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基于 FPGA 的 YOLO 可重构 CNN 加速器
摘要 卷积神经网络（CNN）在图像处理领域得到了广泛的应用，基于CNN的目标检测模型，如YOLO、SSD等，已被证明是众多应用中最先进的。CNN对计算能力和内存带宽要求极高，通常需要部署到专用的硬件平台上。FPGA在可重构性和性能功耗比方面具有很大优势，是部署CNN的合适选择。本文提出了一种基于ARM+FPGA架构的带AXI总线的可重构CNN加速器。该加速器可以接收ARM发送的配置信号，通过分时方式完成不同CNN层推理时的计算。通过结合卷积和池化操作，减少卷积层和池化层的数据移动次数，减少片外内存访问次数。将浮点数转换为16位动态定点格式，提高了计算性能。我们分别在 Xilinx ZCU102 FPGA 上为 COCO 和 VOC 2007 上的 YOLOv2 和 YOLOv2 Tiny 模型实现了所提出的架构，在 300MHz 时钟频率下峰值性能达到 289GOP。
沙特阿拉伯的太空行业 - 海湾地区的SpaceTech-
本杂志的目的是分析沙特阿拉伯的新兴太空行业生态系统。我们旨在直接或间接汇编一份全面的沙特阿拉伯太空行业实体清单。这范围从直接从事太空技术开发的人到卫星通信部门。本报告是一个起点，具有连续收集更多数据和见解的愿景，捕捉了沙特阿拉伯太空生态系统不断发展的景观。随后的版本将建立在这个基金会的基础上，为沙特阿拉伯对全球太空竞技场的贡献提供动态视野。我们的目标是为沙特阿拉伯太空行业的透彻理解，有助于知情的决策并促进这一有前途的边界的增长。
dipankar -chattopadhyay.pdf-加尔各答
奖学金和奖项：1）三个月的客座教授奖学金，CTCC，挪威特罗姆大学（2008）2）访问研究员奖学金，瑞典KTH（2008）3）杰出讲座奖，第90届日本化学学会第90届年度会议（2010年）4）皇家研究生学会，皇家研究员，皇家学会，皇家学院，凯恩（Cy）。卢瑟福·阿普尔顿实验室（2009）2）物理系，洪堡大学（2014）3）瑞典KTH（2014）4）挪威CTCC（2016）5）Hylraraas量子分子科学中心（2018力学（学期II）3）高级量子力学（学期IV）4）使用F77/F90（（（（学期IV））当前的研究合作者：合作的名称隶属性
课程标题：沙特阿拉伯经济计划：B.Sc.在...
该课程旨在通过连续的经济计划和改革计划为学生提供对沙特经济发展和发展的深入分析。仔细观察是针对经济和社会部门的结构转变，以及石油和天然气资源在影响经济绩效和塑造经济政策方面所扮演的重要作用。全面的审查集中在沙特愿景2030上，以表彰旨在促进沙特经济对多元化，竞争力，效率以及持续增长和发展的巨大转变的关键目标，目标，策略和计划。5。本课程的预定（如果有）：
15 耐用的渔具和装备，可在水中生物降解...
确定切换机制后，我们将开发至少三种新型塑料，这些塑料在 30°C 的海水中放置六个月后可实现 90% 的生物降解。然后，我们将在海洋（包括深海）中证明其生物降解性，并使用生物质和碳基材料完成四款带有这些开关的原型。
可穿戴和可植入软生物电子器件
能够实时记录生理信号并提供适当治疗的高性能可穿戴和植入设备在个性化医疗改革中发挥着关键作用。然而，刚性无机设备与柔软有机人体组织之间的机械和生化不匹配会造成严重问题，包括皮肤刺激、组织损伤、信噪比降低以及使用时间有限。因此，人们投入了大量研究精力，通过使用灵活、可拉伸的设备设计和软材料来克服这些问题。在这里，我们总结了软生物电子学的最新代表性研究和技术进展，包括可变形和可拉伸的设备设计、各种类型的软电子材料以及表面涂层和处理方法。我们还重点介绍了这些策略在新兴软可穿戴和植入设备中的应用。我们最后总结了目前的一些局限性，并对这一蓬勃发展的领域的未来前景进行了展望。
互操作性
社会技术系统中的互操作性描述了离散和技术或组织异质系统与其他系统共享服务或重新源的能力。相关的利益相关者群体作为单个“集成”系统（Cooling＆Hixson，1978）或系统之间的“无缝”感（Lawson＆Herrada，2022），相关的利益相关者群体经历了完全可互操作的系统（Cooling＆Hixson，1978），这是一个完全可互操作的系统（Cooling＆Hixson，1978），尽管可以代表那些设计和维护这些系统，但这种体验可以掩盖相当大的努力。可以通过特定的工作来实现互操作性，以通过制定和采用标准将两个系统连接在一起，这些标准可以允许任意数量的系统相互接口，或者通过在系统本身的设计和实现中构建可通用的Interoper能力的集成方法。
使用TF-IDF技术在阿拉伯社交媒体中进行进攻性语言检测
摘要。我们的生活现在围绕社会交流，并且由于阿拉伯文本非常复杂并且包含了许多方言，因此在阿拉伯社交媒体上很难识别出令人反感的语言。本文研究了机器学习模型的实施。使用了选择的分类器，包括决策树，支持向量机，随机森林和逻辑回归。在实验中使用了包含4505个推文的“ ARCYBC”数据集，以评估机器学习模型的性能。根据实验的结果，使用更多运行可以增强机器学习模型的性能，尤其是在精度和召回率方面。随着更多的运行，决策树（DT）和随机森林（RF）分类器显示出更好的回忆和精度，但是DT分类器显示出更好的精度。