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县和城市排序的源主列表
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2024 11 26会议分类people.indd
5:50 pm – 7：00 PM Alondra Nelson，高级研究所，新泽西州普林斯顿州的社会技术转变DNA的社会技术。 从人类基因组项目到AI，从晚上7:30在Heiliggeist会议晚宴5:50 pm – 7：00 PM Alondra Nelson，高级研究所，新泽西州普林斯顿州的社会技术转变DNA的社会技术。从人类基因组项目到AI，从晚上7:30在Heiliggeist会议晚宴
基于图像处理的Apple排序系统
摘要 - 这项研究阐明了农业行业的发展，并强调了生产领域的进步。作为关键质量参数的果实大小和形状的显着识别强调了研究的重要性。应对这一挑战，该研究介绍了旨在简化农业环境中苹果的专业图像处理技术，特别强调了准确的苹果宽度估计。设计了专用的机器，其中包含一个围栏，该机箱装有一个具有成本效益的摄像头，以及用于对Malus fomeflya bockh borkh and Apples进行分类的链条输送机。通过实施图像预处理，细分和测量技术来成功实现这些目标，以促进分类。所提出的方法将苹果分为三个不同的类别，在第1类中获得了94％的令人印象深刻的精度，在第2类中达到92％，在第3类中达到86％。这代表了苹果分类和尺寸估计的有效且经济的解决方案，有望大大提高分类过程并突破农业部门的自动化界限。关键字 - 农业，开源计算机视觉（OPENCV），苹果，排序，宽度估计
皮埃尔-奥利维尔·马尔尚 (Pierre-Olivier MARCHAND) 将军简介 皮埃尔-奥利维尔·马尔尚 (Pierre-Olivier MARCHAND) 将军于 1996 年毕业于圣西尔特别军事学校，获得高等军事教育文凭，即英国高级指挥和参谋课程第 16 班，其大部分职业生涯是在第 35 伞兵炮兵团度过的（曾任分队长、部队指挥官、BOI 负责人、军团指挥官）。他还曾在 EMO-Terre 和第 3 师的参谋部、陆军人力资源局和国际关系领域任职。 2015 年至 2017 年，在担任第 35 陆军航空队指挥官期间，他被任命为美国陆军联络官，驻扎在美国莱文沃思堡联合兵种中心。 2020年至2021年担任俄罗斯高级军事研究中心第70届、俄罗斯高级国防研究中心第73届旁听生。 2021年至2024年，他担任马赛第三师参谋长。 2024年8月1日，他被任命为炮兵学校指挥官。他被部署到吉布提、圭亚那、科索沃、科特迪瓦、阿富汗和萨赫勒地区。他已婚，有四个孩子。皮埃尔-奥利维尔·马尔尚 (Pierre-Olivier MARCHAND) 上校于 1996 年毕业于法国圣西尔军事学院，2009 年毕业于 Ecole de Guerre（英国高级指挥与参谋课程）。他的大部分职业生涯是在第 35 空降炮兵团度过的（排长、炮兵连长、S3 组长、指挥官）。他曾被派往陆军作战总部、法国第 3 师总部、法国陆军人力资源司令部和国际关系区。 2015 年至 2017 年担任第 35 空降炮兵团指挥官后，他被派往美国堪萨斯州莱文沃思堡，担任美国陆军联合兵种中心的法国陆军联络官。 2020年至2021年，他是第70届高等军事研究中心成员和第73届国防研究所成员。 2021 年至 2024 年，他担任马赛第三师参谋长。自 2024 年 8 月 1 日起，他担任法国炮兵学院 (火力卓越中心) 的总司令。他曾被派往吉布提、法属圭亚那、科索沃、科特迪瓦、阿富汗和萨赫勒地区。他已婚，有四个孩子。
皮埃尔-奥利维尔·马尔尚 (Pierre-Olivier MARCHAND) 将军简介 皮埃尔-奥利维尔·马尔尚 (Pierre-Olivier MARCHAND) 将军于 1996 年毕业于圣西尔特别军事学校，获得高等军事教育文凭，即英国高级指挥和参谋课程第 16 班，其大部分职业生涯是在第 35 伞兵炮兵团度过的（曾任分队长、部队指挥官、BOI 负责人、军团指挥官）。他还曾在 EMO-Terre 和第 3 师的参谋部、陆军人力资源局和国际关系领域任职。 2015 年至 2017 年，在担任第 35 陆军航空队指挥官期间，他被任命为美国陆军联络官，驻扎在美国莱文沃思堡联合兵种中心。 2020年至2021年担任俄罗斯高级军事研究中心第70届、俄罗斯高级国防研究中心第73届旁听生。 2021年至2024年，他担任马赛第三师参谋长。 2024年8月1日，他被任命为炮兵学校指挥官。他被部署到吉布提、圭亚那、科索沃、科特迪瓦、阿富汗和萨赫勒地区。他已婚，有四个孩子。皮埃尔-奥利维尔·马尔尚 (Pierre-Olivier MARCHAND) 上校于 1996 年毕业于法国圣西尔军事学院，2009 年毕业于 Ecole de Guerre（英国高级指挥与参谋课程）。他的大部分职业生涯是在第 35 空降炮兵团度过的（排长、炮兵连长、S3 组长、指挥官）。他曾被派往陆军作战总部、法国第 3 师总部、法国陆军人力资源司令部和国际关系区。 2015 年至 2017 年担任第 35 空降炮兵团指挥官后，他被派往美国堪萨斯州莱文沃思堡，担任美国陆军联合兵种中心的法国陆军联络官。 2020年至2021年，他是第70届高等军事研究中心成员和第73届国防研究所成员。 2021 年至 2024 年，他担任马赛第三师参谋长。自 2024 年 8 月 1 日起，他担任法国炮兵学院 (火力卓越中心) 的总司令。他曾被派往吉布提、法属圭亚那、科索沃、科特迪瓦、阿富汗和萨赫勒地区。他已婚，有四个孩子。
在部分信息下进行分类的紧密界限
排序是理论计算机科学中的基本算法问题之一。它具有自然概括，由弗雷德曼（Fredman）于1976年引入，称为部分信息。The input consists of: - a ground set X of size n , - a partial oracle O P (where partial oracle queries for any ( x i , x j ) output whether x i ≺ P x j , for some fixed partial order P ), - a linear oracle O L (where linear oracle queries for any ( x i , x j ) output whether x i < L x j , where the linear order L extends P ) The goal is to recover the linear order使用最少数量的线性甲骨文查询在X上l。在此问题中，我们通过三个指标来测量算法复杂性：o l的线性甲骨文查询数量，部分甲骨文查询的数量和所花费的时间（识别哪个对（x i，x J）部分或线性oracle查询所需的算法指令的数量（识别哪个对（x I，x）执行）。令E（P）表示p的线性扩展数。 任何算法都需要最差的库log 2 e（p）线性甲骨文查询才能恢复x上的线性顺序。 在1984年，Kahn和Saks提出了第一个使用θ（log e（p））线性甲骨文查询（使用O（n 2）部分Oracle查询和指数时间）的算法。 从那时起，一般的问题和受限变体都经过一致研究。 一般问题的最新问题是Cardinal，Fiorini，Joret，Jungers和Munro，他们在Stoc'10设法将线性和部分甲骨文查询分为预处理和查询阶段。 他们可以使用O（n 2）部分Oracle查询和O（n 2。）进行预处理P 5）时间。令E（P）表示p的线性扩展数。任何算法都需要最差的库log 2 e（p）线性甲骨文查询才能恢复x上的线性顺序。在1984年，Kahn和Saks提出了第一个使用θ（log e（p））线性甲骨文查询（使用O（n 2）部分Oracle查询和指数时间）的算法。从那时起，一般的问题和受限变体都经过一致研究。一般问题的最新问题是Cardinal，Fiorini，Joret，Jungers和Munro，他们在Stoc'10设法将线性和部分甲骨文查询分为预处理和查询阶段。他们可以使用O（n 2）部分Oracle查询和O（n 2。5）时间。然后，给定o l，它们在θ（log e（p））线性甲骨文查询和o（n + log e（p））时间的x（log e（p））上的线性顺序 - 这在线性甲骨文查询的数量中是最佳的，但在所花费的时间中却没有。我们提出了第一种使用偏隔序数量甲骨文查询的第一个算法。对于任何常数C≥1，我们的算法可以使用O（n 1+ 1
基于颜色和形状的物体排序的机器人臂
对象分类机器人臂正在彻底改变我们的流程，使它们更有效，并为未来的自动化奠定了基础。它正在开辟我们处理和分类材料的新时代，尤其是随着技术的不断发展。但是，它确实有挑战。机器人臂必须适应不同类型的对象和现实世界环境，这可能很棘手。研究人员一直在努力提高其功能，以确保其顺利集成到各种环境中。随着技术的进步，该机器人部门的潜在应用正在扩大。它可用于详细的装配线，甚至用于个性化的物流。这项技术的持续发展强调了其在转型行业中的重要性。我们正在走向智能机器人系统将播放
Pigeonhole排序的平行化用于有效的数据排序
摘要 - 对并行排序算法的需求是由对大规模数据集有效处理的越来越多的需求所驱动的。Pigeonhole分选是在线性时间内携带排序的分类算法之一。本研究的重点是通过采用并行编程技术专门消息传递界面（MPI）和计算统一设备体系结构（CUDA）来提高提高孔分选方法的功效来提高算法的性能。主要目的是开发和评估鸽子孔分选的并行解决方案，以优化数据密集型应用中的排序效率。开始对Pigeonhole排序算法的顺序设计进行全面分析，该工作将使用CUDA进行图形处理单元（GPU）加速器和MPI创建并行实现，以进行分布式内存并行性。这项工作有助于将Pigonhole分类算法适应平行背景的宝贵见解。这些发现强调了平行化在减少总体计算时间方面的潜在优势。索引术语 - 伪造台面，并行编程，消息传递接口，计算统一设备体系结构，图形处理单元，加速
使用MPI和CUDA
摘要 - 排序算法是数据处理中的基本工具。排序一直是算法研究人员的深层领域，许多资源已投资于分类算法的更多工作。为此，已经审查了许多现有的分类算法的算法复杂性性能。在本文中，实现了使用消息传递接口（MPI）和计算统一设备体系结构（CUDA）方法实现链排序算法。使用标准基准数据集对建议的工作进行了测试。提出的算法的主要思想是将输入数据集的元素分为几个其他临时子清单，以并行处理。使用MPI和CUDA实现的算法增强了算法的性能。使用MPI和19.9270分别使用CUDA获得的平均速度为3.9187。索引术语 - 链排序，消息传递接口，计算统一设备体系结构，加速
l-sort：用于实时多渠道尖峰与本地化的高效硬件
摘要 - Spike分选对于从神经信号中提取神经元信息并了解脑功能至关重要。随着高密度微电极阵列（HDMEAS）的出现，多通道尖峰分类的挑战和机遇已经加剧。实时尖峰排序特别对于闭环大脑计算机界面（BCI）介绍至关重要，要求有效的硬件实现。本文介绍了L-Sort，这是一种用于实时多通道尖峰排序的硬件设计。利用尖峰定位技术，L-SORT可实现有效的尖峰检测和聚类，而无需在检测过程中存储原始信号。通过合并中值阈值和几何特征，L-SORT在准确性和硬件效率方面展示了有希望的结果。我们使用使用高密度神经探针（Neuropixel）记录的公开数据集评估了设计的检测和聚类精度。我们在FPGA上实施了设计，并将结果与最先进的状态进行了比较。结果表明，与其他基于FPGA的Spike分类硬件相比，我们的设计消耗了更少的硬件资源。索引术语 - Spike Anting，Spike Netization，Hardware
自闭症支持系统
I.简介用户可以调整条形图的大小，可视化速度以及通过此Web应用程序以条形图显示数据的技术。显示和解决了应用程序的建筑设计，技术框架，实际使用和教育优势。[1]论文的主要目的是制定一个程序，该程序将充当理解大多数知名排序算法的运行的工具。努力提供最佳的用户体验。演示程序旨在易于使用并且对用户友好。您可以在数据上测试每个分类算法，以从学习中获得最大的价值。人们认识到，视觉援助是学习的重要组成部分，在我从事算法设计时遇到了分类问题。在研究论文时，发现新的方法是对算法进行分类的新方法，这是令人着迷的。[2]本文的读者有望拥有一些编程经验，以了解基本数据结构，例如数组，列表，树和理解递归过程。此外，了解一些简单算法及其实现可能会有所帮助。为了更好地理解主题，涉及线性代数和微积分的知识。论文的文本描述了计算机程序中最著名的排序算法的原理。它可以用作学生学习算法的来源。[3]此外，该计划在课堂期间很容易被讲师和导师用作演示。此外，还有程序员文档和提供的软件指南。