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在 HPC 基础设施上扩展脉冲神经网络
1 机器人、人工智能与实时系统，慕尼黑工业大学信息学院，德国慕尼黑，2 于利希超级计算中心 (JSC) 神经科学模拟与数据实验室，高级模拟研究所，JARA，于利希研究中心有限公司，德国于利希，3 瑞士国家超级计算中心 (CSCS)，苏黎世联邦理工学院，瑞士卢加诺，4 神经计算单元，冲绳科学技术研究生院，日本冲绳，5 机器人与人工智能卓越系，生物机器人研究所，Scuola Superiore Sant'Anna，意大利蓬泰代拉，6 计算机架构与技术系，格拉纳达大学信息与通信技术研究中心，西班牙格拉纳达，7 图像处理研究团队，日本理化学研究所先进光子学中心，和光，8 计算工程应用单元，信息系统与网络安全总部，理化学研究所，日本和光市、9 日本东京电气通信大学信息与工程研究生院、10 德国于利希研究中心、神经科学与医学研究所 (INM-6)、高级模拟研究所 (IAS-6)、JARA BRAIN 研究所 I、11 德国亚琛工业大学计算机科学 3-软件工程、12 日本神户理化学研究所计算科学中心
盐水含水层的地下表征，用于商业规模CO 2处置
约克郡和亨伯地区包含英国一些最大的CO 2发射器。英国北海（SNS）包含许多气田和盐水含水层，可以为某些CO 2提供存储。国家电网碳（NGC）计划通过共享的24英寸管道将这些来源和下沉的枢纽和插管连接，称为“亨伯集群项目”。使用多客户地震调查和释放井数据的数据库进行了数年的高水平研究之后，选择了约25 km的长度和8 km宽度，并选择了275 m厚的Bunter砂岩形成（Saline Aquifer），以详细分析。在1970年和1990年钻了一个称为5/42的结构中的两个Crestal井，寻找碳氢化合物，但仅发现盐水。在两个井中都获取了基本的形成评估日志。有限的核心和压力数据是在1990年的井中获取的。没有任何水分分析的记录，核心和日志覆盖范围有限。截至2012年中期，关于CO 2处置的5/42的适用性仍然存在一些不确定性。对盖岩石的强度和渗透性知之甚少，盖岩石的强度和渗透性由10-12 m的页岩覆盖在大约80 m的Halites和泥石上。尽管该结构似乎明确，并且在邦特砂岩中没有看到重大断层，但几乎没有储层渗透率数据，尤其是垂直渗透性。此外，在5/42中没有进行流动测试，生产或注入。©2013作者。由Elsevier Ltd.在GHGT的责任下选择和同行评审。为了解决这些问题，该公司于2012年11月申请了英国政府的第一届碳存储许可证，该公司在2013年夏季允许在欧洲委员会（通过其EEPR计划）和英国能源技术学院（ETI）慷慨的财政支持，于2013年夏季钻探评估井42/25d-3。
物理学符合普朗克量表的哲学
剑桥大学出版社，爱丁堡大楼，剑桥CB2 CB2 2RU，英国40 40 West 20th Street，纽约，纽约，10011-4211，美国10 Stamford Road，Oakleigh，VIC 3166，VIC 3166，澳大利亚Ruiz de Alarc´on 13，28014 Madrid，Madrid，Spain Dock House，Spain Dock House，Spain Dock House，spain Dock House，Sess the Waterfront，south Invary cape town Invary 800001，div）
小规模自动赛车 - 以色列查尔斯
●概述：Indy Autonomous挑战是一项全球竞赛，大学团队设计自动赛车以在全面赛车赛道上竞争[1]。●关键技术：自动驾驶依赖于高端传感器，例如光检测和射程（LIDAR），无线电检测和射程（雷达）和摄像机。自主驾驶还依靠深度学习来实时感知，以及针对高速操纵而优化的控制系统。●相关性：尽管全尺寸，但该项目展示了自动驾驶汽车赛车的尖端，包括使用实时人工智能（AI）和在高速条件下控制。Indy Autonomous挑战的一些竞争对手最初是从小型赛车自动驾驶汽车开始的。因此，我们认为那里使用的技术可以缩减到我们的项目。
库存管理实践对小规模制造企业财务健康的影响
库存管理是一种有条不紊的技术，用于获取，存储和销售原材料和成品。该研究旨在评估库存管理实践对小规模制造业财务健康的影响。该研究采用了基于调查的数据和来自选定的小型公司的次要信息的混合物。该研究的人口包括EPE的农业，教育和商业部门的845家注册小型公司，尼日利亚拉各斯/奥贡州的Ijebu-ode地方政府地区。一份结构良好且封闭式的问卷用于收集主要数据。使用Pearson产品矩相关（PPMC）评估了获得的数据，这是一种推论统计方法。研究结果表明，库存管理实践对小规模制造业企业的财务状况以及小规模企业的绩效产生重大影响。这表明库存管理策略可能会对组织绩效以及通过竞争优势产生直接，积极的影响，并有益，有益的影响。可以得出结论，库存管理对于小公司的增长，其绩效和盈利能力至关重要。因此，建议鼓励小规模企业在
在使用Ayur Prakriti Web门户使用Prakriti评估量表之前，基本上需要培训。用户必须接受培训（CCRAS）B
我非常感谢Bharti博士在CCRAS领导的团队所做的努力，由Sarada Ota博士，Renu Singh博士和Lalita Sharma博士组成，他们在我的指导下白天和晚上在我的指导下塑造了这份文档，并使这一长期的梦想成为现实。我感谢10个中心的所有调查人员，他们帮助了问卷的临床验证。我也感谢来自各个知名机构的著名专家，他们在各种咨询会议上提出了宝贵的建议，以取得富有成果的结果，尤其是浦那的Shashi Kant Sathey博士； Baldev Dhiman教授，V.C。kurukshetra ayush大学；教授kar，ims，bhu;新德里AIIA的Mahesh Vyas教授；帕万教授Godatwar，尼亚，斋浦尔。T. Saketh Ram博士对他在开发PAS（Prakriti评估软件）方面的一贯努力需要高度赞赏。我还要感谢CCRAS的其他官员 - Sunita博士，Shruti博士和V.K.博士Lavaniya不时提供了宝贵的投入，Rakesh Rana和Richa Singhal博士提供了统计支持。
使用深度多尺度上下文聚合网络的残余噪声检测变形脸部攻击
随着人脸识别系统 (FRS) 的部署，人们开始担心这些系统容易受到各种攻击，包括变形攻击。变形人脸攻击涉及两张不同的人脸图像，以便通过变形过程获得一个与两个贡献数据主体足够相似的最终攻击图像。可以通过视觉（由人类专家）和商业 FRS 成功验证所获得的变形图像与两个主体的相似性。除非此类攻击能够被检测到并减轻，否则人脸变形攻击会对电子护照签发流程和边境管制等应用构成严重的安全风险。在这项工作中，我们提出了一种新方法，使用新设计的去噪框架来可靠地检测变形人脸攻击。为此，我们设计并引入了一种新的深度多尺度上下文聚合网络 (MS-CAN) 来获取去噪图像，然后将其用于确定图像是否变形。在三个不同的变形人脸图像数据集上进行了广泛的实验。还使用 ISO-IEC 30107-3 评估指标对所提出方法的变形攻击检测 (MAD) 性能进行了基准测试，并与 14 种不同的最新技术进行了比较。根据获得的定量结果，所提出的方法在所有三个数据集以及跨数据集实验中都表现出最佳性能。
实用秤来自西班牙的风塔
1参见西班牙的公用事业量表：最终确定销售额低于公允价值，86 FR 33656（2021年6月25日）（最终确定），以及随附的问题和决策备忘录。2 ID。 3请参阅西班牙的公用规模风塔：反临时税务令，86 FR 45707（2021年8月16日）（订单）。 4参见Siemens Gamesa Reenwable Energy诉美国，621 F. Supp。 3d 1337，1348-49（CIT 2月16日，2023年）（Sgre I）。 5请参阅根据法院还押的重新确定结果，西门子游戏可再生能源诉美国，621 F. Supp。 3d 1337（CIT 2023），日期为2023年6月15日（第一次重新确定），第5-6页。 6 ID。 在6-8。 7 ID。 在8-9。2 ID。3请参阅西班牙的公用规模风塔：反临时税务令，86 FR 45707（2021年8月16日）（订单）。4参见Siemens Gamesa Reenwable Energy诉美国，621 F. Supp。3d 1337，1348-49（CIT 2月16日，2023年）（Sgre I）。5请参阅根据法院还押的重新确定结果，西门子游戏可再生能源诉美国，621 F. Supp。3d 1337（CIT 2023），日期为2023年6月15日（第一次重新确定），第5-6页。6 ID。 在6-8。 7 ID。 在8-9。6 ID。在6-8。7 ID。 在8-9。7 ID。在8-9。
赋能小规模知识图谱：利用通用知识图谱实现丰富嵌入的策略
摘要 知识密集型任务对机器学习 (ML) 技术提出了重大挑战。常用的方法，例如大型语言模型 (LLM)，在应用于此类任务时往往会表现出局限性。尽管如此，人们已经做出了显著的努力来缓解这些挑战，重点是通过知识图谱 (KG) 来增强 LLM。虽然 KG 在表示知识方面具有许多优势，但它们的开发成本可能会阻碍广泛的研究和应用。为了解决这一限制，我们引入了一个框架，用于使用完善的通用 KG 来丰富小规模领域特定知识图谱的嵌入。采用我们的方法，当链接到大量通用 KG 时，适度的领域特定 KG 可以从下游任务的性能提升中受益。实验评估表明性能显着增强，Hits @ 10 指标最高可提高 44%。这个相对未被探索的研究方向可以催化知识图谱更频繁地融入知识密集型任务中，从而产生更稳健、更可靠的机器学习实现，这比普遍存在的 LLM 解决方案更少产生幻觉。
不敏感高温小规模燃烧评估
由 Taylor and Francis 出版。这是已获作者认可的手稿，其发行方式为：知识共享署名非商业许可证 (CC:BY:NC 4.0)。最终出版版本（记录版本）可在线获取，网址为 DOI：10.1080/07370652.2020.1762798。请参阅任何适用的出版商使用条款。