XiaoMi-AI文件搜索系统
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通过pre ...
基本化是纳米孔测序分析中的重要步骤，其中将纳米孔测序仪的原始信号转化为核苷酸序列，即读取。最先进的基本收藏家采用复杂的深度学习模型来实现高基本的准确性。这使得基本计算效率低下且渴望记忆，从而瓶颈整个基因组分析管道。对于许多应用，大多数读取都与Interest的参考基因组（即目标参考）不匹配，因此在基因组学管道中的以后步骤中丢弃，浪费了基本的组合。要克服这个问题，我们提出了TargetCall，这是第一个消除基本浪费的计算的预淘汰过滤器。TargetCall的关键想法是丢弃在基本之前与目标参考（即，脱离目标读取）不匹配的读取。TargetCall由两个主要组成部分组成：（1）LightCall，一种轻量级的神经网络基本词，可引起嘈杂的读数； （2）相似性检查通过将它们与目标参考匹配，标记这些嘈杂的每个嘈杂的标记为“目标”或“脱离目标”。Our thorough experimental evaluations show that TargetCall 1) improves the end-to-end basecalling runtime performance of the state-of-the-art basecaller by 3.31 × while maintaining high ( 98.88% ) recall in keeping on-target reads, 2) maintains high accuracy in downstream analysis, and 3) achieves better runtime performance, throughput, recall, pre- cision, and generality compared to prior works.TargetCall可在https://github.com/cmu-safari/targetCall上找到。
Golife™Power System
Golife的内部电池可长期运行，并提供三种容量选项的高弹性功率输出。当需要较长的运行时，外部电池会增加插入带电电池以保持动力的便利。两电池共同提供了最安全，最长的寿命和最稳定的性能。
Ryzen AI - 版本 1.3 AMD
AMD Ryzen™AI 软件包括用于在搭载 AMD Ryzen™AI 的 PC 上优化和部署 AI 推理的工具和运行时库。Ryzen AI 软件使应用程序能够在 AMD XDNA™ 架构内置的神经处理单元 (NPU) 以及集成 GPU 上运行。这使开发人员能够构建和部署在 PyTorch 或 TensorFlow 中训练的模型，并使用 ONNX Runtime 和 Vitis™AI 执行提供程序 (EP) 直接在搭载 Ryzen AI 的笔记本电脑上运行它们。
云本地应用程序保护平台（CNAPP）
供应商当前提供的CNAPP解决方案的独特功能是集成了以前作为独立产品的几种功能。These most often include Cloud Security Posture Management (CSPM) for identifying vulnerabilities and misconfigurations in cloud infrastructures, Cloud Workload Protection Platforms (CWPP) that deal with runtime protection of workloads deployed in the cloud (such as virtual machines, containers, and Kubernetes, as well as databases and APIs), and Cloud Infrastructure Entitlement Management (CIEM) for centralized management of rights以及（多）云环境的权限。有时还包括云服务网络安全性（CSN），将Web应用程序防火墙，安全Web网关和DDOS保护等功能结合在一起。
Azure AI 和高级分析功能
UST 经验丰富的数据科学家、AI 工程师和机器学习开发人员为您的组织提供最佳实践，并帮助您快速掌握最新的 Microsoft Azure 机器学习功能 - 快速轻松地构建、训练和部署机器学习模型。他们的专业知识可帮助您利用尖端技术，如自动化机器学习、Fairlearn、Jupyter、Visual Studio Code 框架（如 PyTorch Enterprise、TensorFlow 和 Scikit-learn）。借助自动化机器学习和拖放界面等低代码和无代码工具，您可以扩展数据科学团队并更快地生成模型。此外，使用 ONNX Runtime，您可以使用 Azure Kubernetes 服务 (AKS) 轻松大规模部署并最大化机器学习推理。
exposé：...
论文讨论了由于模型范式和培训数据的拟合度较差，将深入强化学习应用于盘中市场的挑战。它提出了可能的解决方案的结果要求，并提出了一种理论解决方案以及开发过程。通过在高性能群集上使用开发的Python软件包进行的实验显示了满足要求的程度。用收集的数据进一步分析了实施的主要要求，即实施的运行时性能。用法的讨论旨在确定成功实施的程度。积极的结果已经被发现，可以根据历史数据模拟在平均运行时平均运行时的平均运行历史记录中的35,000个离散事件。合成数据是在此过程中生成的，并用于训练深层神经网络。也提出了训练过程中运行时使用的分布和并行性的缩放。
240V扩展电池模块（EBM），用于选择Eaton 9px G2 UPS系统，3U机架/塔
备用电池模块可为您兼容的Eaton UPS系统延长运行时，9PXEBM240RTG2与Eaton的9px8kg2，9px8ktf5g2，9px11kg2，9px11ktff5g2，9px11ktff5g2，9px11ktff5g2，9px11ktff5g2，9px11ktf5g2，9px111111111111111M11mbtff5g2，和9pfff5g2，和9pfff5g2，和9pfff5g2，和9pfff5g2，和9pfff5g2，以及UPS系统。它也可以通过雏菊链，最多可以使用12个自动检测的电池组，以提供更长的延长运行操作。带有高电流直流连接器的重规格电缆可用于安全，简单的安装。
I.MX机器学习用户指南I.MX机器学习用户指南
•RUY矩阵乘法库已启用（tflite_enable_ruy = on）。ruy矩阵乘法库与eigen和gemlowp的内核相比提供了更好的性能。• XNNPACK Delegate support ( TFLITE_ENABLE_XNNPACK=On ) • External Delegate support ( TFLITE_ENABLE_EXTERNAL_DELEGATE=On ) • (i.MX 95) GPU Delegate support ( TFLITE_ENABLE_GPU=On ) • The runtime library is built and provided as a shared library ( TFLITE_BUILD_SHARED_LIB=On ).如果优选将Tensorflow Lite库与应用程序的静态链接到应用程序（默认设置）。如第2.5.1节中所述，使用CMAKE构建应用程序，这可能很方便。•包含默认-O2优化级别的软件包。已知某些CPU内核（例如Resize_biarinear）在-O3优化级别上表现更好。但是，有些在-O2中表现更好，例如arg_max。我们建议根据应用程序需求调整优化级别。
RFC项目 - 核心飞行系统的一个示例（cfs ...
- Interface ID, topic ID, dispatch table, associated EDS object for the SB message - Runtime library to get/set header information from telemetry/telecommand messages - Conversion between MsgID, TopicID, ApID - Customizable for any type of desired header (the header needs to be defined in the EDS files) - Tool developed to read a Lua script and generate a binary configuration file that can be read in a cFS instance at运行时-https：//github.com/jphickey/cfe-eds-framework-上一次在2022 Flight Software研讨会上进行的演讲，显示了CFS具有EDS支持的使用和益处-https://wwwww.youtube.com/watch?v=36wuoqboc9w