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AVMA 动物人道屠宰指南
《人道屠宰指南》强调了美国兽医协会的道德和专业承诺，即在尽可能的情况下，不会在屠宰前和屠宰过程中对有意识的动物造成不必要的痛苦、伤害或痛苦。“痛苦或压力大的死亡可能会掩盖或负面影响之前的一切。”5 从伦理角度评估养殖实践和屠宰方法时，仔细注意经验观察至关重要。美国兽医协会鼓励其成员和从业人员利用他们的科学知识、实践专业知识和合理的道德判断来保护和促进所有动物的健康和福利。因此，通过更多地与兽医专业和专业人士接触，可以改善食用动物的福利；不断发展基于科学的人道屠宰方法和动物福利方法；制定关于治疗多种类别的受伤、生病或流离失所动物的明确行业政策；对处理和屠宰动物的人员进行培训和问责；增加公众参与和教育，以提高动物护理和福利实践以及屠宰方法的透明度；以及协调地方、州和国家监管政策和监督机制与符合道德标准的护理标准。食品和纤维行业利益相关者之间的持续合作将有助于加强最佳实践，并改善动物福利和屠宰结果。
LPDDR 接口上的 NVM（更新）
• 无 e-flash → e-flash 在 ~20nm 以下不可用 • 高温 (>125 ○ C) → DRAM 存在问题 • e-RAM 在较小几何尺寸下价格昂贵（更昂贵的晶圆上的面积有时会增加） • 多核现已成为常态 • 旧式 NVM（xSPI-NOR）无法满足读取性能要求（启动时间、XiP） • 我们有机会！（高吞吐量/低延迟分立式 NVM 存储设备）
在半导体设计中将AI和机器学习与UVM集成
摘要：人们认为人工智能（AI）和机器学习（ML）与通用验证方法（UVM）的结合已被认为是为了使半导体设计革新，从而使过程更加有效，更准确。AI和ML策略在需要自动确认时间与以前与人类错误混合的过程中自动确认的应用中最有效。因此，这些技术能够浏览大量数据，以获取算法认为的算法可能是设计弱点，而这些弱点可能不容易被人眼辨别出来。它还支持验证任务，并同时提高验证结果的质量。反过来，文献综述表明了当前发展的程度，以及该新兴领域中其余的研究空隙。这些论文表明，AI/ML可以通过自动化常规验证并给出时间效率的预测来减少时间。例如，决策可以应用于设计智能测试案例，在验证方面，该智能测试案例可以提供比手动范围更好的覆盖范围。也可以通过使用ML算法来确定需要比验证需要更多的凭证工作的区域来处理测试覆盖数据。将AI/ML模型集成到UVM环境中的通用和特定方法是用狂热的细致性详细阐述的。
VMware Cloud Foundation的业务价值
研究参与者描述了选择VMware Cloud Foundation作为其基于VMware的私人和混合云环境的核心IT平台的各种原因，但他们专注于其强大功能，集中核心操作的能力以及固有的灵活性。他们意识到，他们需要建立更有效，更灵活的IT基础架构来开展其核心业务活动，但努力定义和标准化其IT环境。他们将VMware Cloud Foundation视为允许他们建立和保持强大，高效且高性能的基础架构的缺失作品，这些基础架构将提供他们将需要的性能，灵活性和成本效益。
自动驾驶汽车监控系统（AVMS）
陆上运输局（LTA）率领新加坡的土地运输发展。我们计划，设计，建造和维护新加坡的陆地运输基础设施和系统。我们渴望加强新加坡的陆地运输连接，并整合一个以步行和周期选择为补充的更绿色，更具包容性的公共交通系统。我们利用技术来加强我们的铁路和公共汽车基础设施，并为未来的土地运输开发令人兴奋的选择。这些是在我们的土地运输总体规划2040（LTMP2040）下封装的。
VMware Cloud Foundation 与 IBM Watson X AI 平台
结论................................................................................................................................................................................................................ 20
使用带有EEG信号的SVM技术自动癫痫发作检测
在癫痫的预测中，根据脑电图的目视检查，使用了自动癫痫发作检测系统，该系统充当医生的第二意见工具。使用带有EEG信号的SVM技术提出了一种自动癫痫发作检测，以准确预测癫痫发作检测。所提出的技术在节之后完成概述构想。第2节处理具有不同技术的可用方法。第3节用提出的方法处理以克服已经可用的系统中的问题。第4节通过SVM分类器管理提出的系统的完整过程。第5节通过使用带有EEG信号的SVM技术自动癫痫发作检测获得了结果。提议方法的结论遵循第6节。
超越视力：距离远距离的LVMS智能导航
摘要 - 大型视觉模型（LVM）在理解和生成图像描述方面表现出了令人印象深刻的技能。但是，为了进一步提高自动驾驶汽车的决策能力并实现真正的自动导航，重要的是要通过推理和距离测量能力来增强这些模型。通过整合可以准确估算出仅视觉提示的各种对象的计算机视觉技术，LVMS处理自动驾驶汽车的感知输入将能够提供更精确，详细和上下文相关的驱动环境描述。这将允许车辆的决策系统做出更有信息的选择，并有效地浏览复杂的现实世界情景。描述包括车辆和诸如汽车，行人，交通标志和车道标记等物体之间的估计距离。，LVM不仅可以描述图像显示的内容，还可以描绘关键对象之间具有数值距离值的场景。通过估计距离的推理和度量空间意识增强，LVM处理自动驾驶汽车的图像将支持更明智的导航和在不同条件下的操纵选择。该车辆将对周围环境有更定量的了解，以帮助自动决策。通过应用这种增强的看法，我们的辅助驾驶系统可能能够提高道路安全性。单独使用相机输入可以实时准确地量距。这使系统可以就安全后距离做出明智的决定，并向驾驶员提供警报。我们增强的感知模块有可能通过帮助驾驶员保持与前方车辆更安全的距离来减少事故。我们的辅助驾驶系统可以通过监视前方的道路并在安全距离上为驾驶员提供建议，从而减少碰撞。关键字：大视觉模型，增强感知，计算机视觉，Yolo 1。简介