摘要:在人工智能的时代,卷积神经网络(CNN)正在成为一种用于图像处理的强大技术,例如去核,超分辨率甚至样式转移。他们表现出很大的潜力,可以将下一代相机和展示带入我们的日常生活。但是,传统的CNN加速器很难在边缘生成超高分辨率视频,因为它们的大量急速带宽和功耗。例如,用于降级的高级FFDNET可能需要131 GB/s的DRAM带宽,而在4K UHD 30FPS处则需要106个计算顶部。在这次演讲中,我将介绍我们最近的两部作品,以应对DRAM带宽和功耗的挑战。首先,我将讨论图像处理CNN带来的图像二线革命并阐述其设计挑战;为了清楚起见,他们与识别CNN的差异将得到强调。然后,我将以整体方式介绍我们的第一份作品 - ECNN [Micro'19],共同优化推理流,网络模型,指令集和处理器设计。尤其是,具有面向硬件的ERNET模型的基于块的推理流可以支持FFDNET级DINOISING和SRRESNET级超分辨率,在4K UHD 30 FPS下使用小于2 GB/s的DRAM带宽。最后,我将介绍我们的第二件作品(ISCA'21],它利用了Ring Argebra的常规稀疏度,以实现近乎最大的硬件节省和优雅的卷积发动机质量降解。布局结果表明,可以分别使用3.76 W和2.22 W进行等效的41个高位计算,分别以40 nm的技术为50%(无质量下降)和75%和75%(PSNR下降的0.11 dB)。
这种快速的风险评估(RRA)旨在评估2024年上一学期和2025年开始在美国地区流行国家的最新公共卫生风险。考虑了以下标准进行了此RRA:(i)人类健康的潜在风险(包括暴露风险,疾病的临床 - ePIDEPIDEMIological行为,严重性和严重性的指标以及更详细的风险因素和确定性因素),基于2024和2025和2025年案件中的案件确认趋势的增加,以及在2024年和202.50%(50%)的情况下(2024); (ii)传播的风险,特别是潜在扩散到历史上被归类为疾病风险低的地区,以及(iii)在特有国家内的早期发现,预防和控制能力的不同能力的公共卫生风险,低疫苗覆盖率,低疫苗覆盖率,以及该地区黄热病疫苗短缺的情况。黄热病是一种急性出血性疾病,在十二个国家和南美一个领土上是特有的:阿根廷,玻利维亚,巴西,哥伦比亚,欧洲厄瓜多尔,埃克斯利亚岛,圭亚那,圭亚那,圭亚那,圭亚那,巴拿马,巴拉那,巴拉圭,秘鲁,秘鲁,Surinidad,Trinidad和Tobago和Belivarian(1)(1)(1.1(1)(1)(1)(1)(1)这种疾病在整个历史上引起了许多流行病的死亡率高。病例可能很难与其他病毒出血的发烧,例如体育症病毒,汉塔病毒或登革热。在2024年,在美洲地区确认了61例黄热病病例,其中30例致命(病例死亡比率,CFR = 50%),分布在五个国家之间(3)。在登革热爆发正在发展的情况下,疾病的诊断,尤其是在早期阶段,可能很困难,尤其是当医护人员缺乏检测和治疗病例的经验时(1)。在2025年流行病学周(EW)1和EW 4之间,已有16例确认的黄热病病例,其中7例致命。在2024年,案件主要据报道,整个玻利维亚,巴西,哥伦比亚,圭亚那和秘鲁的亚马逊地区。在2025年,案件主要记录在巴西的圣保罗州和哥伦比亚托利玛部,这两个国家的亚马逊地区以外地区(3)。在美洲,有两个黄热传播周期:Sylvatic和Urban。所有案件发生在由于工作或生态旅游活动而导致野生和/或森林地区(Sylvatic Croce)中有史的人(1-3)。美洲地区黄热病爆发的风险很高。在2024年报告中报告的大多数病例没有黄热病疫苗接种病史(3)。,即使区域黄热病疫苗覆盖率在1920年至2023年之间的疫苗接种覆盖率之前并不是最佳,但在2020年至2023年之间,疫苗接种的覆盖率大大下降,从而增加了所有地方性国家的易感人群的数量。在2023年,厄瓜多尔和圭亚那获得了大于或等于95%的黄热疫苗覆盖率,只有两个国家苏里南,特立尼达和多巴哥的覆盖范围在90%至94%之间。此外,六个国家的黄热病疫苗覆盖率不到80%:阿根廷,玻利维亚的多元状态,巴西,巴拿马,秘鲁和委内瑞拉玻利瓦尔共和国(4)。
● 在西北地区的约 44,500 人中,47%(20,607 人)居住在耶洛奈夫。耶洛奈夫是该地区最大的社区,也是金融经济活动的中心。● 耶洛奈夫和西北地区的人口都很年轻,中位年龄和平均年龄(34 岁)比加拿大平均年龄(41 岁)低五到六岁。● 耶洛奈夫 23% 的人口认为自己是原住民,而整个西北地区和加拿大的比例分别为 51% 和 4.9%。● 耶洛奈夫拥有一支受过良好教育的劳动力队伍,25.5% 的人拥有大专证书或文凭,另有 23.2% 的人拥有学士学位。9.3% 的人获得了学士学位以上的学历。● 公共管理部门雇用了耶洛奈夫四分之一以上(26.1%)的工人。零售业(9.3%)、医疗保健和社会援助业(8.9%)、运输和仓储业(7.2%)以及采矿业(6.6%)位列前五大行业。● 下图显示了黄刀镇 1,453 家企业按年度营业执照的代表性:
符号 上限-C 上限值是接触不应超过的极限值。 可吸入分数 STEL 短期接触极限:接触不应超过的极限值,与 15 分钟时间相关(除非另有规定)。 TWA 时间加权平均值(长期接触极限):与 8 小时参考期时间加权平均值相关测量或计算(除非另有规定)
黄热病(YF)会引起高烧,肝功能障碍,肾功能衰竭,高毛病和血小板功能障碍,并可能导致震动和死亡,病例型效率比为20-50%。YF疫苗接种可导致长期保护性免疫。严重的不良事件(SAE),例如YF疫苗相关的神经疾病(Yel-and)很少见。我们提出了一个56岁的高加索人发烧,头痛和认知问题的案例。他在症状发作前4周接受了原发性YF疫苗接种。脑脊液通过逆转录酶聚合酶链反应和确定的Yel and诊断为YF病毒测试了YF病毒的阳性(POS)。患者通过症状治疗康复。我们回顾了有关Yel和Medline索引的已发表的临床报告。我们识别并分析了53个病例报告。四十五名患者是男性,八名女性。二十九起案件符合定义的Yel和24箱的标准,并根据YF疫苗安全工作组的规定。我们应用了布莱顿协作诊断标准来评估临床诊断的诊断准确性,并发现38例报告的脑膜脑炎和七个病例,七个急性传播性脑脊髓炎(ADEM)的吉兰·巴雷综合症(GBS),六和骨髓炎。35名患者康复或改善;但是,并非所有案件都有完整的后续行动。Yel的预后和GB,ADEM或脊髓炎的预后很差。14例患者接受治疗(皮质类固醇,静脉免疫球蛋白和/或血浆置换)。总而言之,YF疫苗相关的神经疾病是非常罕见的,但在YF疫苗接种后SAE。我们描述了一个Yel的案例,并根据对文献的综述提出了该状况的标准化临床检查。鼓励YF疫苗并发症的集中注册。
大家明白,第 2254 号决议不能照搬照抄。例如,前政权不会参与任何未来的进程。当然还有其他例子。显然,在许多方面都需要新的方法和思维方式。但大家普遍认为,过渡仍需实现第 2254 号决议提出的主要目标: - 第一:可信、包容和透明的、由叙利亚人主导和主导的过渡。关于这一点,我要明确一点:我不相信任何叙利亚人会要求基于教派或种族的配额或从其他国家引进模式,而是要包括叙利亚社会和叙利亚各方的最广泛群体,以激发公众对过渡的信心。 - 第二:确保过渡政府可信、包容和非宗派主义。 - 第三:通过可信和包容的进程制定新宪法。 - 第四:根据国际标准举行自由和公正的选举,包容所有叙利亚人。主席先生,31. 过去几周,叙利亚妇女更加坚定了她们的期望和意愿,
2. 加入 150 ml ZymoPURE ™ P2(蓝色),立即轻轻颠倒试管 6 次混匀。不要涡旋!室温下放置 3-5 分钟 3。当溶液呈清澈、紫色且粘稠时,表示细胞完全裂解。 3. 加入 150 ml ZymoPURE ™ P3(黄色),轻轻颠倒试管但彻底混匀。不要涡旋!样品完全变黄后再颠倒试管 5 次。中和完成时,样品将变黄,并形成淡黄色沉淀。 4. 将 ZymoPURE ™ Giga Filter 放在 33 mm 或 45 mm 颈玻璃瓶上,并将裂解物装入 ZymoPURE ™ Giga Filter 中。确保 ZymoPURE ™ Giga Filter 牢固地放在玻璃瓶顶部,等待 10 分钟让沉淀浮到顶部。 5. 将 ZymoPURE ™ Giga 过滤器连接到真空源并打开真空 4 直到回收约 375 ml 澄清的裂解物。保存澄清的裂解物!从千兆过滤器中回收约 375 ml 的裂解物对于下一步至关重要。如果澄清的裂解物体积低于约 375 ml,请参阅附录第 10 页有关调整步骤 6 中使用的 ZymoPURE™ 结合缓冲液体积的信息。
量子算法已经发展成为高效解决线性代数任务的算法。然而,它们通常需要深度电路,因此需要通用容错量子计算机。在这项工作中,我们提出了适用于有噪声的中型量子设备的线性代数任务变分算法。我们表明,线性方程组和矩阵向量乘法的解可以转化为构造的汉密尔顿量的基态。基于变分量子算法,我们引入了汉密尔顿量变形和自适应分析,以高效地找到基态,并展示了解决方案的验证。我们的算法特别适用于具有稀疏矩阵的线性代数问题,并在机器学习和优化问题中有着广泛的应用。矩阵乘法算法也可用于汉密尔顿量模拟和开放系统模拟。我们通过求解线性方程组的数值模拟来评估算法的成本和有效性。我们在 IBM 量子云设备上实现了该算法,解决方案保真度高达 99.95%。2021 中国科学出版社。由 Elsevier BV 和中国科学出版社出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。