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对深神经网络的近似软函数的定量评估
摘要 - 软马克斯函数用作放置在神经网络输出层中的激活函数。它允许提取输出类的概率，同时向模型引入非线性。在低端FPGA领域，深神经网络（DNN）的实现需要探索优化技术，以提高计算效率和硬件资源消耗。这项工作探讨了使用Taylor和Pad'E近似方法以及带有查找表（LUTS）的插值方法来促进软效果的近似计算技术。引入近似值旨在减少所需的执行时间，同时降低SoftMax函数产生的结果的精度。使用均方根误差（RMSE）评估每个实现，以进行准确评估，并通过测量执行时间来验证个人绩效。从我们的评估中，使用LUTS的二次插值实现了最低的错误，但是在性能方面，泰勒和垫子近似显示了更好的执行时间，这突出了数值准确性和功耗之间的现有设计权衡。索引项 - 评估计算，高级合成，推理算法，神经网络压缩，多层感知器。
海军研究生院论文
13. 摘要（最多 200 个字）本论文探讨了美国舰队的组成（特别关注小型战斗舰）如何影响美国海军执行国土防御任务的能力，并提出了提高其核心竞争力的建议。目前，美国海军依靠日益老化的奥利弗·哈泽德·佩里级护卫舰执行反海盗、禁毒、反海上叛乱和海上交战任务。舰队其余部分的大型战舰能够执行这些任务，但它们的成本和能力使它们更适合其他行动。本论文研究了拟议中的濒海战斗舰，但认为它不是理想的舰艇：它太昂贵、太脆弱、人员不足，而且它的模块化概念对于实际的海军行动来说还不够成熟。相反，本论文建议美国海军最好采购传统的护卫舰或轻型护卫舰来完成国土防御范围内的各种任务。这种传统的小型战斗舰将为美国海军提供一艘既能进行传统舰队作战又能进行低端作战的战舰。14. 主题术语海军、海上安全、护卫舰、濒海战斗舰、国土防御 15. 页数
对中国高端制造业的全球供应链安全证据的评估
制造业领域供应链的全球化源于全球劳动分工。尽管非常关注全球供应链安全，但该领域仍存在定量研究的不足。本研究为全球供应链安全，包括外部依赖和市场集中度开发了一种评估指数方法。该研究利用既定指数来评估中国高端制造业的全球供应链安全。中国高端制造业对国际市场的依赖性最初增加然后下降，随着下降越来越重要。中国的高端制造业部门在上游和下游活动中都表现出明显的市场集中度。此外，最重要的进口和出口量的八个经济体保留了稳定的地位。中国高端制造业的全球供应链安全系数最初增加，然后从2007年到2022年下降。在2022年，相对于2007年，安全系数增加了4.57％。然而，它仍然不如中国的低端制造业。ChiNa的七个高端制造业有很大的差异。这项研究揭示了一个值得注意的发现：中国高端制造业的下游依赖和市场集中度超过了上游。
全球供应链安全评价——基于中国高端制造业的证据
制造业供应链全球化源于全球分工，全球供应链安全问题受到广泛关注，但目前该领域的量化研究仍然不足。本文构建了包括外部依赖度和市场集中度在内的全球供应链安全评价指标法，并利用所构建的指数对中国高端制造业的全球供应链安全进行了评估。中国高端制造业对国际市场的依赖度呈现先上升后下降的趋势，且下降趋势愈加明显。中国高端制造业在上下游环节均表现出较高的市场集中度，进出口额最大的八个经济体保持稳定。2007年至2022年，中国高端制造业的全球供应链安全系数呈现先上升后下降的趋势，2022年安全系数较2007年上升了4.57%，但仍低于中国低端制造业的水平。中国七大高端制造业领域之间存在着相当大的差异，本研究发现一个值得注意的现象：中国高端制造业的下游依存度和市场集中度均超过上游。
ESG 年度报告 第 13 卷
4. 截至 2021 年 12 月。反映 (a) 对于股权投资：(i) 签署初始股权承诺时的企业总价值；(ii) 阿波罗管理的基金和共同投资工具对后续股权投资的额外资本贡献；以及 (iii) 阿波罗管理的基金和共同投资工具在优先股投资初始承诺时的合同承诺；(b) 对于债务投资：(i) 私人非交易债务在结算日的购买价格；(ii) 公开交易债务的期间内最大敞口增加；(iii) 银团债务在结算日组织的总资本；以及 (iv) 截至房地产债务交割日阿波罗管理的基金和共同投资工具的合同承诺；(c) 对于 SPAC，截至各自公告日期的发起人股权和组织资本总额；(d) 对于平台收购，签署承诺日的购买价格； (e) 对于平台发起，发起日的总发起价值。5. 根据彭博新能源财经 (BloombergNEF)，2021 年 7 月，未来 30 年实现净零排放所需的低端和高端估计能源和基础设施支出的中点。
印度 IT 行业：全球生产网络视角
摘要 就 IT/ITES 行业而言，全球化和通信技术的快速发展，硬件与软件的脱钩为印度等拥有丰富人力资本的国家参与 IT 价值链打开了一扇机会之窗。为此，印度政府为印度 IT 公司参与全球市场创造了有利条件，特别是通过提高人力资源质量、提供免税期和基础设施。此外，政府越来越多地退出对该行业的监管。尽管如此，整个 IT/ITES 行业的员工都受益于更高的工资、更好的工作条件和社会地位的流动性。同时，与工作保障、社会保护、工作时间和工作与生活平衡相关的问题也显示出不足之处。此外，鉴于外包给印度的工作处于价值链的低端，受过高等教育的劳动力在就业方面被降级为平凡和没有前途的工作。因此，参与全球经济的收益似乎没有得到有效传播。关于赋权，由于担心雇主报复，加入工会在实践中无效。尽管如此，UNITES 和 FITE 的成立虽然没有成功，但一些发展表明该行业仍有空间进行创造性和协作性的对抗。工会面临的挑战仍然是抓住新兴机遇，与其他民间社会组织结盟，勇敢而有创意地对抗 IT 行业的做法。
CANflict：利用外设冲突对汽车网络进行数据链路层攻击
当前汽车领域的研究已经从安全角度证明了控制器局域网 ( CAN ) 协议的局限性。应用层攻击涉及创建恶意数据包，被认为可以从远程进行，但可以被现代入侵检测系统 ( IDS ) 轻松检测到。另一方面，较新的链路层攻击更隐蔽，可能更具破坏性，但需要物理访问总线。在本文中，我们介绍了 CANflict，这是一种纯软件方法，允许从未修改的微控制器在数据链路层可靠地操纵 CAN 总线，克服了最先进工作的局限性。我们证明可以从远程受感染的 ECU 部署隐秘的 CAN 链路层攻击，目标是同一 CAN 网络上的另一个 ECU。为此，我们利用微控制器外设之间存在的引脚冲突来制作多语言帧，这允许攻击者在位级别控制 CAN 流量并绕过协议规则。我们通过实验证明了我们的方法在高端、中端和低端微控制器上的有效性，并通过发布一个可扩展的工具为未来的研究奠定了基础，该工具可用于在不同平台上实现我们的方法并在数据链路层构建 CAN 对策。
霍夫社区规划摘要
• 利用 Euclid 大道上的 Agora 娱乐中心为音乐和娱乐等替代行业提供经济和创业机会 • 通过联盟公园复兴、非洲裔美国人博物馆综合体开发、小非洲开发和纪念霍夫暴动的纪念碑等开发项目，充分利用和庆祝社区丰富的艺术和文化遗产 • 利用教育资源为青年提供所需的教育和培训（例如，威尔逊中学将搬迁至东 55 街，其课程侧重于安全、健康和公共管理） • 建立一个以青年活动和青年机会为长期稳定基石的社区（4 个孩子基金会） • 清理废弃和受污染的土地并增加绿地 • 利用大学圈教育、医疗和文化机构的存在和邻近性，并与霍夫社区建立联系 • 继续使霍夫成为寻求高端和市场价格住房的居民的首选社区，同时在适当的位置建造经济适用房 • 确保霍夫成为创造就业机会的中心，提供高端和低端就业机会 • 开发上切斯特社区以吸引大学圈和欧几里得大道附近机构的现有员工和未来员工
ECM-S12X-070-1001
A/D分辨率：10位A/D精度：20％ @ 4 A，10％ @ 12 A Note - 实现使用带有飞回（再循环）二极管的低侧驱动器到DRVP。LSO2（3）具有PWM功能IMAX = 2 A fmax = 500 Hz注意的低侧输出 - 500 Hz的最大频率最大频率导致短路到电池中过量功率耗散导致。实现使用低侧驱动器，带有飞回（再循环）二极管到DRVP。lSO3（16），LSO4（61）低侧输出具有PWM功能IMAX = 1 A FMAX = 1000 Hz注意 - 1000 Hz的最大频率最大频率导致短途电池中过量功率耗散导致。实现使用低侧驱动器，带有飞回（再循环）二极管到DRVP。LSO5（63），LSO8（56）低侧输出IMAX = 1 A EMAX = 100 MJ fmax = 1000 Hz注意 - 此输出上没有反式二极管。1000 Hz的最大频率导致短时间电池中过量的功率耗散导致。LSO6（43），LSO9（60），低侧输出IMAX = 500 mA EMAX = 50 MJ NOTE-此输出上没有反式二极管。短，电池短，直至接地保护。未检测到地面。c在45 V（名义）处灯。lso7（2）低端输出注意：通常在（即使关键下）
备忘录
关于第一个问题，在2小时电池的寿命中，CAF下降可能会导致其在未来几年中失去收入，从而提高其初始净锥体。基于CAF的预测轨迹，在此周期之后不可能保持需求曲线复位单元。如果一个人假定需求曲线是基于下一个周期的CT设置的，则为2小时电池的当前净锥体和相应的需求曲线参考点将急剧上升，如图1。即使人们采取了一个乐观的假设，即该CAF会下降较少（即“高CAF”场景），但参考点和产能价格的价格也将高于所有领域的20年CT。但是，即使人们接受AG估计的2小时电池估计的净锥体，在4年需求曲线重置期内，纽约市的价格仍可能比20年的CT更高（上面列出的第二个问题）。图2比较了未来四年的预测清算价格，根据当前的需求曲线（2024-25）的需求曲线以及AG和MMU-推荐的需求曲线，鉴于当前的容量盈余。对于AG推荐的需求曲线，该图显示：（i）第一年的价格基于当前的CAF水平； （ii）过去三年中，CAF的平均价格在我们估计的高端估计中的平均价格上涨； （iii）在过去三年中，假设CAF在我们对现实CAF的估计低端的情况下，价格的额外上涨。