XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemnoc
基于片上网络架构的设计... - arXiv
片上网络概念是当前和未来片上系统 (SoC) 复杂性的直接产物。事实上，同一芯片的内核数量成倍增加会导致内部信号通信问题。传统总线无法管理过多内核和过多信号。此外，这些信号在功能（控制、数据和地址）、速度（内部内核的不同吞吐量）方面可能是异构的，我们在这里讨论的是多个时钟域，或者最重要的是优先级。不幸的是，经典的总线架构（如多主多从配置）无法有效应对此类系统的众多复杂性和异构性。在 21 世纪，Luca Benini 和 Giovanni De Micheli [1] 引入了 NoC 范式。由于担心未来的 SoC 及其复杂性可能无法与传统总线完全兼容，许多研究人员对 NoC 进行了各种研究 [2- 12]。有关该领域的研究可分为 3 个主轴或级别，即网络、连接和系统级 [13]。通过提出一种新的架构，我们可以将我们的工作归类为网络级 [14, 15]。但是，当我们稍后讨论策略时，我们将解释这也与连接和系统级别有关。本文是在我们最近对使用 AFDX 协议作为片上网络进行调查之后发表的 [16]。事实上，我们已经解释了我们的策略以及 AFDX 协议对我们设计 NoC 的启发。在本文中，我们概述了所需的NOC架构（开关和最终系统），并在此工作阶段介绍快捷方式的想法。
中央石化工程与技术研究所（CIPET）
如何申请？步骤1：候选人应通过其部门/研究所负责人以规定格式填写所附表格，申请实习计划。步骤2：从填充表格中取出打印，并在所有页面的底部签名。第3步：该申请应伴随着相关文件的自我调查副本，并从父母机构部长/研究所负责人获得了无异议证书（NOC）。步骤4：将签名注册表格的扫描副本发送至larpmadmin@larpm.in，并在21.12.2023上或之前使用支持文件。注意：程序手册，申请表和NOC证书可在我们的网站上获得：https：//www.cipet.gov.in/job-opportunities/contractual_positions.php
信德省农业大学tandojam
v。属于HEC公认的大学/信德省的学院的学生的迁移，包括卢比的卢比，包括成立学院/校园。 750,000/ - 对于AH＆vs，Rs。 300,000/ - 用于FAE＆RS。 200,000/ - 对于CPD，CPT，FASS和250,000/卢比的IF，如果分别是信德省农业大学Tando Jam，而属于HEC公认的大学/基德省除外的学生需要支付卢比。 1,500,000/ - 用于AH＆vs，Rs。 700,000/ - 用于Fae＆Rs。 500,000/ - 对于CPD，CPT，FAS为迁移费，并提交母公所/学院的“无异议证书”（NOC）。v。属于HEC公认的大学/信德省的学院的学生的迁移，包括卢比的卢比，包括成立学院/校园。750,000/ - 对于AH＆vs，Rs。300,000/ - 用于FAE＆RS。 200,000/ - 对于CPD，CPT，FASS和250,000/卢比的IF，如果分别是信德省农业大学Tando Jam，而属于HEC公认的大学/基德省除外的学生需要支付卢比。 1,500,000/ - 用于AH＆vs，Rs。 700,000/ - 用于Fae＆Rs。 500,000/ - 对于CPD，CPT，FAS为迁移费，并提交母公所/学院的“无异议证书”（NOC）。300,000/ - 用于FAE＆RS。200,000/ - 对于CPD，CPT，FASS和250,000/卢比的IF，如果分别是信德省农业大学Tando Jam，而属于HEC公认的大学/基德省除外的学生需要支付卢比。 1,500,000/ - 用于AH＆vs，Rs。 700,000/ - 用于Fae＆Rs。 500,000/ - 对于CPD，CPT，FAS为迁移费，并提交母公所/学院的“无异议证书”（NOC）。200,000/ - 对于CPD，CPT，FASS和250,000/卢比的IF，如果分别是信德省农业大学Tando Jam，而属于HEC公认的大学/基德省除外的学生需要支付卢比。1,500,000/ - 用于AH＆vs，Rs。700,000/ - 用于Fae＆Rs。500,000/ - 对于CPD，CPT，FAS为迁移费，并提交母公所/学院的“无异议证书”（NOC）。500,000/ - 对于CPD，CPT，FAS为迁移费，并提交母公所/学院的“无异议证书”（NOC）。
互联网：针对 K-12 学校的网络管理建议
网络。K-12 教育。 �N�e�1�w�o�r�~� AdministJa1;On，网络运营中心 (NOC)，�f�-�-�c�-�-�，�P�-�-�，�A�"�，�G�E�，�，�~ �S�-�:�-�:�-�-�:�-�-�:�-�~�
边缘计算有效的机器学习
机器学习在解决各个领域的综合任务方面表现出了非凡的能力。硬件加速器的进步已使机器学习模型在边缘设备上的部署，从而促进了资源约束系统中的实时AI应用程序。最近的加速器越来越多地采用了芯片上的网络（NOC）体系结构，以支持大规模处理元件阵列中的大规模数据通信。但是，随着这些加速器的复杂性继续增长，硬件原型制作变得有效的设计空间探索变得有效。此外，在各种机器学习工作负载之间实现高灵活性和效率仍然是一个重大挑战，尤其是对于边缘计算而言。为了解决这些问题，我们从架构侧和应用程序侧探索。首先，我们为基于NOC的深神经网络（DNN）加速器引入了一个周期精确的仿真工具。此模拟器通过探索设计参数来快速而精确地评估推理效率。通过将详细的性能跟踪到系统行为中，模拟器促进了DNN推理效率的优化，这可以减少与硬件原型制作相关的时间和成本。然后，我们专注于基于NOC的DNN加速器的新型体系结构设计，杠杆内网络处理技术，以改善端到端延迟和资源利用率。第三部分探讨了机器学习在嵌入式传感器系统中的应用，重点是下limb假体。提出了两种关键方法：在网络设计中的激活设计，可将非线性操作卸载到NOC，并进行汇总的随身携带设计，以最大程度地减少汇总层的通信开销。这些设计证明了现有基于NOC的加速器体系结构的处理效率的实质性提高，同时保持了对各种DNN工作负载的范围和适应性。开发了可穿戴压力测量系统，以收集和分析货物内压力数据。提出了两个机器学习应用程序，用于在舒适的假肢设计领域求解子任务。开发了一种基于聚类的方法，用于通过减少重新播放的同时维护数据完整性来优化传感器部署。采用了使用多个隐藏马尔可夫模型和高斯混合模型的步态相识别方法。所提出的步态识别方法实现了高精度和计算效率，这表现优于常规技术。通过应对基于NOC的加速器设计和机器学习应用程序的挑战，我们弥合了硬件优化和实际部署之间的差距。这些技术将为嵌入式智能的未来进步铺平道路。
新冠肺炎疫苗订购流程
• 订单必须在周一东部标准时间 12:00 之前输入 VaccineConnect，以保证下周交货。下周交货的绝对截止日期是周三东部标准时间 12:00。 • 交货日期由联邦物流服务提供商决定。根据过去向 SK 交付的 COVID-19 疫苗，交货通常在周二或周三进行（法定假日会影响这些交货日期）。 • 与 NOC 的所有沟通将由卫生部进行。 • PHB 将通过电子邮件向卫生服务提供商组织和 D&L 工作组提供从 NOC 收到的与疫苗交付相关的信息（包括预计交付日期和跟踪号）。
