Power Cable ARG Argentina 220V AC 10A 2-meter AC Power Cord JW113A AUS Australian AC Power Cord JW114A BR Brazil AC Power Cord JW115A CHN China AC Power Cord JW116A DEN Denmark 220V AC 10A 2-meter AC Power Cord JW117A IN India AC Power Cord JW119A IL Israel 250V AC 10A 2-meter AC Power Cord JW120A IT Italian AC电源线JW121A JP日本AC电源线JW122A KOREA AC电源线JW123A NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA北美AC电源线JW124A EC大陆欧洲/Schuko AC电源线JW118A
Altera 和英特尔合作伙伴联盟 (IPA) 合作伙伴提供支持 Open FPGA Stack (OFS) 的平台,用于开发和部署。这些基于 Stratix® 10 和 Agilex™ FPGA 的平台使您能够更快地构建基于 OFS 的软件和应用程序,而无需大量硬件开发或专业知识。许多相同的平台还支持 oneAPI,为应用程序开发提供了更大的灵活性。本季度更新目录旨在列出所有当前可用的平台。您可以在 market.intel.com 上找到有关这些平台的更多详细信息和资料以及联系 IPA 合作伙伴的信息。
Aleph Alpha的Phariaai Full Stack AI技术是专门针对企业和政府量身定制的。这是一个端到端的主权平台,专为由现代AI提供动力的基于生产级信息的价值链而设计。Phariaai为企业就绪的设置提供了一个开放式AI系统和创新,具有独特的控制,透明度和合规性。
本报告是作为美国政府机构赞助的工作的说明而编写的。美国政府及其任何机构、巴特尔纪念研究所及其任何员工均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证,也不承担任何法律责任或义务,也不表示其使用不会侵犯私有权利。本文以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构或巴特尔纪念研究所对其的认可、推荐或支持。本文表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
准时毕业对于学术成功,影响时间,成本和教育质量至关重要。Hang Tuah University Pekanbaru(UHTP)目前正在努力实现其准时毕业率75%的目标。这项研究介绍了一种使用机器学习技术的创新方法,尤其是与堆叠机器学习Optuna Smote(SMLOS)的合奏学习,以解决此问题。我们的主要目标是提高数据分类精度,以有效地预测学生毕业时间。我们采用算法,例如K-Nearest邻居(KNN),支持向量机(SVM),决策树(C4.5),随机森林(RF)和Naive Bayes(NB)。这些与元模型结合使用,包括逻辑回归(LR),Adaboost,XGBoost,LR+Adaboost和LR+XGBoost,以创建一个强大的预测模型。为了解决阶级失衡,我们应用了合成少数族裔超采样技术(SMOTE),并利用Optuna进行超参数调整。调查结果表明,使用Adaboost Meta模型的Smlos达到了95.50%的最高精度,超过了以前的模型的性能,平均含量约为85%。这种贡献证明了将SMOTE用于类不平衡和Optuna进行超参数优化的有效性。将此模型整合到UHTP的学术信息系统中,促进了对学生数据的实时监控和分析,为通过更准确的学生绩效预测提供了一种新颖的解决方案来促进智能校园。此技术不仅有益于预测学生毕业,还可以应用于各种机器学习任务以提高数据分类的准确性和稳定性。
摘要:在许多领域,诸如安全监视,夜间自动驾驶,荒野救援和环境监测等许多领域的急需需求都有急需的需求。SPAD设备的出色性能为它们在低光成像中的应用中带来了巨大的潜力。本文介绍了专为低光成像设计的64(行)×128(列)SPAD图像传感器。芯片利用了三维堆叠结构和微卷技术,再加上紧凑的门控像素电路,设计了厚山墙MOS晶体管,从而进一步增强了Spad的光敏性。可配置的数字控制电路允许调整曝光时间,从而使传感器适应不同的照明条件。芯片表现出非常低的黑噪声水平,平均DCR为41.5 cps,在2.4 V多余的偏置电压下。此外,它采用了专门为SPAD图像传感器开发的脱氧算法,在6×10 - 4 Lux照明条件下实现了两维灰度成像,表现出出色的低光成像功能。本文设计的芯片充分利用了SPAD图像传感器的性能优势,并且对需要低光成像功能的各个领域的应用有望。
对Github的众多开源项目的安全问题报告的分析揭示了一个有关趋势的趋势:安全问题的扩散正在上升,而他们的决议进展缓慢,只有一小部分开发人员参与了这一过程(Bühlmann和Gha-Fari,2022年)。尽管密码学在安全性与数字世界无缝集成中的关键作用至关重要,但开发人员与现有的密码图库斗争。这些图书馆通常不支持共同的操作,缺乏足够的抽象,并且文档质量很差(Mindermann,Keck and Keck and Wagner,2018年; Hazhirpasand,Nierstrasz和Ghafari,2021a; Patnaik,Patnaik,Hallett和Rashid,2019年)。因此,API滥用可能是可能的,安全漏洞的主张也很可能。例如,在489个开源Java项目中对密码学的分析表明,有85%的API滥用(Hazhirpasand,Ghafari和Niersstrasz,2020年)。这些问题也存在于专有软件系统中。值得注意的是,研究人员已经确定了关键基础设施中的弱加密算法和遗产加密模式(Wetzels,Dos Santos和Ghafari,2023年)。Java加密体系结构(JCA)是最广泛采用的密码API,对称加密是软件系统中最重要的加密操作。在Stackoverflow上排名前100位的加密问题中的大多数以视图和分数排序是关于符号加密的。同样,它在使用JCA(Nadi,Krüger,Mezini和Bodden,2016年)的恒星排序的前100个GitHub项目中被64%采用。与先前的研究不同的是,在本文中,我们专门针对与JCA的对称加密,对其对开发人员的挑战提供了详细的看法。我们将定性和定量分析融合在一起,以发现开发人员的问题以及在