、纪律或引起考试不适的行为； j) 拒绝等待同时离开考场，因为他/她是该班最后三名留在考场的考生之一； k) 考试时间结束时拒绝交出考试材料（试卷或最终版本）； l) 任何时候拒绝接受安全检查和金属探测； m) 考试开始后1小时30分钟内离开考试现场； n) 使用欺诈或非法手段（电子、统计、视觉、书写或其他非法程序）为自己或第三方获取批准。
工艺编号 00261.002668/2024-04 国家权威...
3.6.根据 Jain 等人的说法。 al（2022），研究人员和开发人员致力于提高人工智能模型的质量。然而，此类模型的有效性取决于其训练所用数据的质量。事实上，通常，训练集在其原始收集状态下并不适合机器学习。因此，需要进行操作来选择数据、消除错误和噪音、平衡数据多样性（平衡）、调整信息格式等。这些操作构成了人工智能系统的预处理阶段，其结果直接影响生成模型的质量。这是因为不正确、格式不良或有偏差的数据往往会产生可疑的模型。
印度材料与工艺工程促进会印度航空学会大厦，Suranjan Das 路口新 Thippasandr
印度材料与工艺工程促进会 印度航空学会大厦，Suranjan Das 路口 New Thippasandra，班加罗尔 560 075 网站：www.isampe.org 第三十八届年会 2024 年 11 月 8 日 Dr. VM Ghatage 会议中心，HAL，Marathahalli，班加罗尔
第 1 周 中央处理单元 (CPU) ...
算术逻辑单元也称为整数单元 (IU)。控制单元 (CU) 处理所有处理器控制信号。它指挥所有输入和输出流，从微程序中获取指令代码，并通过提供控制和时序信号指挥其他单元和模型。CU 组件被视为处理器的大脑，因为它向几乎所有事物发出命令并确保正确执行指令。CU 从指令和状态寄存器获取输入。其操作规则或微程序编码在可编程逻辑阵列 (PLA)、随机逻辑或只读存储器 (ROM) 中。控制单元是 CPU 的重要组成部分。它充当计算机的主管。它控制和协调计算机系统的所有活动。它还维护计算机系统中流量和数据流的顺序。计算机内存是存储数据、程序和信息的存储位置。
AI在Ediscovery中的兴起：机器学习如何革新法律数据处理
本文探讨了人工智能（AI）和机器学习（ML）对法律行业中的杂质的变革性影响。它研究了数字数据的指数增长以及AI技术如何解决这些问题所带来的挑战。本文讨论了文档审查中的关键AI应用程序，包括预测性编码，自然语言处理以及无监督的学习模式识别。它提出了一个地标性Da Silva Moore诉Publyis Groupe案的案例研究，该案件为法律程序设定了AI的先例。本文还深入研究了法律数据处理中AI的道德考虑因素，并提供了对该领域未来发展的见解，例如更复杂的语言模型，区块链集成和特定于行业的AI模型。在整个过程中，本文强调了AI不仅如何提高eDiscovery的效率和准确性，而且从根本上改变了法律专业人员在数字时代的数据分析和案例准备方式。