XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemdg
swinfsr：使用swinir和频域知识的立体图像超分辨率
立体图像超分辨率（Sterereosr）近年来引起了人们的关注，这是由于手机，自动驾驶汽车和机器人的双重摄像头广泛范围。在这项工作中，我们根据Swinir的扩展（最初是为单个图像还原设计的，又提出了一种名为SWINFSR的新定单方法，以及Fast Fourier卷积（FFC）获得的频域知识。具体来说，为了有效地收集全球信息，我们通过使用FFC明确地不明显地局限于SWINIR中的残留SWIN变压器块（RSTBS），并使用结果域知识，并采用结果的残留Swin傅立叶型跨前块（RSFTB）进行特征提取。此外，为了有效，准确的立体视图融合，我们提供了一个新的跨意见模块，称为RCAM，该模块的竞争性能高于竞争性能，同时比最先进的交叉意见模块更少的计算成本。广泛的实验结果和消融研究证明了我们提出的SWINFSR的有效性和效率。
可穿戴设备的自适应极端边缘计算
可穿戴设备是一种快速增长的技术，对社会和经济的个人医疗保健产生了影响。由于传感器和分布式网络中传感器的广泛影响，功耗，处理速度和系统适应性对于将来的智能可穿戴设备至关重要。对如何在智能传感器中将计算到边缘的视觉和预测已经开始，并渴望提供自适应的极端边缘计算。在这里，我们提供了针对智能可穿戴设备的硬件和理论解决方案的整体视图，可以为这个普遍的计算时代提供指导。我们为在可穿戴传感器的神经形态计算技术中持续学习的生物合理模型提出了各种解决方案。为了设想这个概念，我们提供了一个系统的概述，其中预期在神经形态平台中可穿戴传感器的潜在低功率和低潜伏期情景。我们依次描述了利用互补金属氧化物半导体（CMOS）和新兴记忆技术（例如MEMRISTIVE设备）的神经形态处理器的重要潜在景观。此外，我们根据足迹，功耗，延迟和数据大小来评估可穿戴设备内边缘计算的要求。我们还研究了神经形态计算硬件，算法和设备以外的挑战，这些挑战可能阻碍智能可穿戴设备中自适应边缘计算的增强。
2024-25 州长预算
本文件概述了卫生保健服务部 (DHCS) 提议的 2024-25 财政年度 (FY) 预算，包括相关的法定变更。该部门的预算以政府之前的投资为基础，使 DHCS 能够继续改造 Medi-Cal 和行为健康，使其更有效、更高效地为其数百万会员和整个加州服务。拟议的预算支持该部门的目标，即公平获得优质医疗服务，从而让加州人人享有健康。总体预算概述 2024-25 年，州长预算提议共拨款 1,611 亿美元和 4,649.5 个职位，以支持 DHCS 计划和服务。其中，13 亿美元用于资助州运营（DHCS 运营），1,598 亿美元用于支持当地援助（计划成本、合作伙伴和管理的资金）。2024-25 年的职位数量包括通过预算变更提案要求的变更。 DHCS 总预算（包括非预算法案拨款）资金来源* 2023-24 财年 2023-24 财年 2024-25 财年已颁布预算修订预算拟议预算
资本计划制定和预算流程
项目。在 GSA 的年度资本投资计划预算申请中提出重大维修和改建项目之前，GSA 将确定机构必须为项目带来的必要建筑和家具、固定装置和设备资金。GSA 的 OMB 审查员将与相应机构的审查员合作，以确保机构也已经或将（如果需要超出主题预算申请）为这些金额编制预算。如果满足要求，机构还可以选择利用 GSA 的 总工作场所家具和信息技术 (FIT) 计划 来减轻项目的家具和技术成本负担。有关 FIT 计划的信息可以在这里找到。问题 16。我们可以使用决策镜头软件吗？GSA 似乎有多个软件/计算器可能对政府其他部门有用。我们分享是有意义的。
基础加固工程进度及预算...
１ 防卫装备早期部署新措施 ２ 加强防卫生产基地 ３ 研究与开发 ４ 防卫能力支撑要素 ５ 强化日美同盟及促进与地区和谐的措施 ６ 加强安全保障合作 ７ 应对气候变化的举措 ８ 精简举措 ９ 自卫队的组织结构 １０ 自卫队人员数量 １１ 增加官员数量等 １２ 要求改革税制
个人和边缘计算设备的AI硬件的安全风险
我们目前正在AI中经历关键时刻，这种趋势正在迅速扩展到各个部门，并且可能对社会，企业和政府产生巨大的影响。这一激增主要是由绩效的重大增强驱动的，几乎任何专业都可以通过合并AI技术来实现。因此，未能采用这些能力的实体可能很快发现自己处于竞争不利的位置。应对这种不断增长的需求，各种开发人员和公司正在积极将AI嵌入常用平台，例如桌面和移动操作系统（OS）。有些人甚至正在开发专门的硬件，以提高这种变革性技术的效率，以确保AI工具对更广泛的受众更容易获得和有效。
ReCAR 的未来：利用合成生物学、工程学和经济学见解弥补 CAR-T 细胞疗法的空白
嵌合抗原受体 (CAR) T 细胞疗法彻底改变了血液系统恶性肿瘤的治疗，在原本难治的疾病中提供了显著的缓解率。然而，将其扩展到更广泛的肿瘤学应用面临着重大障碍，包括在实体瘤中的疗效有限、与毒性相关的安全问题以及制造和可扩展性方面的后勤挑战。本综述严格审查了旨在克服这些障碍的最新进展，重点介绍了 CAR T 细胞工程的创新、新的抗原靶向策略以及在肿瘤微环境中的递送和持久性的改进。我们还讨论了同种异体 CAR T 细胞作为现成疗法的开发、减轻副作用的策略以及 CAR T 细胞与其他治疗方式的整合。这项全面的分析强调了这些策略在提高 CAR T 细胞疗法的安全性、有效性和可及性方面的协同潜力，为其在癌症治疗中的进化轨迹提供了前瞻性的视角。
NYLCV FY26执行预算证词
感谢您的主席Krueger，Pretlow主席以及财务，方式，方式，环境保护，能源以及今天在这里的立法机关的其他成员。我的名字叫帕特里克·麦克莱伦（Patrick McClellan），我是纽约保护选民联盟（NYLCV）的政策总监，这是一个全州环境倡导组织，致力于与气候变化，保护土地和水域的战斗，并通过政治行动来保护公共卫生。我感谢有机会今天就2026财政年度的执行预算发表评论。纽约加紧努力，特朗普上次上任威胁要付出时钟的环境保护和与气候变化的战斗。在此期间，纽约巩固了其对近海风的承诺，采用拥堵定价，建立了《清洁水基础设施法》，使可再生能源项目更容易，以及具有里程碑意义的气候领导力和社区保护法（CLCPA）。纽约在2019年采用CLCPA时，这是一项针对气候危机行动的国家领导的承诺。今天，我们未能履行这一承诺，目前正愿意错过CLCPA中几乎所有目标的目标，不是因为这些目标是不可能的，而是因为我们不采取我们知道我们所需的行动来实现这些目标。因此，我们还失败了，他们在空气污染和它所造成的健康问题上挣扎，容易受到气候变化造成的海平面和极端天气的影响，并且由于我们对波动性化石燃料市场的依赖而苦苦挣扎，并且在不断上升和不可预测的能源成本中挣扎。我们失败了我们的孩子。随着特朗普的回来，华盛顿已经采取行动阻碍海上风，削减清洁车辆政策并退出《巴黎气候协议》，我们需要纽约州再次成为气候领袖。这一行政预算不符合这一刻。国家必须采取的最重要的行动是通过“气候行动计划”中要求的上限和投资计划，并通过将气候行动基金作为2023-24预算的一部分进行了预期。CAP和Invest是该州最强，最具成本效益的工具，可以使用基于市场的方法来应对气候危机，同时激励整个经济范围的排放减少，同时从污染者中产生数十亿美元的经常性收入，以促进更深碳的投资，以及在气候正义上。上限和投资将为我们的社区提供更清洁的空气，这将带来更好的健康，
通过使用基于深度学习的域适应声发射
使用机器学习（ML）算法在制造过程中嵌入的传感器内部嵌入的信息的进步和识别，以更好地决策成为构建数据驱动的监视系统的关键推动因素。在激光粉床融合（LPBF）过程中，基于数据驱动的过程监视正在广受欢迎，因为它允许实时组件质量验证。加上制造零件的实时资格具有重要的优势，因为可以降低传统的生产后检查方法的成本。此外，可以采取纠正措施或构建终止以节省机器时间和资源。然而，尽管在满足LPBF流程中的监视需求方面取得了成功的发展，但由于不同的过程空间，在处理来自激光材料互动的数据分布的变化时，对ML模型在决策方面的鲁棒性进行了更少的研究。受到ML中域适应性的想法的启发，在这项工作中，我们提出了一种基于深度学习的无监督域适应技术，以解决由于不同的过程参数空间的数据分布的转移。在两个不同的316 L不锈钢粉末分布（> 45 µm和<45 µm）上获得了从LPBF过程区域到三个机制到三个方案的声学发射区到三个方案的声波形式。对应于用不同激光参数处理的粉末分布的声波形的时间和光谱分析显示，数据分布中存在偏移，随后用建议的无监督域适应技术对其进行处理，以具有可以普遍化的ML模型。进一步，两个分布之间提议的方法的预测准确性表明，不受欢迎地适应新环境的可行性并改善了ML模型的推广性。