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带射频的卷积神经网络，带有射频旋转纳米驱动器
摘要卷积神经网络（Lecun and Bengio 1998脑理论与神经网络手册255-58； Lecun，Bengio和Hinton 2015 Nature 521 436-44）在现代信号处理和机器视觉中是最先进的，无处不在。如今，基于新兴纳米版的硬件解决方案旨在减少这些网络的功耗。 这是通过使用实现卷积滤波器并顺序乘以输入的连续子集的设备，或者通过使用不同的一组设备来并行执行不同的乘法，以避免将中间计算步骤存储在内存中。 SpinTronics设备由于提供了各种神经和突触功能，因此可以进行信息处理。 然而，由于其低/偏高/比率，在单个步骤中使用横杆式旋转记忆阵列进行卷积所需的所有乘法将导致偷偷摸摸的路径电流。 在这里，我们提出了一个建筑，其中突触通信基于共振效果。 这些突触通信具有频率选择性，可防止由偷偷摸摸电流引起的串扰。 我们首先演示了一系列自旋谐振器如何通过依次校正编码连续输入集的射频信号来充当突触并进行卷积。 我们表明，具有多个自旋谐振器的多个链可以实现并行实现。 我们为这些链条提出了两种不同的空间布置。如今，基于新兴纳米版的硬件解决方案旨在减少这些网络的功耗。这是通过使用实现卷积滤波器并顺序乘以输入的连续子集的设备，或者通过使用不同的一组设备来并行执行不同的乘法，以避免将中间计算步骤存储在内存中。SpinTronics设备由于提供了各种神经和突触功能，因此可以进行信息处理。然而，由于其低/偏高/比率，在单个步骤中使用横杆式旋转记忆阵列进行卷积所需的所有乘法将导致偷偷摸摸的路径电流。在这里，我们提出了一个建筑，其中突触通信基于共振效果。这些突触通信具有频率选择性，可防止由偷偷摸摸电流引起的串扰。我们首先演示了一系列自旋谐振器如何通过依次校正编码连续输入集的射频信号来充当突触并进行卷积。我们表明，具有多个自旋谐振器的多个链可以实现并行实现。我们为这些链条提出了两种不同的空间布置。对于每个人，我们解释了如何同时调整许多人工突触，从而利用了突触重量共享特定的卷积。我们通过使用自旋振荡器作为人工微波神经元来展示如何通过使用自旋振荡器在卷积层之间传输信息。最后，我们模拟了这些射频谐振器和自旋振荡器的网络，以求解MNIST手写数字数据集，并获得与软件卷积神经网络相当的结果。由于它可以与纳米设备的单一步骤完全平行运行卷积神经网络，因此本文提出的架构对于需要机器视觉的嵌入式应用程序（例如自主驾驶）很有希望。
AR辐射性偷偷摸摸的预览顺序浸润两光子聚合的3D光子晶体，用于中等光谱应用，3月15日，20
AR辐射偷偷摸摸的预览连续浸润，两光子聚合的3D光子晶体用于中等光谱镜应用，2024年3月15日，2024年3月15日，也称为PHCS，是空间有组织的结构，具有与光波长相等的光学晶格参数。自发现以来，PHC一直在电信行业中找到应用，包括MID-IR光谱应用，电子门和光学计算和ICS的偏振滤波器以及压力强力传感。PHC还可以实现设备小型化（包括微流体），生物传感和化学感应。PHC的唯一几何特性和折射率可以允许或限制在特定频率范围内电磁波的传播。频率的受限范围称为光子带隙（PBG），其存在使结构可以减慢并塑造光。将其应用于气光谱应用中的传感器时，较慢的光会增加光和目标气体之间的相互作用时间，从而增强了灵敏度。PBG高度依赖于PHC和背景材料（通常是空气）之间的折射率（RI）对比度。当存在较差的RI对比条件时，PHC的应用受到限制。在这份新报告中，伊利诺伊大学的伊利诺伊大学科学家和Argonne National Lab通过将内部光学表面覆盖具有ALD沉积的高折射率ZnO的内部光学表面，从而提高了高级三维（3D）PHC的RI，从而使未来的改进能够改进，从而实现了敏感性，准确性，基于pHC的限制。，无论极化如何，带有频带结构中禁光传播频率的完整PBG区域都使三维（3D）PHC在光谱应用中优先于2D和1D PHC，但证明更难制造。唯一设计用于支持顺序浸润合成（SIS）过程，Arradiance的Gemstar TM ALD系统比常规ALD降低了反应温度，更高的反应压力和更长的反应时间。这使前体气体能够在3D聚合物基质内浸润并在深处反应，从而确保没有降解，材料损失或脱气。
为您的健康：爱您的心-Healthcare Consortium
您知道2月是美国心脏月吗？这使人们成为人们心脏健康和习惯的好时机。虽然这对所有年龄的人都很重要，但对于老年人来说尤其重要。那是因为心脏病仍然是老年人死亡和残疾的主要原因。根据疾病控制与预防中心（“ CDC”）的说法，心脏病会影响超过18％的65岁及以上的人 - 在5名老年人中，几乎有1个经历与心脏有关的健康问题的老年人！在我们的农村社区中，大部分人口已有65岁以上，这意味着我们有很多家庭成员，朋友和邻居受到心脏健康不良的影响。因此，我们所有人都有充分的理由弄清楚如何采用心脏健康的习惯，并鼓励他人中的人们。那些心脏健康的习惯是什么？国家心脏，肺和血液研究所建议改变许多生活方式，以改善心脏健康。保持活跃是您可以为自己的心脏做的最好的事情之一，而您不必从马拉松比赛开始。微小的变化（我们喜欢称为“升级”）确实可以带来很大的不同。例如，当您喝早上咖啡，爬楼梯或停车位时站起来，偷偷摸摸地偷偷摸摸地偷偷摸摸，这是您可以做出真正价值的渐进式变化。虽然目标是每周至少进行150分钟（2.5小时）的运动，但您不必在漫长而严格的运动课程中实现这一目标。相反，首先一次只需10分钟，然后尽可能多地重复活动的“微剂量”。吃心脏健康的饮食也会产生很大的不同。无需大修您的食品储藏室，而是从做出小改进开始，我们喜欢将“交易”称为您已经吃的东西。例如，尝试限制食用脂肪肉，糖粉的饮料和高度加工的食物，并用瘦肉，不加糖的饮料（例如水，seltzer或Tea）以及较少加工的食物（如全谷物）代替它们。这些简单的掉期不是根本性的变化，但对于支持您的心脏的健康仍然可以大有帮助。最后，您的心脏从静止状态中受益，就像活动所做的一样。每晚瞄准7-9个小时的高质量睡眠。坚持一致的就寝时间和唤醒时间表可以改善您的睡眠方式，从而帮助您的身体和心脏充电。
非营利组织（NPO）可疑活动...
•被一个坏演员“劫持”，例如员工或志愿者，他们对资金有影响，并将其转移到恐怖组织，恐怖分子或个人恐怖分子中。然后可以将偷偷摸摸的资金用于恐怖主义原因，例如资助恐怖袭击，获得武器并支付外国恐怖分子战斗人员及其家人没有足够的程序，并且不承担与谁合作（合作伙伴）或向（受益人）合作的人。合作伙伴可以包括NPO与当地合作或其承包商，供应商和供应商合作的其他NPO和慈善机构，例如，其安全人员被迫支付“贡品”，费用或税款，以使其“安全通道”以“安全通道”进入，通过，通过，通过，运行，并在区域
在美国最高法院
此外，第五巡回法院的决定危险地扩展了“偷偷摸摸的手势”法学，使官员能够对怀疑拥有枪支的任何人使用致命武力，无论该人是否采取肯定的步骤威胁他人。法院得出的结论是，贾拉迪（Jaradi）决定枪杀阿格塔（Argueta）先生的决定是适当的，因为视频证据表明，阿格塔（Argueta）先生“逃离时握住他的右臂，”他的右臂在他的身边”，后来在他的人身上发现了枪。法院承认，该录像没有反映Argueta先生展示他的枪，更不用说在任何时候将其指向任何人。没有最高法院的先例支持这样的观念，即一个人没有更多的人证明使用致命武力是有充分理由的。这种方法对人类生命的神圣性不足，并引起了第四修正案的侵犯和悲剧，尤其是在德克萨斯州等宪法携带国家。
对量子计算作为服务的评论（...
云计算是全球构建的框架工作。量子处理是临时研究中的投机模型。云框架在安全，处理，加固和区域方面存在一些缺点。以一种或另一种量子处理的方式，代表了一些渐进式答案，用于生存云缺点。大多数分析师在量子处理中都是理想主义的，这将改善云框架。很难巩固这两个独特的框架。我们将在附近显示两个量子。量子密码学和视力受损的量子处理，以确保云计算。量子密码学将确保通过云结构程序员传输客户信息传输和通信。计算将确保偷偷摸摸地聆听或从任何恶性云供应商或局外人中获取信息处理的那一刻。本文的重大目标是显示焦点，在透视上限制量子计算的障碍，以将其与云框架结合在一起。同样调查量子计算和PC的当前改进。同样，我们将对有用的研究领域中的量子云计算框架进行一些激动的分析。本文将协助我们总结我们在未来工作中应考虑的重大问题
建造一个弹性的猪肉供应链到沙门氏菌
抽象沙门氏菌属。猪肉供应连锁店中的控制一直是一个具有挑战性的问题，不足的控制可能会带来很大的社会和经济后果。常规风险管理和风险管理方法和模型并不能够解决由沙门氏菌属引起的潜在食品安全冲击，因为它们主要专注于评估减少沙门氏菌属的措施。风险而不是发展弹性能力（例如，适应风险突然变化的灵活性）。我们的研究是将弹性概念纳入沙门氏菌属的定量建模的第一个。在猪肉供应链中传播。这项研究的目的是在沙门氏菌属引起的不同食品安全冲击下探索猪肉供应链的弹性性能，并研究干预措施对降低这些冲击对链条弹性性能的影响的有效性。方案分析表明，所研究的弹性策略或干预措施的有效性取决于风险效果（即默认，最小，最大，最大沙门氏菌属的最大水平。污染）猪肉供应链。对于猪肉供应链具有最低和默认的风险填充，应更多地关注猪对沙门氏菌属的弹性的增加。感染。对于具有最大风险的供应链，重点应放在改善屠宰场的性能上，例如仔细的偷偷摸摸，逻辑屠杀。得出结论，提高猪肉供应链的弹性性能可以促进安全的猪肉供应。
samartha brahmbhatt
指导出版物1。“针对目标投掷的最终效力者的识别和学习控制” - Hasith Venkata Sai Pasala，Nagamanikandan Govindan和Samarth Brahmbhatt，IEEE Robotics and Automation and Automation Fetters，第1卷。9，不。11，pp。9558-9564，2024年11月2。“ Imagine2Servo: Intelligent Visual Servoing with Diffusion-Driven Goal Generation for Robotic Tasks ” - Pranjali Pathre, Gunjan Gupta, M. Nomaan Qureshi, Mandyam Brunda, Samarth Brahmbhatt , and K. Madhava Krishna, IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2024 3.“ OpenBot-Fleet：与真实机器人进行集体学习的系统” - MatthiasMéuller，Samarth Brahmbhatt，Ankur Deka，Ankur Deka，Quentin Leboutet，David Hafner和Vladlen Koltun和Vladlen Koltun，国际机器人和自动化（ICRA）2024 4。“偷偷摸摸的人：偷偷摸摸的声学本地化” - 孟尤杨，帕特里克·格雷迪，萨玛斯·布拉姆布哈特，Arun Balajee Vasudevan，Charles C. Kemp，Charles C. Kemp和James Hays，Inter-National-National-National-National-National-National-National-inter-National-inter-National-national-inter-National-national-of Robotics and Automation and Automation（ICRA）20224 5。“基于触觉的对象插入政策的零射击” - 萨玛斯·布拉姆·伯特（Samarth Brahmbhatt），安卡尔·德卡（Ankur Deka），安德鲁·斯皮尔伯格（Andrew Spielberg）和马蒂亚斯·米勒（MatthiasMéuller），国际机器人和自动化会议（ICRA）2023 6。“压力之间：估算单个RGB图像的手压力” - 帕特里克·格雷迪，昌昌唐，萨玛斯·布拉姆·Bhatt，克里斯托弗·D·特里克，陈德·沃恩，詹姆斯·海斯，詹姆斯·海斯和查尔斯·肯普，欧洲计算机视觉会议（ECCV）2022（ORAL）7。“对软机器人抓手的视觉压力估计和控制” - 帕特里克·格雷迪，杰里米·A·柯林斯，萨玛斯·布拉姆·布拉特，克里斯托弗·D·特·特维格，昌昌唐，詹姆斯·海斯和查尔斯·C·坎普，IEEE/RSJ IEEE/RSJ国际智能机器人与系统（IROS）（IROS）2022 8。“联系人：优化联系以提高抓地力” - 帕特里克·格雷迪，郑昌，明·沃，克里斯托弗·D。“联系人：带有物体接触和手动姿势的grasps的数据集” - 萨马斯·布拉姆·汉特（Samarth Brahmbhatt），昌昌唐（Chengcheng Tang），克里斯托弗·D·特克格（Christopher D. Twigg），查尔斯·C·肯普（Charles C.“走向无标记的抓握捕获” -Samarth Brahmbhatt，Charles C. Kemp和James Hays，AR/VR计算机视觉的第三次研讨会，CVPR 2019 11.“ ContactGrasp：来自接触的功能性多手指掌握综合” - Samarth Brahmbhatt，Ankur Handa，James Hays和Dieter Fox，IEEE/RSJ国际智能机器人和系统国际会议（IROS）2019
惊奇与恐惧：基于人工智能的自然语言生成对写作教学的影响 Chris M. Anson 北卡罗来纳州立大学
惊讶与惶恐：基于人工智能的自然语言生成对写作教学的影响 Chris M. Anson 美国北卡罗来纳州立大学 Ingerid S. Straume 挪威奥斯陆大学 摘要 基于人工智能的自然语言生成系统目前能够在极少的人为干预下生成独特的文本。 由于这类系统的改进速度非常快，如果教师期望学生自己写作——参与产生和组织想法、研究主题、起草连贯的文章，并利用反馈进行原则性修改等复杂过程，这些修改既能提高文本质量，又能帮助他们成长为作家——那么他们将面临这样的前景：学生可以使用这些系统生成看起来像人类的文本，而无需参与这些过程。 在本文中，我们首先描述基于人工智能的自然语言生成系统（如 GPT-3）的性质和功能，然后就教师如何应对系统日益改进及其对学生的可用性所带来的挑战提出一些建议。简介 教育工作者长期以来一直担心新技术的进步会颠覆学生的学习过程——这种担忧在电子计算器出现后的几十年里一直存在于数学教师中（见 Banks，2011）。互联网的出现首先引发了学生对资料来源使用的偏执，因为只需点击几下鼠标，就可以获得大量信息，而且复制粘贴成为学生在不注明出处的情况下将他人的文字拼接到自己的文章中的一种简单方法。文本可以在屏幕上进行操作以达到所需的长度（例如，通过不知不觉地增加逗号和句号的字体大小或更改字符宽度）。精通技术的学生很快就能通过用系统无法识别的西里尔字体替换看起来相同的字母、在行末添加不可见的单词（白色字体）或添加虚构的参考资料来欺骗抄袭检测工具。手机使人们能够通过发短信、存储信息或在线搜索在课堂考试中作弊。论文写作服务在互联网上蓬勃发展。与此同时，更复杂的翻译程序继续困扰着外语教师和那些与 L2 学生一起工作的人（Karbach，2020 年）。然而，与基于人工智能的语言生成技术的潜力相比，这些偷偷摸摸的逃避将显得微不足道：系统可以自动生成与人类书写完全或几乎完全一样的文字。这种下一代自然语言处理技术为写作教育者提出了关键问题。在本文中，我们首先简要描述了 GPT-3 等能够生成、总结、组织和翻译自然语言文本的人工智能系统的发展，并提供了一些这些系统功能的示例，既有帮助又令人不安。然后，我们讨论这些系统对学术写作教学的影响，在这些系统中，它们将越来越普及，并可供学生使用。