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出现在EGC 2025
• Allocation of personnel and material resources in the case of firefighter interventions for the SDIS 31 • Training a Reinforcement Learning agent within a simulation to optimize the firefighters response • Exploring new possibilities by relaxing the constraint on skill levels • Predicting upcoming interventions • Need of high-quality synthetic data
IH-ViT：基于视觉变压器的集成电路问世
摘要：针对传统检测方法在IC外观缺陷检测中存在的识别率不高、识别速度慢的问题，提出一种IC外观缺陷检测算法IH-ViT。提出的模型利用CNN和ViT各自的优势，从局部和全局两个角度获取图像特征，最终将两种特征融合进行决策判断缺陷类别，从而获得更高的IC缺陷识别准确率。针对IC外观缺陷主要体现在细节上的差异，传统算法难以识别的问题，对传统ViT进行了改进，在batch内部进行了额外的卷积操作。针对数据集来源多样导致的样本信息不平衡问题，采用双通道图像分割技术，进一步提高IC外观缺陷的识别准确率。最后经过测试，提出的混合IH-ViT模型取得了72.51%的准确率，比单独的ResNet50和ViT模型分别提高了2.8%和6.06%。所提算法可以快速准确地检测出IC外观缺陷状况，有效提高IC封测企业的生产效率。
入围候选人列表ICMR外壁外项目
项目位置的名称 - 项目技术支持物品IIIAbhijit Beura 07/12/97 2。Arup Ghosh 02/05/84 3。atin sasmal 09/08/97 4。Barsha Maity 26/06/97 5。Bidisha Dawn 16/08/99 6。Debapriya Sanyal 27/05/01 7。derabati mishh 25/12/88 8。Debmalya Ghosh 01/10/889。DPAK BARIK 17/11/96 10。Dipu Mondal 01/04/98 11。Garima Ranjj 10/05/99 12。Indranil Mondal 28/10/92 13。Joy Narayan Sarkar 14/08/00 14。Khushboo Kumari 29/10/95 15。Kuntal Ghosh 24/03/83 16。Mausam Kumari 21/12/97 17。Niviksha Bhattacharjee 24/07/97 18。Payel Chanda 31/03/98 19。Pyali Dutta 22/02/90 20。Pratima Biswas 06/05/99 21。Pritha Chowdury 06/11/97 22。purnabrata袋28/08/88 23。Ritika Bandyopadhyay 15/05/00 24。Sambit Baliarsingh 06/07/00 25。Sanchita Ghosh 10/02/99 26。Sangam Roy 20/11/97 27。Semeanta Paul 21/05/95 28。shubha prajapati 10/05/93 29。SK SHEH MD 00/05/97 30。Sneha Sanjay Pail 03/03/01 31。Somita Kumuma 05/08/95 32。Soumya Kar 14/02/00 33。Sudeshna Mandal 28/01/94 34。Sumana Jana 09/07/98 35。Sussmita Dhah 10/12/95 36。Swapnil Chakraborty 14/02/01 37。Tania Chatterjee 05/03/00 38。•面试当天无需携带您的原始文件。Tridib Roy 20/08/96•上述候选人被要求在2024年1月13日下午1:30在AIIMS Kalyani礼堂大楼的地下进行书面考试。•请携带一张政府发行的照片身份证•请以规定格式携带一份自我调查的文档副本和申请表。Jayeeta Bhowmick博士
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出现在KAIS ARXIV中：2403.19178V1 [CS.CR] 2024年3月28日
摘要虽然集中式服务器构成单一失败的风险，但通过在多个实体之间实施共识机制，诸如区块链之类的结构化方法提供了令人信服的解决方案。将分布式计算与加密技术合并，分散技术引入了一种新颖的计算范式。区块链通过跨网络节点的共识来验证和记录交易，确保安全，透明和防篡改数据管理。联合学习（FL）作为一个分布式机器学习框架，使参与者能够通过避免直接的原始数据交换来协作训练模型，同时可以保护数据隐私。尽管对分散方法的兴趣日益增加，但它们在FL中的应用仍未得到充实。本文对基于区块链的FL（BCFL）进行了彻底的调查，从而聚焦了区块链的安全功能与FL隐私保护模型培训功能之间的协同作用。首先，我们从三个方面介绍了BCFL的分类法，包括分散的，单独的网络和基于声誉的体系结构。然后，我们总结了BCFL系统的一般体系结构，提供了对区块链信息的FL体系结构的全面观点。之后，我们分析了BCFL在医疗保健，物联网和其他对隐私敏感区域的应用。最后，我们确定了BCFL的未来研究方向。
由于全球气候变化而导致Bursa气候分类中可能出现的转变
全球气候变化（GCC）被定义为被认为是当前世纪最关键问题的过程，将影响世界上所有生物和生态系统。为了指定这种现象的潜在影响（似乎无法停止），首先有必要预测气候类型的变化。因此，目前的研究旨在定义2040年，2060年，2080年和2100的气候分类的转移（根据De Martonne，Erinç和Emberger气候类别），而Bursa是Türkiye的最大城市之一，根据SSPS 245和SSPSPSPSPSPSPSPSPSPSPSPSPSPSPSPSPSPRESIOS的情况。因此，确定Bursa省的气候类型将发生重大变化，主要表现为转向干旱气候类型。建议在部门采取预防措施，以避免GCC的毁灭性影响。
授予纯化表明，PRC2和其他广泛报道的染色质蛋白似乎直接与RNA Invivo
polycomb抑制性复合物2（PRC2）与许多RNA结合，并已成为报告非编码RNA（LNCRNA）调节基因表达多长时间的核心参与者。然而，支持特定的LNCRNA-PRC2相互作用的生化证据与功能性证据之间存在越来越多的差异，这表明PRC2通常对于lncRNA功能是可分配的。在这里，我们重新审查了PRC2的RNA结合的证据，并表明许多报告的相互作用可能不会在体内发生。使用人和小鼠细胞系中体内交联的RNA-蛋白复合物的纯化，我们观察到损失可检测到的RNA与PRC2结合的可检测到的RNA损失，并以前报道的与染色质相关的蛋白相关的蛋白质与其他相关蛋白相关蛋白（尽管CTCF，YY1等）与其他（CTCF，YY1等）结合（其他），但仍绘制了其他（其他）插入其他（其他）（其他）（其他）（其他）（其他）（其他）（其他）（inter）（其他）（其他）（其他）（TEET）（inter）（其他）（inter）（其他）（inter）（其他）（inter）。综上所述，这些结果表明，重新评估RNA结合在编排各种染色质调节机制方面的广泛作用。
法国，法国旅游发展局的初步观察结果似乎表明了国际旅游业的一些出色结果
- 通过研究和调查以及通过在各个地区的结构旅游项目筹集资金来续签和监控其质量； - 鼓励国际水平的目的地品牌（以及单个公司的）发展和促进。支持要约的续签，并监控其质量的法国，在其发展策略中为各个领土提供了支持，并为建立投资项目做出了贡献，以刺激旅游报价并提高其标准。在1月19日19月19日的工业间旅游委员会期间，该机构还被指定为希望投资新项目的领土的唯一门户。此外，它将在CaissedesDépôts和未来国家领土局的全部支持下，每年支持大约十个结构性项目。除了这种协助外，每年法国的比赛都为旅行贸易专业人员发表了大约十个报告。这些目的是提高对市场和部门的了解，以便专业人士可以完善其发展策略（例如：如何欢迎印度游客？连通性和前往法国的航空旅行，旅游投资趋势等）。法国还提供培训，最著名的是通过在线平台（法国MOOC ACCUEIL）提供培训。该机构还负责通过多种机制监视要约的质量：游客住宿的分类，宫殿区别归因于24个杰出机构，旅行社的注册和促进标签（“ Vignobles＆Découvertes”（葡萄酒旅游业）……）。由于其在世界范围内的33个办事处以及与大使馆的密切合作，鼓励国际层面的目的地和公司的发展，该机构对不同的旅游市场及其各种分销商的深入了解。这种专业知识使其能够为1,300个贸易伙伴提供按需工具，以帮助他们更好地了解该行业（按国家 /地区分析以及市场报告），并在目的地品牌围绕目的地进行营销和促销业务。每年以这种方式安排超过2,800家促销活动，以旅行贸易专业人员（国际旅行经营者，新闻和影响者）以及普通大众为目标。该设备的核心是强大的媒体工具法国。
将于 2025 年 3 月 31 日至 4 月 2 日在欧洲设计、自动化和测试会议 (DATE'25) 上发表。最新成果：节能印刷
印刷电子 (PE) 已成为一种变革性技术，旨在解决传统硅基系统的局限性 [1]。印刷设备具有机械灵活性、保形性、无毒性以及超低制造和非重复工程 (NRE) 成本。然而，PE 具有大尺寸特征，导致严格的功率和面积限制，从而使实现复杂的数据路径（如机器学习 (ML) 算法）具有挑战性。利用 PE 的低 NRE 和制造成本，非常规计算范式（如定制（即具有硬连线值的完全定制电路）和近似计算）已被用于实现电池供电的印刷 ML 电路 [2]–[4]。然而，最先进的技术主要致力于减少面积开销，而忽略了能源效率，这对于延长印刷应用中的电池寿命至关重要。在这项工作中，我们解决了这些限制，并提出了一种将最先进的准确度与最高能源效率相结合的 ML 分类器设计。我们专注于支持向量机 (SVM)，因为它们在与 PE 应用相关的分类任务中非常有效，并且设计了顺序打印的 SVM，每个周期计算一个支持向量，压缩所需的计算引擎并最大限度地降低能源需求。此外，选择 One-vs-Rest (OvR) 算法来最大限度地降低与支持向量存储相关的硬件要求。与最先进的方法相比，我们的 SVM 实现了 6.5 倍的平均能量降低，同时实现了更高的准确率。
当突变似乎不影响表皮生长因子DOMA
材料和方法患者自2003年以来，遗传确认的Notch3突变患者随后在法国罕见的眼睛和大脑的罕见血管疾病中心（Cervco，https://www.cervco.fr）中，并愿意参与。它们在临床和标准化的MR成像中进行系统评估，每18-24个月。在基因检测时，在每个患者中记录了EGFR结构域。教育水平是系统地记录的。3 Beginning at inclusion and at each visit, patients undergo brain MR imaging, including 3D T1 high-resolution, FLAIR, and T2* sequences (scans were acquired on a 1.5T MR imaging scanner until 2014 and on a 3T thereafter) as well as comprehensive neurologic and neuropsychological assessments performed by experienced neurologists and neuropsy- chologists, respectively.在本研究中，与以前的报道相一致，我们使用了小型精神状态检查（MMSE：范围：0-30；得分较高）和Mattis痴呆率评级量表（MDRS：范围：0-144;较高的分数更好）作为全球认知功能的Proxies;完成越野训练测试B部分的时间（TMTBT，秒数，较短的时间较短），作为行政功能的标志；以及完成A部分（TMTAT，也要在几秒钟内）作为处理速度的标记的时间。最后，我们将MRS（从0，无症状到5，卧床不起）用作残疾的量度。