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ESAI：通过早期退出实现高效分裂人工智能......
摘要 — 最近，深度神经网络在许多与计算机视觉相关的任务中的表现都优于传统的机器学习算法。然而，在移动和物联网设备上实现这些模型在计算上是不可接受的，大多数设备都在利用云计算方法，其中优秀的深度学习模型负责分析服务器上的数据。这会给设备带来通信成本，并在通信不可用时使整个系统变得毫无用处。本文提出了一种在物联网设备上部署的新框架，该框架可以同时利用云和设备上的模型，方法是从每个样本的分类结果中提取元信息并评估分类的性能以确定是否需要将样本发送到服务器。实验结果表明，使用该技术只需将 40% 的测试数据发送到服务器，框架的整体准确率为 92%，这提高了客户端和服务器模型的准确性。影响声明 — 本文提出了一种在本地移动设备上实施可操作智能的新方法。所提出的框架使用元信息智能地决定和控制样本是否应在本地或服务器模型上运行。通过提出一种利用知识蒸馏思想的神经架构搜索技术的新方法，提高了嵌入式人工智能单元的性能。此外，通过在客户端模型上引入早期退出，嵌入式人工智能单元的效率和灵活性得到了提高。实验结果证明了所提框架的效率和有效性。该框架也在真实设备上实现。索引词——物联网；嵌入式深度学习；分割人工智能；NAS；皮肤
边缘 AI 中分割计算的激活稀疏性和动态修剪
深度神经网络越来越大，因此更难在受限的物联网设备上部署。拆分计算提供了一种解决方案，即拆分网络并将前几层放置在物联网设备上。这些层的输出被传输到云端，然后继续进行推理。早期的研究表明中间激活输出具有一定程度的高稀疏性，本文分析并利用激活稀疏性来减少将中间数据传输到云端时的网络通信开销。具体来说，我们分析了 CIFAR-10 和 ImageNet 上 ResNet-50 中两个早期层的中间激活，重点关注稀疏性以指导选择分割点的过程。我们对激活和特征图进行了动态修剪，发现稀疏性非常依赖于层的大小，权重与卷积层中的激活稀疏性无关。此外，我们表明，稀疏中间输出可以压缩 3.3 倍，准确度损失 1.1%，无需任何微调。当添加微调时，压缩系数增加到 14 倍，总体准确度损失为 1%。
Tranquility® 数字分体式 (TES/TEP/TAH/TAC) 系列
vFlow ® 有三种应用：1) 闭环 - 单个单元泵送：将使用 vFlow 内部流量控制器型号（单元型号位置 11 中的“2”）。这包括变速泵、冲洗口、三通冲洗阀和膨胀水箱。铜水盘管是此选项的标准配置。2) 闭环 - 多单元/中央泵送：将使用 vFlow 内部低压降（高 Cv）电动调节阀（单元型号位置 11 中的“5”）。铜水盘管是此选项的标准配置。不适用于室外数字分体式 (TEP)。3) 开环：将使用 vFlow 内部电动调节阀（单元型号位置 11 中的“6”）。此选项的标准配置是铜镍水盘管。开环型号的阀门比闭环（调节阀）型号的阀门具有更高的压降，以便在高压供水泵系统中使用时更好地控制流量，不建议用于闭环应用。不适用于室外数字分体式 (TEP)。
T4噬菌体Y基因分裂产物是一种加工蛋白
T4 sun Y 基因是已鉴定出的含有自剪接 I 组内含子的 4 个噬菌体基因之一（7、12、30、32）。4 个含内含子的噬菌体基因中，3 个的功能是已知的。噬菌体 T4 的 td 基因（编码胸苷酸合酶）和 nrdB 基因（编码核糖核苷二磷酸还原酶的小亚基）均参与 DNA 前体的合成，噬菌体 SPOI 中鉴定出的内含子位于编码 DNA 聚合酶的基因 31 中。然而，sun Y 基因的功能尚不清楚。据我们所知，sun Y 基因并非必需基因，因为干扰噬菌体发育的突变尚未定位到该基因座上。作为表征 sun Y 基因功能的第一步，我们鉴定了 sun Y 蛋白并确定了其合成的时间进程。虽然我们尚未确定太阳 Y 基因的功能，但我们做出了一个奇怪的观察：它的表达涉及蛋白质以及 RNA 基因产物 (gp) 的处理。
拍瓦的惊人威力 第一台能分裂原子、产生反物质的激光器，
拍瓦激光器的聚焦功率密度接近 10 21 W/cm 2（几乎是每平方厘米上集中了十亿亿瓦的能量），能量密度为每立方厘米 300 亿焦耳，远远超过恒星内部的能量密度。相关的电场非常强，大约比将电子束缚在原子核上的电场强一千倍，它们将电子从原子中剥离出来，并将其加速到相对论速度（即与光速相当）。与传统粒子加速器相比，这种加速发生在微观尺度上。巨大的电场将巨大的“颤动”能量传递给等离子体中的自由电子，从而使一些电子失去振荡。这随后导致激光能量转换为电子热能，进而加热离子并形成致密的高温等离子体。
在科学拆分回声器中实现的宽带数据的定量处理
Barr，R.，Coombs，R.，Doonan，I。，＆McMillian，P。（2002）。目标识别奥利奥和相关物种。渔业部研究项目的最终研究报告OEO2000/01B，目标1。http：//fs。Fish。Govt。Nz/page。Aspx？aspx？PK = 113DK = 113DK = 22653 Bassett，C.，De Robertis，A。A.和Wilson，C。D.（2018）。宽带回声测量了阿拉斯加湾鱼类和欧盟的频率响应。ICES海洋科学杂志，75（3），1131–1142。 https：//doi。Org/10. 1093/iCesj MS/FSX204 Benoit-Bird，K。J.和Waluk，C。M.（2020）。 探索宽带渔业的承诺会回荡着物种歧视的人，并对数据处理效果进行Quantative评估。 美国声学学会杂志，147（1），411–427。 https：// doi。org/10。1121/10. 0000594 Blanluet，A.，Doray，M.，Berger，L.，Romagnan，J.-B.，Bouffant，N.L.，Lehuta，Lehuta，S。和Petitgas，P。（2019）。 使用宽带声学，网和视频来表征比斯威湾中声音散射层的表征。 PLOS ONE，14（10），E0223618。 https：// doi。org/10. 1371/journal。pone。0223618Brautaset，O.，Waldeland，A.U.，Johnsen，E.，Malde，K.，Malde，K.，Eikvil，L. （2020）。 使用深卷积神经网络中的多频率回声数据中的声学分类。 ICES海洋科学杂志，77（4），1391–1400。 https：//doi。org/10. 1093/iCesj MS/FSZ235Briseño-Avena，C.，Roberts，P.L。D.，P. L. D.，Franks，P.J。S.，＆Jaffe，J.S。（2015）。 中的方法ICES海洋科学杂志，75（3），1131–1142。https：//doi。Org/10. 1093/iCesj MS/FSX204 Benoit-Bird，K。J.和Waluk，C。M.（2020）。探索宽带渔业的承诺会回荡着物种歧视的人，并对数据处理效果进行Quantative评估。美国声学学会杂志，147（1），411–427。https：// doi。org/10。1121/10. 0000594 Blanluet，A.，Doray，M.，Berger，L.，Romagnan，J.-B.，Bouffant，N.L.，Lehuta，Lehuta，S。和Petitgas，P。（2019）。使用宽带声学，网和视频来表征比斯威湾中声音散射层的表征。PLOS ONE，14（10），E0223618。https：// doi。org/10. 1371/journal。pone。0223618Brautaset，O.，Waldeland，A.U.，Johnsen，E.，Malde，K.，Malde，K.，Eikvil，L.（2020）。使用深卷积神经网络中的多频率回声数据中的声学分类。ICES海洋科学杂志，77（4），1391–1400。 https：//doi。org/10. 1093/iCesj MS/FSZ235Briseño-Avena，C.，Roberts，P.L。D.，P. L. D.，Franks，P.J。S.，＆Jaffe，J.S。（2015）。 中的方法ICES海洋科学杂志，77（4），1391–1400。https：//doi。org/10. 1093/iCesj MS/FSZ235Briseño-Avena，C.，Roberts，P.L。D.，P. L. D.，Franks，P.J。S.，＆Jaffe，J.S。（2015）。zoops-o 2：宽带回声器，具有协调的stepeo光学成像，用于观察原位浮游生物。
用户手册 R-410A 无管道分体式空调系统...
高墙风机盘管机组提供安静、极致舒适的运行。除了制冷和/或制热之外，与室外冷凝装置匹配的高墙风机盘管机组还可以过滤和除湿室内空气，以提供极致舒适度。重要提示：高墙风机盘管机组只能由授权人员安装；使用认可的管道和配件。如果需要技术帮助、服务或维修，请联系安装人员或当地经销商。高墙风机盘管机组可以通过遥控器（随附）进行设置和操作。如果遥控器放错地方，可以通过机组的“自动”设置来操作系统。操作模式：高墙风机盘管机组有五种操作模式。� 仅风扇� 自动（仅限热泵型号）� 制热（仅限热泵型号）� 制冷� 除湿（干燥）仅风扇在仅风扇模式下，系统过滤和循环室内空气，而不会改变室内空气温度。自动在自动模式下，系统将根据用户选择的设定点自动冷却或加热房间。加热 在加热模式下，系统加热并过滤室内空气。 冷却 在冷却模式下，系统冷却、干燥并过滤室内空气。 除湿 (DRY) 在除湿模式下，系统干燥、过滤并略微冷却室内空气温度。此模式不能代替除湿器。
具有不受束缚的逆转录酶和环状 RNA 模板的分裂引物编辑器
Es 可实现删除、插入和碱基替换而不会造成双链断裂 1 。然而，目前的 PE2、PE2* 和 PEmax 效应物（nCas9 与 Moloney 鼠白血病病毒 RT（M-MLV RT）的融合）1 – 3 > 6.3 千碱基 (kb)，超出了 AAV 的包装能力。高产量生产如此大的蛋白质或 mRNA（用于核糖核蛋白 (RNP) 或 RNA 递送）也是一项挑战。尽管一些拆分策略已用于递送 Cas9 相关基因组编辑工具 4 ，包括拆分内含肽 5 – 7 和 MS2（参考文献 8 – 10）或 SunTag 11 系链，但大多数拆分方法才刚刚开始应用于 PE 2、12、13。这些元素增加了 PE 系统的尺寸、分子复杂性以及生产和递送负担，并且限制了 PE 开发的组合吞吐量（即核酸酶和 RT 成分的混合和匹配）。pegRNA 优化对于有效的引物编辑也很重要。当前的 pegRNA 是一种结合 RNA，由 sgRNA 和包含 RT 模板 (RTT) 和引物结合位点 (PBS) 的 3′ 延伸组成。尽管在 PE 系统中整合 RNA 分子很简单，但由于 PBS 和间隔区之间不可避免的碱基配对以及潜在的 RTT-支架相互作用，它容易发生 RNA 错误折叠。最后，pegRNA 中的 3′ 末端延伸暴露在外，易受核酸酶降解，这可能会损害 pegRNA 的完整性。虽然 3′ 末端二级结构提高了 pegRNA 的稳定性 14 ，但仍需要进一步努力减少 pegRNA 的错误折叠和不稳定性。