流量管理演变:时隙分配算法 CASA(计算机辅助时隙分配)需要进行更改,以考虑占用率和复杂性,整合空中导航服务提供商的短期空中交通流量管理措施,能够协调来自空中交通管制、机场(TTA)和空域用户的偏好(包括机队延误分摊和选择性飞行保护)的限制;还需要演变空域数据模型以支持改进的流量管理(例如,交通量和限制概念的融合以及可能来自 SES/SESAR 空域架构研究的结果)。
表 1。 RISC-V 与 TTA 处理器的架构细节比较 处理器总线功能单元 LSU RF IW RV32I 1 基本指令,5 阶段 1 1 32 RV32IMC 1 基本、乘法、压缩指令,2 阶段 1 1 32 RV32IMC 1 基本、乘法、压缩指令,4 阶段 1 1 32 TTA-P1 1 1xART、1xLOG、1xSHF 1 1xRF、1xBL 43 TTA-P2 2 2xART、1xLOG、1xSHF 1 1xRF、1xBL 86 TTA-P3 4 2xART、1xLOG、1xSHF 2 2xRF、1xBL 176 TTA-P4 4 4xART、1xLOG、2xSHF、1xMUL、 2xADD 2 2xRF,1xBL 176 TTA-P5 4 4xART,1xLOG,2xSHF,1xMUL,2xADD,1xDIV-MOD 2 2xRF,1xBL 176
FNC 投资通常持续 3-5 年。它们通过将技术从技术就绪水平 (TRL) 3 或 4 成熟到 TRL 6 来提供基础研究的持续性。所有 FNC 产品都需要 BA2 和 BA3 资助的技术开发,这些开发经过协调以确保在完成每项投资后交付有形的技术产品。每年,TOG 都会通过批准新的 EC 和技术产品来更新 FNC 计划,因为旧的 EC 和技术产品已经交付。在过渡到采购计划后,FNC 产品会进一步设计、集成并最终交付给作战人员。每个 FNC 产品的开发和交付都由需求和采购赞助商以及 S&T 开发商签署的技术过渡协议 (TTA) 指导。
成立于1998年,3GPP™汇集了来自世界各地的标准开发组织(SDO),以为全面的一系列先进的蜂窝通信技术创建技术规格。3GPP现在包括七个SDO:ARIB和TTC(日本),ATIS(美国),CCSA(中国),ETSI(欧洲),TSDSI(印度)和TTA(韩国)。3GPP跨度访问,核心网络和服务功能的标准化活动共同为操作员,供应商和服务提供商提供完整的系统描述。其规格还为非Radio访问核心网络以及与非3GPP网络的互通提供了钩子。作为第三代合伙项目(3GPP.org)的创始合作伙伴之一,ETSI在移动通信的发展中扮演着关键的角色。在2024年初,在3GPP的817个成员组织中,有460(56%)是通过ETSI的成员资格。
市场上有几种用于 FPGA 的商用软 IP 处理器:ARM Cortex M1 [3]、Altera NIOS [5] 和 Xilinx MicroBlaze [4]。尽管提供这些处理器的目的各不相同(前者是为了让 ARM 架构在更多的开发渠道上可用,后者则是想为使用相应 FPGA 的开发人员提供完整的数字设计系统),但它们的共同点在于都基于 RISC,并且每个内核的配置能力有限(例如可选的 FPU)。虽然 ρ-VEX [8] 是一种实现可重构和可扩展的软核 VLIW 处理器的非常实用的方法,但是并行性受到指令宽度的限制。[7] 提供了可扩展的并行性。该协处理器提供复杂的矢量化能力,但不能处理非 SIMD 类并行性。传输触发架构 (TTA) [6] 由于其数据流特性,在并行性方面是可扩展的和可伸缩的。此属性的缺点是缺乏使用更复杂的功能单元以及固有的存储能力来放宽调度问题的可能性。
1 美国目前与澳大利亚、巴林、加拿大、智利、哥伦比亚、多米尼加共和国、萨尔瓦多、危地马拉、洪都拉斯、约旦、墨西哥、摩洛哥、尼加拉瓜、阿曼、巴拿马、秘鲁、大韩民国和新加坡签订了天然气贸易国民待遇的 TTA。例如,请参阅 Port Arthur LNG Phase II, LLC,DOE/FE 命令编号 4562,第 8 页,FE 案卷编号 20-23-LNG(2020 年 7 月 14 日)(“Port Arthur”);Commonwealth LNG, LL C,DOE/FE 命令编号 4521,第 5 页,FE 案卷编号 19-134-LNG(2020 年 4 月 17 日)(“Commonwealth”)。Cryopeak 要求其授权还包括向未来美国与之签订 TT A 的任何其他国家出口液化天然气的权力,该 TT A 要求对天然气贸易实行国民待遇,与 DOE/FE 的惯例一致。例如,请参阅 Port Arthur,第 12 页;Commonwealth,第 9 页。
摘要。3D磁共振图像(MRI)中脑肿瘤分割的自动化是评估疾病的诊断和治疗的关键。近年来,卷积神经网络(CNN)在任务中显示出改善的结果。但是,在3D-CNN中,高内存消耗仍然是一个问题。此外,大多数方法不包含不确定性信息,这在医学诊断中尤其重要。这项工作研究3D编码器培训架构,该体系结构接受了基于贴片的技术,以减少记忆消耗并降低不平衡数据的效果。然后使用不同的训练模型来创建一个集合,以利用每个模型的属性,从而增加性能。我们还分别使用测试时间辍学(TTD)和数据启动(TTA)引入了Voxel的不确定性信息。另外,提出了一种混合方法,有助于提高分割的准确性。这项工作中提出的模型和不确定性估计测量已在Brats'20挑战中针对肿瘤分割和不确定性估计。
摘要。3D 磁共振图像 (MRI) 中的脑肿瘤分割自动化是评估疾病诊断和治疗的关键。近年来,卷积神经网络 (CNN) 在该任务中表现出更好的效果。然而,高内存消耗仍然是 3D-CNN 的一个问题。此外,大多数方法不包括不确定性信息,这在医学诊断中尤其重要。这项工作研究了使用修补技术训练的 3D 编码器-解码器架构,以减少内存消耗并降低不平衡数据的影响。然后使用不同的训练模型来创建一个利用每个模型属性的集成,从而提高性能。我们还分别使用测试时间丢失 (TTD) 和数据增强 (TTA) 引入了体素不确定性信息,包括认知和随机信息。此外,提出了一种有助于提高分割准确性的混合方法。本论文提出的模型和不确定性估计测量已在 BraTS'20 挑战赛中用于肿瘤分割和不确定性估计的任务 1 和 3。
背景糖尿病类型2是一种慢性疾病,如今已成为全球公共卫生问题。该疾病是由胰岛素抵抗引起的,治疗需要医疗措施和自我保健措施。通常需要广泛的生活方式改变以防止糖尿病并发症。自我护理是护士还有责任告知,教育和支持患者的核心部分。因此,重要的是要深入了解糖尿病患者如何通过自我护理体验自己的处境。它可以使提供良好和以人为中心的护理更容易。