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对巴尔干地区非本地水生物种的监管，教育实践和社会经济看法的评估
摘要。在气候变化的同时，引入非本地物种（NNS）被广泛认为是对水生生物多样性和人类福祉的主要威胁之一。非本地物种和生物多样性通常在许多国家的政治议程上，特别是在欧盟以外的欧洲国家（EU）的政治议程上。这项研究的目标和任务是解决巴尔干对NNS的政策法规，教育水平，教育实践和社会经济看法。在阿尔巴尼亚，波斯尼亚和黑塞哥维那，黑山，马其顿北部和土耳其（巴尔干欧盟候选人和潜在候选人），克罗地亚和希腊（巴尔干欧盟成员国）和意大利（非巴尔克人EU成员国）进行了一项调查表调查。欧盟外国法规（1143/2014）在欧盟成员国和黑山实施了有关NNS的法规，而阿尔巴尼亚，波斯尼亚，赫泽科维纳和土耳其尚未报告针对NNS的具体政策法规。尚未在欧盟成员国建立专门为NNS设计的永久监控计划。大多数国家通过教育活动作为特定项目的一部分来解决NNS问题。教育水平表明实施了NNS政策法规，并且需要为适当发展相对研究计划所做的努力。关于巴尔干地区NNS的公众意识和教育准备是贫穷的。应制定强大的管理和教育计划，以提高公众意识，以防止巴尔干地区的进一步生物多样性损失。关键词：侵入性水生植物，立法，公众意识，西部巴尔干，欧盟
使用Amigolut扩展基于LUT的神经网络
高能物理和网络安全等应用需要极高的吞吐量和低潜伏神经网络（NN）推断。基于查找的NNS通过将NN作为查找表（LUTS）实现，在纳米秒的顺序上实现推理潜伏期来解决这些约束。由于LUTS是一个基本的FPGA构建块，因此基于LUT的NNS有效地映射到FPGA。逻辑（及其继任者）构成了一类基于LUT的NNS，该NN靶向FPGA，将神经元直接映射到LUTS，以满足低潜伏期约束，并以最少的资源来满足低潜伏期的约束。但是，很难构建更大的，更具性能的基于LUT的NN（例如Logicnets），因为LUT使用情况相对于Neu-ron fan-In（即突触×突触×突触位宽度）呈指数增长。一个大的基于LUT的NN迅速在FPGA上耗尽了LUT。我们的工作Amigolut通过创建基于较小的LUT的NNS的合奏来解决此问题，从而相对于模型数量线性扩展。Amigolut提高了基于LUT的NNS的可扩展性，达到更高的吞吐量，而LUTS比最大的基于LUT的NNS少了。
自治系统的神经架构大小
摘要 - 神经网络（NNS）现在广泛用于自主系统中的感知处理。来自摄像机和激光镜等传感器的数据，在由NNS处理后，构成了自治功能的核心的饲料控制算法。此类NN在图形处理单元（GPU）上实现，现代GPU可以分配到多个虚拟机中，每个机器都实现了单独的NN。给定一个具有多个NN的自主系统，每个NN应该如何尺寸和实施它们的GPU进行最佳分区？在这项工作中，我们研究了多种GPU分区技术，其目的是最佳和安全的系统级控制性能。I. I Tratsuction的进步深度学习技术导致自主系统中神经网络（NNS）的广泛部署。由于其任务关键性，验证驾驶系统通常需要NN组件的高精度。但是，达到最新准确性通常会导致计算和记忆需求增加。尽管努力压缩NNS提高效率（例如，[1]），在官能系统的内在空间，能源和成本限制中满足准确性要求的挑战仍然很大。此外，此类系统的总体性能，包括感应，决策和驱动，不仅受到其NN组件的准确性，而且还受到控制系统对NN输出不确定性的敏感性的影响。这项工作的贡献：我们解决自主系统中NNS的资源分配，以优化安全性和控制性能。，深度估计）。由于NN估计错误的影响在整个系统上都有不同，因此对整体系统性能进行优化需要一种细微的方法来分配NN，优先考虑关键功能，同时为他人分配足够的资源。具体来说，我们专注于用于状态估计的NN（例如由于可以对GPU和现代GPU进行分配，因此分配问题会减少到NN的尺寸和GPU分区。我们提出了三种用于NN尺寸的启发式方法，并表现出与详尽的搜索相比，其综合努力明显少得多。据我们所知，没有先前的工作将自主系统的控制性能与NNS的尺寸或GPU分配有关。相关工作：嵌入式NNS的记忆，计算和能量需求的选择存在广泛的文献。值得注意的策略包括开发较小，更有效的NNS [1]，[2]和实施早期出口
半岛工程师委员会2025年度奖项宴会
博士Rob Gies是Newport News Shipbuilding（Huntington Ingalls Industries的一个部）的副技术研究员，拥有34年的工程师，工程经理和计划经理的经验。在他的工程和设计经验中，他为在纽波特新闻造船厂（NNS）设计和建造的两类航空母舰开发了推进系统解决方案。他还管理了为CVN 76（Ronald Reagan US）提供现代化和升级设计的工程团队，并为海军最新的CVN类CVN78提供了整个船舶集成。被公认为是技术领导者，他管理了该公司的华盛顿工程办公室，并与海军领导层相连，以支持NNS的航空母舰和潜艇设计工作。他的计划管理和工程经验涵盖了NNS支持的许多海军平台，包括洛杉矶，弗吉尼亚州和哥伦比亚班级潜艇，Nimitz和Ford Class Pircraft Carriers。他还曾在NNS的船舶维修工作。Gies博士从Old Dominion University获得了他的系统工程和工程管理哲学博士学位，目前是ODU的兼职教授以及代表NNS的居住地。他还赢得了旧自治领的BSME和MEM。
远程神经网络的FPGA加速度
曾经假定需要完全精确的计算以获得深入NNS（DNN）的准确结果。最近，研究人员确定了这些模型的较低精度，量化甚至三元或二进制变体可以使用计算资源的一部分来达到适当的精度水平。这些量化的NN（QNN）现在可以使用较低的功率，最小资源，嵌入式芯片（SOC）和FPGA进行实施。sec。3捕获了核心的学习，差距和机会，从QNN文献中进行了进一步的创新。使用卷积NNS（CNN）实施的模式识别算法非常适合太空探索和无人驾驶飞机，并且可以使用这些应用程序使用来基于捕获的图像来识别和分类对象[2]。由于其低成本，低功率消耗和灵活性，FPGA提供了有效实施NNS
伯明翰公平的期货基金
邻里网络的作用是加强当地社区，以使社区成为更好的生活场所。NNS的目的是确保公民可以获得基于社区的支持，以促进福祉和更好的生活质量。nns旨在通过更好地协调社区的预防和早期干预服务来实现这一目标。他们在自愿，社区和信仰组织以及公共部门，尤其是成人社会护理和健康之间开展了合作伙伴关系。
颠倒 - 提升学习学习 -
摘要。无模型增强学习（RL）算法要么学习如何将状态映射到预期的奖励，要么搜索可以最大程度地提高某些性能功能的策略。基于模型的算法，旨在学习RL环境的基础模型的近似值，然后将其与计划算法结合使用。倒置强化学习（UDRL）是一种新颖的学习范式，旨在学习如何从国家和所需命令中预测行动。此任务是作为监督学习（SL）问题提出的，并已通过神经网络（NNS）成功解决。在本文中，我们研究了功能近似算法是否也可以在UDRL框架中使用。在几个流行的最佳控制基准上执行的我们的经验表明，基于树木的方法（如随机森林和极端的树木）的性能和NNS的性能一样，具有显着的好处，从而产生了固有的策略，这些政策本质上比NN更容易解释，因此为更多的透明，安全，安全和强大的，强大的，强大的RL铺平了道路。
在机器人学习和计划中使用几何结构
[信用：UVA Group Equivariant NNS演讲； https://github.com/quva-lab/escnn;几何深度学习，Bronstein等。2021]
使用头脑风暴优化动态神经网络
动态神经网络 (NN) 可以在推理过程中使稀疏激活的子网络适应输入，与静态神经网络相比，它在准确性、计算效率和自适应性方面表现出了明显的优势。然而，现有的深度学习框架和编译器主要侧重于优化具有确定性执行的静态 NN，而错过了动态 NN 中激活分布不均匀所带来的优化机会。优化动态 NN 的关键在于跟踪数据在推理过程中如何动态地分派到不同路径。这种动态性通常发生在子张量级别（例如，张量的条件分派标记），因此由于表达粒度不一致，现有的以张量为中心的框架很难跟踪。在本文中，我们提出了 Brainstorm，一个用于优化动态 NN 的深度学习框架，它通过统一动态性的表达方式来弥补这一差距。 Brainstorm 提出（1）Cell，这是关键的数据抽象，可让模型开发人员表达存在动态的数据粒度；（2）Router，这是一个统一的接口，可让模型开发人员表达如何动态调度Cell。Brainstorm 处理路由操作的有效执行。这种设计使 Brainstorm 能够以正确的粒度收集细粒度数据流的配置文件。可追溯性进一步为动态 NN 开辟了新的动态优化空间，使其执行专门针对运行时动态分布。广泛的评估表明，通过提出的动态优化，Brainstorm 将流行的动态神经网络的加速提高了 11.7 倍（平均为 3.29 倍），或内存消耗减少了 42%。