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树木修剪服务，规格
我们将采取措施。 （三）在驻地范围内道路上，骑自行车出行应当按照有关人员指定的路线行驶，并注意行人安全。 （4）运输车辆的装载由承包商完成。工作中若有废弃物散落，必须及时清理。 （5）清除废弃物时，必须出具工业废弃物管理表格（表格A），正确填写必要信息，并由官员检查后才能将其移出场所。此外，工业废物管理表应由承包商准备。 （6）处置完成后，须在合同规定的施工期内及时提交处置证明书（工业废弃物管理表格（格式B、D、E））。 （7）如为工业废物管理单以外的文件，则必须提交替代单的副本。 7 其他 (1) 承包方应采取一切合理措施，避免在工作过程中对设施或周围建筑物造成任何损坏。如果造成任何损坏，承包方应负责修复或恢复该建筑物的原始状态，并赔偿由此造成的任何损失。
塑造和修剪观赏阔叶树
工具 合适的工具可以使树木修剪变得更容易、更有趣。一套优质的手动修枝剪、枝剪和小型修枝锯通常可以满足大多数应用。薄皮手套可以避免在处理树枝时擦伤或戳伤您的手，并且建议戴上安全眼镜，因为当您试图将树枝从树上拔出时，树枝可能会挂住、弹回或鞭打您。 要去除和塑造较长的树枝，可伸缩高枝锯/修枝剪非常有用。许多高枝锯非常重且坚固，这给操作带来了困难——作者更喜欢重量较轻的型号，因为它们更容易操作到正确修剪所需的困难角度。去除较大的树枝可能需要较大的手锯或小型链锯。链锯对于对较大或向内生长的树枝进行成形切割非常有用。
对医疗保健的零信任？是的。和修剪供应商的负担
医疗设备中挽救生命的创新对于当今的医疗保健至关重要，但它们通常是互联网和攻击者开放的。拥有22,000个IOMT设备和18,000个终点，圣卢克大学健康网络一直在不经常更新的电子表格上跟踪网络资产和设备。另外，供应商将无需任何授权即可将新设备插入网络。他们需要一种准确，可验证的方法来了解其网络上的任何设备在何处，何时何地。输入跨越平台。与Microsoft的安全解决方案套件（包括端点检测和保护技术）无缝和广泛集成。结果？全面的安全套件正在获得获得Hitrust认证的道路，并且是避免违规的Hitrust认证环境中99.4％的一部分。
基于启发式的深度神经网络自动修剪
摘要 深度神经网络 (deep NN) 的性能取决于大量需要训练的权重参数，这是一个计算瓶颈。更深层次的架构日益增长的趋势对资源受限设备上的训练和推理方案造成了限制。剪枝是去除深度 NN 中不重要的参数并使其更容易在资源受限的设备上部署以供实际应用的重要方法。在本文中，我们提出了一种基于启发式的新型滤波器剪枝方法来自动识别和剪枝不重要的滤波器，并加快资源有限设备上的推理过程。不重要的滤波器的选择由一种新颖的剪枝估计器 (c) 进行。所提出的方法在各种卷积架构 AlexNet、VGG16、ResNet34 和数据集 CIFAR10、CIFAR100 和 ImageNet 上进行了测试。在大规模 ImageNet 数据集上的实验结果表明，VGG16 的 FLOP 可降低高达 77.47%，实现 5 倍推理加速。与其他最先进方法相比，更流行的 ResNet34 模型的 FLOP 降低了 41.94%，同时保持了具有竞争力的性能。
深度神经网络修剪的最佳运输
最佳运输，也称为运输理论或Wasserstein指标，是一个数学框架，它解决了找到最有效的方法将质量或资源从一个分布转移到另一种分布的最有效方法的问题，同时最大程度地减少了一定的成本函数[1,2,3]。最初在18世纪作为物流和经济学工具开发，最佳运输在现代数学和各种科学学科（包括计算机科学和机器学习）上引起了极大的关注。在其核心方面，最佳运输旨在通过找到将一个分布的质量重新分配以匹配另一个位置的成本，从而量化两个概率分布之间的相似性。这个优雅而多才多艺的概念在不同领域中发现了从图像处理和数据分析到经济学[11]和神经科学的应用，使其成为具有广泛含义的强大而统一的数学工具[12]。
修剪人工智能公平性研究的荆棘
机器学习从业者通常对其产品的道德方面持矛盾态度。我们相信，任何能使我们从当前状态转变为我们的系统实现一定程度公平的事物都是值得欢迎的改进。即使这种进步不能使我们 100% 地实现“完全”公平的目标，或与我们个人对使用公平衡量标准的看法完全一致，情况也是如此。构建实施了一定程度公平性的系统仍将使我们处于比现状更好的位置，因为这样可以增加足够关心问题的系统数量，从而投入精力进行补救。应避免在实际应用中应用公平和道德问题的障碍，无论是深奥的哲学辩论还是技术开销，例如引入越来越多的超参数。在本文中，我们进一步阐述了我们对这一观点的论证及其重要性。
训练时间的视觉变压器的结构修剪
基于注意力的变压器已成为实现自然语言处理和计算机视觉等任务的强大范式。但是，与卷积网络相比，变压器通常会显示更高的计算成本和参数计数。这种效率低下会阻碍将变压器部署到资源约束设备（例如边缘设备）上。结构化的修剪技术提出了一个有前途的方向，可以压缩变形金刚的边缘计算方案。本文研究了修剪技术以在视觉变压器中诱导结构化的稀疏性，从而减少了计算要求，同时最大程度地减少准确性降解。目标是为有效的视觉变压器推理开发方法。结构化的修剪在训练时间时通过解决一个优化问题来学习对单个网络组合的重要性得分，该问题试图最大程度地提高任务性能，同时最大程度地减少模型中参数的数量。随后，重要性得分转化为二进制掩码，这些面具修剪不重要的结构，例如特定线性层输出二 - 段或整个注意力头。为了促进诱发稀疏模式的规律性，提出了各种面具分享策略，以使相关构件元素的修剪决策对夫妇进行修剪决策。规律性至关重要，因为由于特定的变压器的特定连接模式，完全独立性排除了某些蒙版组件的去除，从而导致模型实际部署在硬件上时，导致压缩率较低。经验结果表明，在图像分类任务中，组件完全独立的掩蔽优于平衡准确性和稀疏性的共享策略。仍然是实验表明，通过共享和独立面具的混合，提出的修剪方案成功地压缩了视觉变压器的90％，精度仅为4％或70％的压缩率，精度下降小于1％。
修剪神经网络中相互抵消的权重
如果神经网络规模较大，则往往在训练时获得更高的准确度，即使生成的模型参数过多。但是，在训练之前、之中或之后小心地删除过多的参数，也可能产生准确度相似甚至更高的模型。在许多情况下，这可以通过简单的启发式方法实现，例如删除一定比例的绝对值最小的权重，即使绝对值并不是权重相关性的完美指标。在获得明显更佳的剪枝性能取决于考虑删除多个权重的综合影响这一前提下，我们重新审视了基于影响的剪枝的经典方法之一：最佳脑外科医生 (OBS)。我们提出了一种易于处理的启发式方法来解决 OBS 的组合扩展，其中我们选择要同时删除的权重，并将其与未剪枝权重的单次系统更新相结合。我们的选择方法在高稀疏性方面优于其他方法，如果在这些方法之后应用单次权重更新，也会很有优势。源代码：github.com/yuxwind/CBS。