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安装和操作手册_EN_SMILE-B3_V11T。...
请勿将系统安装在超出允许范围的温度或湿度下。 请勿用湿手触摸系统。 请勿在系统顶部放置重物。 请勿使用尖锐物体损坏系统。 请勿在易燃易爆环境或高湿度环境中安装或操作系统。 请勿在含有高度易燃物质或气体的区域安装爆炸性气体和电池组。 如果湿气渗透到系统中（例如由于外壳损坏），请勿安装或操作系统。 当系统连接了扩展电池模块时，请勿移动系统。 运输过程中如有必要，请使用捆扎带防止倾倒。 SMILE-B3 的运输必须由制造商或专业人员进行，这些操作应记录并使用。 运输过程中必须携带容量至少为 2 公斤的经过认证的 ABC 灭火器。 车辆卸货时及其附近禁止吸烟。 如需更换电池模块，请根据需要包装新的危险包装，包装好并让供应商接收。如果接触到电解液，请立即用水冲洗受影响的区域，并立即就医。
利用离子阱量子模拟器对长程伊辛模型进行量子近似优化
量子计算机和模拟器可能比经典计算机和模拟器具有显著的优势，它们可以洞悉量子多体系统，并可能提高解决优化和可满足性等指数级难题的性能。在这里，我们报告了使用模拟量子模拟器实现的低深度量子近似优化算法 (QAOA)。我们估计具有可调范围的长程相互作用的横向场伊辛模型的基态能量，并通过对 QAOA 输出进行高保真、单次、单独量子比特测量采样来优化相应的组合经典问题。我们通过穷举搜索和变分参数的闭环优化来执行算法，用最多 40 个捕获离子量子比特来近似基态能量。我们使用随系统大小多项式缩放的引导启发式方法对实验进行基准测试。我们观察到，与数值结果一致，随着系统规模的扩大，QAOA 性能不会显著下降，并且运行时间与量子比特的数量基本无关。最后，我们对系统中发生的错误进行了全面分析，这是将 QAOA 应用于更一般的问题实例的关键一步。
neujeans：私人神经网络推断，卷积和引导的联合优化
完全同构加密（FHE）是一种有前途的加密原始原始性，用于实现私人神经网络推理（PI）服务，通过允许客户端将推理任务完全卸载到云服务器，同时使客户端数据不符合服务器。这项工作提出了Neujeans，这是一种基于深层卷积神经网络（CNN）PI的解决方案。neujeans解决了CNN评估的巨大计算成本的关键问题。我们介绍了一种称为系数中插槽（CINS）编码的新型编码方法，该方法可以在一个HE乘法中进行多次插入而无需昂贵的插槽排列。我们进一步观察到编码是通过在常规插槽编码中的密文上进行离散傅立叶变换（DFT）的前几个步骤来获得的。此属性使我们能够保存CINS和插槽编码之间的转换，因为启动绑带密文始于DFT。利用这一点，我们为各种二维卷积（Conv2D）操作设计了优化的执行流，并将其应用于端到端CNN启动。neujeans与基于最新的FHE PI工作相比，高达5.68倍的Conv2D激活序列的性能加速了，并在仅几秒钟内就可以在Imagenet的规模上执行CNN的PI。
临床预测模型的开发和内部验证早期自发流产风险
目的：本研究旨在开发和内部验证预测模型，以估计怀孕早期肾脏流产的风险。方法：这项前瞻性队列研究包括9,895名孕妇，这些孕妇于2021年1月至2022年在中国的孕产妇医疗机构接受产前护理。收集了有关人口统计学，病史，生活方式因素和心理健康的数据。进行了多变量的逻辑回归分析，以开发以自发流产为结果的预测模型。使用引导技术内部验证该模型，并评估了其歧视和校准。结果：自发流产率为5.95％（589/9,895）1。最终预测模型包括九种变化：孕妇年龄，胚胎停滞史，甲状腺功能障碍，多囊卵巢综合征，辅助再生，污染，最近的家庭装修，抑郁评分，抑郁评分和应力得分1。该模型显示出良好的歧视，C统计量为0.88（95％CI 0.87 - 0.90）1，并且根据Hosmer-Lemeshow检验（P = 0.27），其校准足够了。结论：预测模型在基于人口统计学，临床和社会心理因素的早期估计怀孕早期自发流产风险方面表现出良好的表现。在临床应用之前，请提及进一步的外部验证。
FQIS 系列 300 安装手册 - 航空电子设备 Straubing
标称工作电压：28 V 电源电压范围：15 – 32 V 电流消耗：< 0.5A 元件精度：满量程的 ± 1%。更新率：1 秒。显示延迟：可通过引脚绑定在 10 秒 – 60 秒的范围内实现 90% 指示器响应 FQ 状态输出：集电极开路，有效燃油量信号 => 接地最大 50mA 低电平输出：集电极开路，LLS 浸没 => 接地最大 50mA。信号可定制延迟长达 30 秒。输出值延迟：可通过输出连接器内的引脚绑定选择 10 秒至 60 秒的 90% 指示。标准输出：直流电压 最多四个输出： 0V 低于范围（故障状态），0.5 至 4.5 VDC 空至满 5VDC 超出范围 可选输出： 电流：直流电流 最多四个输出： 2 mA 低于范围（故障状态） 4 至 20 mA 空至满 22 mA 超出范围 电阻传感器仿真：最多两个输出：3 至 200 Ω 频率可变信号：最多两个输出：范围为 100 Hz 至 5000Hz RS 232：9600 波特，8 位，偶校验；ARINC 429：高速和低速
2024- 9月-An-Anternative-Perspective.pdf
从其谦虚开始，从一项收购策略开始，主要被称为“启动捆扎”，替代行业现在有望从2022年的15万亿美元增长到2028年的24万亿美元资产。尽管这些标题数字可能以绝对的方式听起来很高，但当前的替代市场实际上仍不到全球总GDP的11％，仅占全球总金融资产的2.4％。重要的是，没有其他资产类别。相反，KKR在替代方案中的48年经验强化了我们的观点，即每个资产类别都在预期收益，风险，产量，产量，流动性和资本要求方面具有独特的特征，这些特征需要更仔细地看待，以更好地了解每个资产类别可以带给投资组合的不同收益。某些资产类别可能具有更多的增长和资本增值目的，而其他资产类别可能会保护投资组合免受通货膨胀和/或提供稳定的收入。某些策略可能会提供组合。此外，特征的范围很广，并且越来越广泛，因为该行业找到了为其最终用户带来价值的新方法，其中许多人正在寻找方法来确保增强的退休安全感。在此背景下，我们认为，有无替代方案以及在不同类别的不同类别中，培养对投资组合建设的理解对于在未来几年提供可靠的绩效成果至关重要。但是，在进一步研究全球投资管理行业这一独特部分的作用之前，我们还认为了解过去和当前是形成适当的“替代观点”的关键。
MAD：加速全同态加密的内存感知设计技术
云计算使个人和公司更容易获得大型计算和内存资源。然而，它也引发了人们对用户与远程云服务器共享的数据的隐私担忧。全同态加密 (FHE) 通过对加密数据进行计算为该问题提供了解决方案。不幸的是，所有已知的 FHE 构造都需要一个噪声项来确保安全，而且这种噪声在计算过程中会增加。要对加密数据执行无限制计算，我们需要执行一个称为引导的定期降噪步骤。此引导操作受内存限制，因为它需要几 GB 的数据。与未加密数据相比，这导致操作加密数据所需的时间增加了几个数量级。在这项工作中，我们首先对 CKKS FHE 方案中的引导操作进行了深入分析。与其他现有工作类似，我们观察到 CKKS 引导表现出较低的算术强度（<1 Op/byte）。然后，我们提出了内存感知设计 (MAD) 技术来加速 CKKS FHE 方案的引导操作。我们提出的 MAD 技术与底层计算平台无关，可以同样应用于 GPU、CPU、FPGA 和 ASIC。我们的 MAD 技术利用了几种缓存优化，可以实现最大限度的数据重用并执行操作的重新排序，以减少需要传输到/从主存储器的数据量。此外，我们的 MAD 技术包括几种算法优化，可减少数据访问模式切换的次数和昂贵的 NTT 操作。将我们的 MAD 优化应用于 FHE 可将引导算法强度提高 3 × 。对于逻辑回归 (LR) 训练，通过利用我们的 MAD 优化，现有的 GPU 设计可以在相同的片上内存大小下获得高达 3.5 × 的性能提升。类似地，现有的 ASIC 设计在 LR 训练和 ResNet-20 推理方面分别可获得高达 27 倍和 57 倍的性能提升，
Blazing Gyros - Strapdown Associates
闪耀陀螺仪 - 飞机捷联惯性导航技术的演变 Paul G. Savage Strapdown Associates, Inc. (SAI) WBN-14009 www.strapdownasociates.com 2015 年 5 月 29 日 最初发表于 AIAA 制导、控制与动力学杂志第 36 卷第 3 期，2013 年 5 月 - 6 月，第 637-655 页 简介 惯性导航是通过车载惯性传感器（陀螺仪和加速度计）提供的角旋转和线性加速度测量值自主计算移动车辆的位置和速度的过程。第一个惯性导航系统 (INS) 是由麻省理工学院仪器实验室（最终成为 Charles Stark Draper 实验室）为弹道导弹制导而开发的 [1]。此后不久，该技术被应用于飞机导航，最终有四家公司在 20 世纪 60 年代主导了美国飞机惯性导航 (INS) 行业：霍尼韦尔航空航天和国防集团，其陀螺仪设计/制造位于明尼苏达州明尼阿波利斯，惯性导航设计/开发/制造位于佛罗里达州克利尔沃特；Kearfott 位于新泽西州韦恩；利顿制导与控制部门位于加利福尼亚州伍德兰希尔斯，通用汽车的 Delco 电子部门位于威斯康星州密尔沃基。霍尼韦尔专注于高精度系统，并推出了一种用于精密应用的新型静电悬浮陀螺仪 (ESG) 技术。Delco 专注于使用 Carousel IV 系统（一种变体）的跨洋商用和军用货运/加油机应用