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现实世界的瞬时立体声深度估计...
立体声或基于多视图事件的数据集：DVS立体声[Andreopoulos，Alexander等。（2018）]MvSec[Zhu，Alex Zihao等。（2018）]DSEC[GEHRIG，MATHIAS等。（2021）]DHP19[Calabrese等。（2019）]
世界的高速，低延迟网络覆盖范围
Vicor已有40多年的历史在美国设计和制造了其创新和屡获殊荣的功率模块。Vicor最近通过世界上第一个芯片（包装中包含的转换器）制造设施的首次亮相，扩大了其制造能力，能够更快，更有效地制造更高质量的功率模块。这种新的“芯片晶圆厂”垂直整合，使Vicor能够更加控制整个制造生命周期的过程，从而降低了向我们有价值的客户中断供应链的风险。为了进一步缓解我们国际客户的供应链障碍，Vicor rad-laderant Space产品均被归类为EAR99，使其免于ITAR（国际武器法规中的国际交通）限制。
对Aldous Huxley勇敢的新世界的分析
摘要本文深入研究了Aldous Huxley的勇敢的新世界，以审查技术对社会结构和人类经验的影响。它研究了技术进步，跨越基因工程和生殖控制，心理条件和灌输，药理学操纵，监视实践以及机械化的娱乐和社会互动形式如何重塑了小说的反乌托邦景观。这项研究探讨了非人性化，疏远以及对社会规范和技术优势固有的道德意义的更广泛批评。它为赫兹利的叙事如何充当警告的故事提供了关键的镜头，敦促反映技术进步的道德界限及其对人类认同和社会动态的影响。关键词：反乌托邦，基因工程，生殖控制，监视，非人道化。
现实世界的工作负载、人工智能和存储优化
1 PM DAX FS 和 Mmap；英特尔 PM RTP - x6 256GB 交叉 DCPMM；SMART NVDIMM-N RTP - x1 16GB NVDIMM-N；2 英特尔 3D X Pt 750GB Optane AIC NVMe SSD、DapuStor 1600GB AIC XL SLC Flash NVMe SSD、华为 TLC V3 3200GB NVMe SSD；3 XL Flash 预生产 - 未进行合成或真实世界测试；4 SNIA PM PTS Draft 0.3；5 SNIA PTS v2.0.1；6 7 SNIA RWSW PTS v1.0.7；序数排名：DCPMM v NVDIMM-N 和 3D X Pt v TLC NVMe；参考工作负载发布于 www.TestMyWorkload.com
数字时代的社交互动对现实世界的影响
数字时代的社交互动对现实世界产生了重大影响，既有积极的，也有消极的。通过互联网和社交媒体，社交互动改变了我们交流、联系和建立社交网络的方式。就积极影响而言，数字时代的社交互动增加了个人获取信息的渠道，扩大了他们的社交网络。本研究旨在探讨数字时代的社交互动对现实世界的影响。本研究的背景是基于技术进步和社交媒体的使用导致的社交互动方式的重大变化。本研究采用文献研究法作为研究模型。文献研究是一种基于分析和综合先前存在的相关信息来源（如研究期刊、书籍、报告和科学文章）的研究方法。本研究的结果表明，数字时代的社交互动对现实世界产生了重大影响。数字时代社交互动的积极影响包括增加信息获取渠道，个人可以通过社交媒体轻松获取各种信息。
重新思考世界的工程和技术技能......
技术变革以及快速变化的社会、经济和环境背景意味着工程师必须灵活、适应性强、坚韧不拔。我们不仅作为个人，而且作为更广泛的工程专业和整个社会的变革推动者，都有学习和发展的能力。这需要更广泛地了解我们工作环境的变化以及这种变化如何影响我们必须做出的响应。这要求我们重视、积极支持并致力于持续和终身学习——无论是我们自己还是为他人。这包括旨在扩大工程定义的努力，并确保该行业继续被视为充满活力、充满活力和有趣的行业。
银发经济：老龄化世界的挑战与机遇
Gaetano Aiello，意大利佛罗伦萨大学，伊兰·阿隆，阿格尔大学，挪威Daniela Baglieri，意大利墨西拿大学，卡米拉·巴巴罗萨，图卢兹商学院，法国塞尔吉奥·巴里利，意大利坎帕尼亚·范维特利大学美国，美国卡格利亚大学，意大利卡利亚里大学，桑德罗·卡斯塔尔多，米兰，意大利，意大利，毛罗瓦龙，意大利伯加莫大学，意大利埃琳娜·塞德罗拉，麦卡拉塔大学，意大利麦卡拉塔大学，意大利Ludovica cesareo，Ludovica cesareo，Ludovica Cesareo，Lehigh University，Lehigh University，Lehigh University，Lehigh University，USA Peggy Chaudhry，美国佩吉·乔纳诺诺瓦，维拉纳诺瓦大学意大利佛罗伦萨 Laura Costanzo，英国南安普顿大学 Augusto D'Amico，意大利墨西拿大学 Daniele Dalli，意大利比萨大学 Alfredo De Massis，意大利博尔扎诺大学 - 英国兰卡斯特大学 Giacomo Del Chiappa，意大利萨萨里大学 Manlio Del Giudice，意大利林克校园大学 Angelo Di Gregorio，意大利米兰比可卡大学 Alex Douglas，《全面质量管理》杂志编辑 Bo Edvarsson，瑞典卡尔斯塔德大学 Renato Fiocca，意大利米兰天主教大学
中国EV部门的兴起及其对世界的影响
市场。它在2022年在亚太地区出售了160万辆电动汽车。Byd从1995年开始开发可充电电池，并具有垂直集成的型号创建了车辆的大部分部分，这比其他需要购买电池的汽车制造商具有重要的优势。Byd现在专注于外部市场。它已经在欧洲（荷兰和英国）设有总部和售后，并于2017年在欧洲（匈牙利）建造了第一家公交工厂。现在认为在欧洲建立了第一家汽车工厂，并入围德国，法国，西班牙，波兰和匈牙利。中国汽车制造商还在泰国的东南亚建造了第一条电动汽车生产线。在拉丁美洲，自2015年以来，它已经在巴西建造了一家电动巴士工厂。它希望通过利用巴西的矿产资源来发展一些汽车工厂和电池生产工厂。
现实世界的可穿戴机器人需要视觉
现在，我们可以想象一个未来，世界上有残疾人生活的十亿人中有许多人可以在不损害的情况下度过自己的日常生活，这要归功于可穿戴的机器人[1]。这些设备，包括外骨骼和假肢，有可能革新我们协助个人受损的方式。对于上限，可穿戴设备可以在操纵任务中提供抓地力并掌握稳定性，对于下limb，它们可以改善步态模式并减少能量消耗。这些系统的发展激增，最初的工作主要集中在机械设计，人体的界面以及感知用户的四肢上。这产生了有效的系统，以帮助水平地形上的基本抓地任务和运动[2]。扩展到更复杂的任务和更高级别的援助需要推断用户的意图。例如，辅助手套需要知道用户要掌握特定对象以执行特定的任务，然后将掌握类型和手指跨度调整为该对象和任务。对于腿部外骨骼或假肢，该系统需要检测到用户计划上台或穿越湿的人行道，因此可以调整联合扭矩以最大程度地提高援助和稳定性。目前，最流行的下LIMB用户意图的方法是基于用户的运动学信息的惯性传感器。例如，可以使用脚上的惯性测量单元估算脚跟罢工。推断用户意图的另一种方法是利用神经肌肉界面，例如肌电图（EMG）。基于先前步态周期的控制策略可以通过假设用户打算采用类似的运动模式来预测当前的步态周期。这种方法可以测量肌肉电信号来推断运动激活。例如，可以使用从身体部位到肢体截肢的EMG信号来推断缺失的肢体的故意作用以控制活跃的上LIMB假体。基于这些生物学信号的接口和用户的行为提供了对用户内部状态的估计，但是可以解码的信息量仅限于简单的推论，例如通过关节角度传感检测步行速度的变化或用EMG脉冲触发假肢闭合[3]。这将可穿戴设备限制在少量任务中，并且用户通常将控制被认为是复杂而不自然的[4]。这是较高的上限上限假体遗弃率相对较大的原因之一。要扩大任务范围和援助质量，可穿戴机器人必须使用有关发生运动动作的上下文的信息。例如，通过广泛的机器学习，腿部肌肉上的EMG传感器可以检测与水平运动和上升楼梯之间过渡相关的肌肉活动的变化。专门基于EMG，过渡过程中的分类误差比稳态期间的分类误差高四倍[5]。另一方面，上下文的知识（楼梯的位置和步行方向）将允许前方的几个步骤和更高的准确性。计算机视觉可以在获取有关环境和任务上下文的信息中发挥核心作用。视觉提供了有关用户及其周围环境的丰富，直接和可解释的信息，如人类的视觉能力所证明。最近基于视力的人类姿势估计和行动分类技术可以提供有关人类行为的广泛信息[6]。驾驶员和行人意图预测可能是基准的一个很好的例子。感应周围环境是一个充分探索的机器人问题，可以通过对象/场景识别以及同时定位和映射等技术来实现[7]。将视觉行为与上下文信息合并以推断人们的意图仍处于最早的阶段[8]，并提出了未解决的挑战。一种通用方法可以使用包括
理论计算机科学：算法世界的基础
理论计算机科学通过确定新领域的关键问题并以推动发展的方式对其进行阐述，对计算和社会产生影响。事实上，从图灵奖的引文来看，计算机科学的大部分历史都充满了由 TCS 研究人员开创的主要领域的例子：密码学（Adleman、Rivest、Shamir、Micali、Goldwasser）；算法和计算复杂性的现代理论（Cook、Karp、Hopcroft、Tarjan、Hartmanis、Stearns、Blum、Yao）；机器学习的基础（Valiant）；以及分布式系统（Lamport、Liskov）。最近，TCS 在量子计算、算法经济学、算法隐私和算法公平性等领域的创建中发挥了核心作用。