XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System加速的
对飞行仪表和...的安全关键可视化
工艺。讨论了现代飞行员显示器的不同内容。考虑了航空电子设备可视化系统开发的特殊性。民航系统中使用的所有软件都是安全关键的，必须符合国际安全标准。这对所使用的硬件和软件开发过程都提出了额外的要求。飞行员显示可视化系统的核心是 OpenGL 安全关键 (SC) 库。本文介绍了我们阐述的软件和硬件 OpenGL SC 实现。我们通过针对航空应用的具体情况优化 OpenGL SC 代码、使用多核处理器以及最终通过利用 GPU 硬件加速的库来描述渲染加速的各个方面。本文报告了针对实际航空应用测量的实现的渲染速度。只有相对简单的应用程序才能在不使用 GPU 的情况下以可接受的帧速率渲染。还讨论了可视化系统认证的进一步发展和可能性。精心设计的可视化软件旨在与俄罗斯实时操作系统 JetOS 一起使用。
新闻稿 220622 国防部采取负责任的途径推动人工智能发展和加速
弗吉尼亚州阿灵顿——今天，国防部副部长凯瑟琳·希克斯签署了国防部确保人工智能发展和加速的道德规范的前进方向——负责任的人工智能战略和实施路径（RAI S&I 路径）。该文件是灌输和实施国防部于 2020 年 2 月通过的人工智能道德原则的下一步。
ECE 695R：片上系统设计，2009 年秋季
– 效率和灵活性之间的权衡 – 设计硬件加速器、将加速器连接到软件、自动硬件/软件分区 – 特定于应用程序的指令处理器、ASIP 设计的基本方法、可扩展处理器、自定义指令集的自动合成 – 用于硬件加速的高效软件架构 • 行为合成：将软件编译成
机器学习工程师（加速程序）
角色持有人将有助于软件开发活动，以促进机器学习在科学发现中的应用。通过为研究项目的发展提供建议，并向大学的研究人员提供支持，角色持有人将为一个环境做出贡献，在这种环境中，来自各个领域的研究人员有权建立高质量的研究软件。角色持有人将负责将良好实践纳入科学编程中，以加速和加速的教学活动为支持。角色持有人将为Accelerate的AI诊所提供软件支持，该诊所支持剑桥大学的研究人员解决实施机器学习方法时可能遇到的工程问题https://science.ai.ai.cam.ac.ac.uk/ai-clinic/。他们将有助于加速的社区参与活动，促进软件工程在研究中的重要性，并支持最佳实践的吸收。角色持有人还将为团队内的教学活动做出贡献，包括我们的培训课程（https://science.ai.cam.ac.uk/resources），研究小组和演讲课程，例如机器学习和物理世界和高级数据科学
cn_egm for SDG13，at 2024 HLPF_AS，27年2月27日
IPCC第六次评估报告指出，由创纪录的温室气体排放驱动的全球温度（目标13.2）已经超过1.1°C。《联合国气候变化框架公约》（UNFCCC）的最新国家确定的贡献（NDC）合成报告发现，根据《巴黎协定》下的气候承诺，与2019年相比，到2019年的水平相比，到2030年，到2030年的排放量仅降低了0.3％，与确保1.5°C的预期相比，这是2.5-2-5-2-5-2-5-2.5-2。由UNEP的最新排放差距报告。上升的海平面构成了严重的威胁，创纪录的高温浓度导致了加速的全球变暖。 沿海地区，大约有9亿人口（全球十分之一的人）面临巨大的风险，并且在脆弱地区已经进行了重新搬迁。上升的海平面构成了严重的威胁，创纪录的高温浓度导致了加速的全球变暖。沿海地区，大约有9亿人口（全球十分之一的人）面临巨大的风险，并且在脆弱地区已经进行了重新搬迁。
使用Rindler观察者模拟无限期的因果秩序
实现了有限的因果秩序（ICO），理论上的可能性即使物理事件之间的因果关系也可以受到量子叠加的构度，除了其基本物理研究的一般重要意义外，还将启用量子信息处理，从而超过基础的causal结构，这些方案均超过了causal结构。在本文中，我们从一个主张开始，即观察者处于量子叠加状态的状态，即与黑洞的事件范围在两个不同的相对距离处，有效地存在于黑洞产生的ICO时空。通过援引施瓦茨柴尔德黑洞的近摩恩几何形状是Rindler时空的几何形状，我们提出了一种通过Rindler观察者模拟ICO时空观察者的方法，即以两种不同适当的适当加速的叠加状态下的叠加状态。通过扩展，一对带有适当加速的Rindler观察者模拟了一对纠缠的ICO观察者。此外，这些Rindler-Systems可能通过光力谐振器具有合理的实验实现。