XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemeer
EE 382V机器学习的硬件体系结构
教授：Lizy Kurian John博士办公室：EER 5.876办公时间：t 9：30-10：30am e-mail电子邮件：ljohn@ece.utexas.edu我的主页：http：//users.ece.utexas.utexas.edu/ dujohn ta：tbd ta：tbd ta：tbd ta：tbd ta：tbd ta of canvas and in Onlotiat and in of MACHILENT（MACHILE）。工作量。本课程提供了建筑技术的覆盖范围，以设计用于培训和推断机器学习系统的硬件。机器学习的硬件选择包括CPU，GPU，GPU+DSP，FPGA和ASIC。当前CPU用于推理任务，而培训主要是使用GPU进行的。将探索使用这些不同的计算范式实施培训和推理工作量的权衡。将研究新兴的ML加速器。学生将阅读研究论文并完成一个重大项目。项目可以是硬件设计项目或表征/基准测试/优化项目。课程内容（暂定）：
雅基马培训中心 PFAS 回应诗人......
陆军还在使用 AFFF 吗？陆军禁止在其设施上使用 AFFF 进行维护、测试和培训，并且仅将 AFFF 用于应急响应。自 2017 年以来，陆军将任何含有 PFAS 的 AFFF 泄漏视为泄漏，并要求立即应对以限制对环境的影响。2023 年 1 月，军方批准了一种适用于扑灭航空燃料火灾的新型无 PFAS 灭火泡沫，并于 2023 年 9 月批准了第一种替代泡沫。陆军现在开始一项复杂的任务，即用无氟灭火配方替换其车辆、设施和设备中的所有 AFFF。国会禁止在 2024 年 10 月 1 日之后在军事设施上使用氟化水成膜泡沫。该禁令不适用于仅在远洋船舶上使用的灭火泡沫。更多信息请访问国防部 PFAS 网站：https://www.acq.osd.mil/eie/eer/ecc/pfas/index.html。
Interpro：2025年的蛋白质序列分类资源
Antonina Andreeva 1，1，Srawing Lazaro 1，Emma Hobbs 1 1，Irina Ponazar 1，Gusta V o A. Salazar Aruno 10，奇妙的我的11，Darren A. Natale 12，Christine A. Orengo A. Orengo 2，Arunn P. Pandur，6，6，Damiano Pio PioCycr是4，在感谢7，Thomas 7，Paul D. Thomas 11，Silvio C.E.
brainnet：用暹罗网络改善基于脑电波的生物识别识别
摘要 - 通过捕获大脑活动的消费者可穿戴设备的出现，已提出使用脑电波来验证用户身份的使用，以作为密码的方便替代品。最近在脑生物识别方面的工作显示出可行的性能，但考虑实用性的适用性不足。我们提出了一种新的解决方案Brainnet，该解决方案训练一个暹罗网络，以测量两个脑电图（EEG）输入的相似性，并使用时间锁定的大脑反应而不是连续的心理活动来提高准确性。这种方法消除了对脑电波识别系统进行检验的需求，这是当前解决方案中的常见陷阱，促进了实际部署。此外，Brainnet在验证模式下达到0.14％的误差率（EER），在识别模式下达到0.34％，即使在看不见的攻击者场景下进行评估时，也表现出色的状态。索引术语 - 脑生物识别技术，用户身份验证，计算机安全，脑电图（EEG）
全球大脑健康 - 迫切需要采取行动！
什么是大脑健康，为什么它对全球健康很重要？大脑是人体最重要的器官之一（Wang等人。2020），影响我们生活的各个方面 - 从童年到老年。根据世界卫生组织（WHO）的定位论文（通过生活过程来优化大脑健康），可以将大脑健康定义为“跨认知，感觉，社会情感，行为和运动领域的脑部功能，使人在生命过程中意识到自己的全部潜力，无论存在或不存在DISORDERSERS的潜力，在整个生活课程中，健康的大脑不仅有助于实现可持续发展目标（SDG）3“良好的健康和福祉”，而且还与其他可持续发展的可持续发展，例如促进创新和经济增长（SDG 8，9），改善教育（SDG 4），EEN EER平等（SDG 5），GENDG 5）（SDG 5）和Divg pover（SDG）（SDG）（SDG 1）（SDG 1）（SDE）（SD）（S.SD）（S.S. SD）（SER）（SER）（SER）（SER）（SER）（SER）（SER）（SER）（SER）（SER）（S.S.SR）（S. S. S. 2023）。2023）。
空气源冷水机组和热泵...
电源 V/ph/Hz 400/3+N/50 400/3+N/50 400/3+N/50 400/3+N/50 400/3+N/50 400/3/50 400/3/50 400/3/50 性能 仅制冷（毛值） 制冷能力 (1) kW 43,9 52,9 63,1 72,1 83,8 101 120 129 总输入功率 (1) kW 15,7 18,8 21,4 25,0 29,2 35,2 41,9 46,8 EER (1) kW/kW 2,80 2,81 2,95 2,88 2,87 2,87 2,86 2,76 仅制冷 (EN14511 值) 制冷能力 (1)(2) kW 43,6 52,6 62,7 71,7 83,4 100 119 129 EER (1)(2) kW/kW 2,73 2,75 2,88 2,82 2,82 2,82 2,80 2,72 制冷能效等级 C C C C C C C C 能源效率 制冷季节效率 (REG.EU 2016/2281) 环境制冷 Prated,c (10) kW 43,6 52,6 62,7 71,7 83,4 100 119 129 SEER (10)(11) 4,15 4,11 4,13 4,18 4,23 4,36 4,32 4,30 性能ɳs (10)(12) % 163 161 162 164 166 171 170 169 交换器热交换器制冷用户侧水流量 (1) l/s 2,10 2,53 3,02 3,45 4,01 4,82 5,73 6,18 压降 (1) kPa 37,2 41,2 42,3 39,4 35,0 36,2 42,9 38,9 制冷剂回路压缩机数量。编号 1 2 2 2 2 2 2 2 编号回路编号 1 1 1 1 1 1 1 1 制冷剂充注量 kg 7,00 7,20 8,90 9,40 9,50 12,5 12,9 13,5 噪音等级 声压 (5) dB(A) 51 52 53 53 54 55 57 57 制冷时声功率等级 (6)(7) dB(A) 83 84 85 85 86 87 89 89 尺寸和重量 长度 (9) mm 2000 2000 2625 2625 2625 3250 3250 3250 宽度 (9) mm 1350 1350 1350 1350 1350 1350 1350 1350 高度（9）mm 2070 2070 2070 2070 2070 2170 2170 2170 工作重量（9）kg 600 660 750 780 810 1060 1070 1080
揭穿 Deepfakes：利用增强和特征可变性进行 Deepfakes 语音检测
随着深度伪造技术的快速发展，深度伪造语音的检测变得越来越具有挑战性。在本文中，我们提出了一种用于深度伪造语音检测的混合架构，将用于特征提取的自监督学习框架与分类器头相结合，形成端到端模型。我们的方法结合了音频级和特征级增强技术。具体而言，我们介绍并分析了用于增强原始音频频谱图和在训练期间增强特征表示的各种掩蔽策略。我们在特征提取器的预训练阶段加入了压缩增强，以解决小型单语言数据集的局限性。我们在 ASVSpoof5（ASVSpoof 2024）挑战赛上对该模型进行了评估，在封闭条件下在 Track 1 中取得了最佳结果，等错误率为 4.37%。通过使用不同的预训练特征提取器，该模型实现了 3.39% 的增强 EER。我们的模型表现出了抵御未知深度伪造攻击的强大性能，并在不同的编解码器中表现出了强大的泛化能力。
是 M-03.pdf
☐ CF2R-MCH-01-E 非 HERS – 空间调节系统 (IB57) ☐ CF2R-MCH-02-E 非 HERS – 全屋风扇 (IB13) ☐ CF2R-MCH-20-H HERS – 管道泄漏 (IB58) ☐ CF2R-MCH-21-H HERS – 管道位置 (IB18) ☐ CF2R-MCH-22-H HERS – 空间调节系统风扇效率 (IB59) ☐ CF2R-MCH-23-H HERS – 空间调节系统气流速率 (IB60) ☐ CF2R-MCH-25-H HERS – 制冷剂充注验证 (IB62) ☐ CF2R-MCH-26-H HERS – 已验证的能源效率比 (EER) 或季节性能源效率比 (SEER) (IB27) ☐ CF2R-MCH-27-H HERS – 室内空气质量 (IAQ) (IB63) ☐ CF2R-MCH-28-H HERS – 回风管设计和空气过滤器格栅装置尺寸根据表 150.0-B 或 C (IB31) ☐ CF2R-MCH-29-H HERS – 管道表面积减少；R 值；埋地管道合规信用 (IB32) ☐ CF2R-MCH-30-E HERS – 通风冷却合规信用 (IB55) ☐ CF2R-MCH-31-H HERS – 全屋风扇 (IB66) ☐ CF2R-MCH-32-H HERS – 局部机械排气 (IB67) ☐ CF2R-MCH-33-H HERS – 可变容量热泵合规信用
供应链限制和通货膨胀
∗我们感谢Brent Neiman，Sebastian Graves，Robert Kollmann和Werner Roeger进行了有益的讨论，并感谢波士顿大学的研讨会参与者，达拉斯联邦储备银行，NBER“全球供应链的崛起”会议，“全球供应链的崛起”（2021年12月2021日），国际摩擦上的竞争/2022年5月20日（5月20日），COP-20222222） Covid-Shock和新的宏观经济景观”（2022年10月），以及Boj-Cepr第七届国际宏观经济学和金融会议（2023年3月），以供评论。我们特别感谢Diego Anzoategui，他在这项研究的中间阶段为我们提供了帮助。该材料基于美国国土安全部根据18STCBT00001-03-00的赠款奖励的工作。本文档中包含的观点和结论是作者的观点，不应被解释为一定代表美国国土安全部所表示或暗示的官方政策。所表达的观点是作者的观点，而不一定是美联储委员会或美联储系统的观点。†达特茅斯学院，NBER和CEPR。电子邮件：diego.comin@dartmouth.edu。•巴黎圣母院和Nber大学。电子邮件：rjohns24@nd.edu。§美联储委员会。电子邮件：callum.j.jones@frb.gov。
肥大细胞定向治疗对肠易激综合征的疗效：系统评价
缩写：IBS：肠易激综合征；RCT：随机对照试验；NNT：需治疗人数；DSCG：色甘酸二钠；MC：肥大细胞；IBS-D：腹泻为主的肠易激综合征；DC：审稿人 D. Coppens；MK：审稿人 M. Kips；TS：审稿人 T. Stiévenard；IBD：炎症性肠病；CBT：认知行为疗法；CM：审稿人 C. Mertens；HDS：审稿人 H. De Schepper；GI：胃肠道；RoB：偏倚风险；RR：相对风险；ARR：绝对风险降低；EER：实验事件发生率；CER：对照事件发生率；IBS-C：便秘为主的肠易激综合征；IBS-M：混合型肠易激综合征；IBS-A：交替性肠易激综合征；IBS-U：无法分类的肠易激综合征；VAS：视觉模拟量表； SPT：皮肤点刺试验；SGA：亚组分析；TSS：症状总评分；GSRS：胃肠道症状评定量表；BSFS：布里斯托粪便形态量表；b.i.d.：每日两次；t.i.d.：每日三次；o.d.：每日一次；q.i.d.：每日四次；IG：干预组；CG：对照组；HSG：健康受试者组；HS：超敏；NS：正常敏感。