XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemfu
Noakhali科学技术大学电话
sm $？ div>{{r sffiq q $ q $ qrt {eilu {ri i5。 {ft.fq {etls iisr riiiftcg（，€r {i {i { *{r'qr ffiry p*t Qesn S { r c。 （ooo.oo（，Ct cfq，m）frcffi frlaq（{frgft {qftq elr€，rryffiq; t（g“ Q. { - $ rfia mrm（slrl citqhl” {， '{qs $ cr {cs es，{s'q {i bqgw frffi5- {i wi ec {i v。 q \ fib c frrqfrfle {'s-etx fu \*{q}（] t（s， div>） （。 div> {f {qf {1fil {e.-etiril ,, nqriim ul5 efri.a，ra'{r { +df6 qr.4 iffiry p*t Qesn S {r c。 （ooo.oo（，Ct cfq，m）frcffi frlaq（{frgft {qftq elr€，rryffiq; t（g“ Q. { - $ rfia mrm（slrl citqhl”{， '{qs $ cr {cs es，{s'q {i bqgw frffi5- {i wi ec {i v。 q \ fib c frrqfrfle {'s-etx fu \*{q}（] t（s， div>） （。 div> {f {qf {1fil {e.-etiril ,, nqriim ul5 efri.a，ra'{r { +df6 qr.4 i'{qs $ cr {cs es，{s'q {i bqgw frffi5- {i wi ec {i v。 q \ fib c frrqfrfle {'s-etx fu \*{q}（] t（s， div>） （。 div> {f {qf {1fil {e.-etiril ,, nqriim ul5 efri.a，ra'{r { +df6 qr.4 ifrrqfrfle {'s-etx fu \*{q}（] t（s， div>）（。 div>{f {qf {1fil {e.-etiril ,, nqriim ul5 efri.a，ra'{r { +df6 qr.4 i
TEVoT：动态电压和温度变化下功能单元的时序误差建模
摘要 —随着 CMOS 技术的不断扩展，微电子电路越来越容易受到微电子变化的影响，例如工作条件的变化。这种变化会导致微电子电路的延迟不确定性，从而导致时序误差。电路设计人员通常在电路和架构设计中使用保守的保护带来解决这些错误，但这可能会导致操作效率的显著损失。在本文中，我们提出了 TEVoT，这是一种监督学习模型，可以预测不同工作条件、时钟速度和输入工作负载下功能单元 (FU) 的时序误差。我们执行动态时序分析来表征不同条件下 FU 的延迟变化，并在此基础上收集训练数据。然后，我们从训练数据中提取有用的特征并应用监督学习方法建立 TEVoT。在 100 种不同的工作条件、4 种广泛使用的 FU、3 种时钟速度和 3 个数据集中，TEVoT 的平均预测准确率为 98.25%，比门级仿真快 100 倍。我们进一步使用 TEVoT 通过将电路级时序误差暴露到应用程序级来估计不同操作条件下的应用程序输出质量。在 100 种操作条件下，TEVoT 对两个图像处理应用程序的平均估计准确率达到 97%。
ptse2/hopg中的间隔相干阶段的可视化...
Kai Fan 1 , Bohao Li 2 , Wen-Xuan Qiu 2 , Ting-Fei Guo 1 , Jian-Wang Zhou 1 , Tao Xie 1 , Wen- Hao Zhang 1 , Chao-Fei Liu 1 , Fengcheng Wu 2,3 * and Ying-Shuang Fu 1,3†
主题：2024-25 财政年度经常性预算资金释放策略
根据上述第 2 款向自治机构、当局、委员会等发放的经常性资金应遵守以下条件：a. PAO 应在其管辖范围内确保主管当局根据各自的章程、规则和条例批准自治机构/当局/委员会/基金/委员会等的年度预算。b. 此类批准证书应于 2024 年 8 月 31 日前送达财务司预算部门和支出部门。自治机构/当局/委员会/基金/委员会等应提供详细的预算信息，即详细的对象分类，以及自己的收据。 PAO 不得向财务部寻求补助金来支付自治机构/当局/委员会/基金/董事会等的任何费用，但必须确保从其为 CFY 拨付的全部资金中，适当分配并足额拨付给这些自治机构/当局/委员会/基金/董事会等。
Shenglong Xu：课程vitae
[ 5 ] Xuan Zhang, Limei Wang, Jacob Helwig, Youzhi Luo, Cong Fu, Yaochen Xie, Meng Liu, Yuchao Lin, Zhao Xu, Keqiang Yan, Keir Adams, Maurice Weiler, Xiner Li, Tianfan Fu, Yucheng Wang, Haiyang Yu, YuQing Xie, Xiang Fu, Alex Strasser, Shenglong Xu , Yi Liu, Yuanqi Du, Alexandra Saxton, Hongyi Ling, Hannah Lawrence, Hannes Stärk, Shurui Gui, Carl Edwards, Nicholas Gao, Adriana Ladera, Tailin Wu, Elyssa F. Hofgard, Aria Mansouri Tehrani, Rui Wang, Ameya Daigavane, Montgomery Bohde, Jerry Kurtin, Qian Huang, Tuong Phung, Minkai Xu, Chaitanya K. Joshi, Simon V. Mathis, Kamyar Azizzadenesheli, Ada Fang, Alán Aspuru-Guzik, Erik Bekkers, Michael Bronstein, Marinka Zitnik, Anima Anandkumar, Stefano Ermon，PietroLiò，Rose Yu，StephanGünnemann，Jure Leskovec，Heng JI，Jimeng Sun，Regina Barzilay，Tommi Jaakkola，Connor W. Coley，Coley，Coley，Xiaoning Qian，Xiaofeng Qian，Xiaofeng Qian，Tess Smidt和Shuiiwang Ji。“量子，原子和连续体系中科学的人工智能”。Arxiv预印型ARXIV：2307。08423（2023）。
针对目标的分子生成的人类在循环中的主动学习
提出的解决方案和观点：•建立更保守的预测因子（Fu等人2021）•应用相似性约束W.R.T.预测训练集（Griffiths等人2022）•主动学习（Bilodeau等人2022）
