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自治系统的神经架构大小
摘要 - 神经网络（NNS）现在广泛用于自主系统中的感知处理。来自摄像机和激光镜等传感器的数据，在由NNS处理后，构成了自治功能的核心的饲料控制算法。此类NN在图形处理单元（GPU）上实现，现代GPU可以分配到多个虚拟机中，每个机器都实现了单独的NN。给定一个具有多个NN的自主系统，每个NN应该如何尺寸和实施它们的GPU进行最佳分区？在这项工作中，我们研究了多种GPU分区技术，其目的是最佳和安全的系统级控制性能。I. I Tratsuction的进步深度学习技术导致自主系统中神经网络（NNS）的广泛部署。由于其任务关键性，验证驾驶系统通常需要NN组件的高精度。但是，达到最新准确性通常会导致计算和记忆需求增加。尽管努力压缩NNS提高效率（例如，[1]），在官能系统的内在空间，能源和成本限制中满足准确性要求的挑战仍然很大。此外，此类系统的总体性能，包括感应，决策和驱动，不仅受到其NN组件的准确性，而且还受到控制系统对NN输出不确定性的敏感性的影响。这项工作的贡献：我们解决自主系统中NNS的资源分配，以优化安全性和控制性能。，深度估计）。由于NN估计错误的影响在整个系统上都有不同，因此对整体系统性能进行优化需要一种细微的方法来分配NN，优先考虑关键功能，同时为他人分配足够的资源。具体来说，我们专注于用于状态估计的NN（例如由于可以对GPU和现代GPU进行分配，因此分配问题会减少到NN的尺寸和GPU分区。我们提出了三种用于NN尺寸的启发式方法，并表现出与详尽的搜索相比，其综合努力明显少得多。据我们所知，没有先前的工作将自主系统的控制性能与NNS的尺寸或GPU分配有关。相关工作：嵌入式NNS的记忆，计算和能量需求的选择存在广泛的文献。值得注意的策略包括开发较小，更有效的NNS [1]，[2]和实施早期出口
涡轮机大小和技术发展的增长...
在这项研究中，除了世界各地的风力涡轮机技术的最新进展和趋势外，土耳其安装的商业风力涡轮机技术的进步也得到了彻底检查。在这方面，已经在2011年至2019年至2019年之间获得了几个用于安装的风力涡轮机，包括涡轮数，安装功率（MW），平均额定能力（MW），平均转子直径（M），平均特定功率容量（M 2）和平均轮毂高度（M 2）和平均轮毂高度（M）。根据获得的结果，土耳其年度安装的风力涡轮机的平均额定能力从2011年的1.86兆瓦升至2019年的3.52兆瓦。然而，年度安装的风曲线的平均特定功率从423.7 W/m 2下降到314.1 W/m 2。结果表明，特定功率的大小和减少的增长导致了更高的功率输出的趋势，而风力涡轮机能力因子和发电能力在土耳其的上升。随着时间的推移，带直径较大的风力涡轮机开始显示在陆地上更容易观察到。为此，在选择位点选择过程中调节涡轮可见性的建议解决方案是潜在的可见性模型（PVM），该模型应用作辅助变量。
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2024 年入学 帖子大小
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头大小和学术表现-OJS
本文的目的是研究学校学生的头大小与学习成绩之间的潜在相关性。作为材料，使用J. Aul教授在1966 - 1969年衡量的5034年7 - 18年历史的爱沙尼亚学校学生的头长度和广度测量数据。为了获得头部大小及其增长的发展，使用了头部模块A。使用4840名年龄在8-18岁的学校学生（2406名男孩和2434名女孩）的数据研究了头大小和学校学生的学业表现之间的相关性。根据学校学生在三点系统中的成绩评估学业表现：I - 低，II - 中，III - 良好的学术表现。因此，在塔林学校的学生中，发现头部模块A相对均匀且相对较小（男孩为7％，女孩为4.5％），而男孩的头大于女孩”。男孩和女孩年龄较大的学校学生的相对头模块A下降。直到14岁，男孩的头部模块A的相对价值比女孩大；然而，从16岁开始，男孩的头部模块A的相对价值比男孩更大。在男孩和女孩中都发现了学术性能与头大小之间的显着相关性。头部大小的最大差异是低下学业表现的学生。后者的头部模块A基本上更大。在青春期，几年后的男孩比在女孩中，上述相关性更弱。
学习有关服务和份量的大小 - 糖尿病
您选择吃的部分（例如2杯谷物）可能会超过1个，如食品标签上所列（例如1杯谷物）。这就是为什么它有助于测量或称量您吃的食物的原因。因为食品标签的值是基于份量的，因此您需要知道1坐时吃多少份。
裁决：大小和/或复杂性是否重要？
建筑合同。实际上，议会是否如此设想，也许是对质疑的。在库尔森（Coulson）进行建筑裁决（第4版）作者在对房间中的大象的讨论中指出，“可能会说：“大和/或复杂的争议不是1996年法案的制定者在创建裁决过程时所考虑的，并且使用司法程序来解决此类索赔是错误的，而且是不公平的”（¶13.1313）。在Carillion Construction Limited诉Devonport Royal Dockyard Ltd [2005] EWCA Civ1358中，还有许多其他司法评论，包括Chadwick LJ在Carillion Construction Limited诉Devonport Royal Dockyard Ltd [2005]中，他怀疑在法定计划中是否将涉及法律涉及的难题的纠纷是否适用于所有涉及法律的纠纷，是否适用于该法规，或者适合所有纠纷。本文考虑了家庭群体的最新决定，以及基于争议太大和/或复杂而无法成为转诊的主题的挑战中剩下什么生活（如果有的话）。
大型域大小的采样lov。
𝑝代表每个约束的最大违规概率，而𝐷代表依赖关系程度，由约束可以与之共享变量的其他约束的最大约束数量给出。此情况（1）后来证明本质上是紧密的[SHE85]。随后的算法LOV'ASZ Local Lemma的工作试图通过有效的算法建设性地找到CSP解决方案。这导致了一系列研究[BEC91，ALO91，MR99，CS00，SRI08，MOS09，MT10]，最终在算法中达到了有效找到CSP解决方案（1）中的条件。在一起，这些贡献为CSP解决方案的存在/构建建立了尖锐的阈值。On the other hand, a considerable amount of work has been focused on the counting/sampling Lov ´ asz local lemma [ BGG + 19 , HSZ19 , Moi19 , GLLZ19 , FGYZ21a , FHY21 , JPV21a , JPV21b , HSW21 , GGW22 , QWZ22 , FGW22 , HWY22 , HWY23A，QW24]，旨在表征局部引理类型制度，在该方案下（大约）计数或（几乎均匀）采样CSP溶液的问题是可以处理的。硬度在[BGG + 19，GGW22]中导致表明，LLL的计数/采样变体需要更严格的条件𝑝𝐷2≲1，其中≲隐藏了低阶因子和构成。即使仅限于CSP的某些规范子类，例如𝑘 -CNF或HyperGraph Colorings也是如此。关于上限，当前的最新[HWY23A]表明，在条件𝑝𝐷5≲1的情况下，计数/采样CSP溶液可有效地求解。但是，计数/采样LLL的正确阈值尚不清楚。以下问题是我们对计数和采样CSP解决方案的关键现象的理解至关重要的：
加热器大小对具有强烈局部加热
强制对流沸腾是一种有效的冷却技术，用于热载应用中的温度管理。由于对计算能力的不断增长的需求，微电子的快速发展在科学家和工程师面前设定了有效的微处理器的有效温度控制的任务[1，2]。此类应用的三维集成微处理器中的体积热通量已经达到10 kW/m 3 [2]，并且此类处理器中的热通量分布可能非常不平衡。除此之外，已经开发了基于GAN晶体管的新一代电力电子产品，它具有高密度能量转换所需的特征，这将需要密集的冷却，[3]。在通道和微型通道中沸腾的流量已经积极研究[4-5]。例如，在[6]中，研究了具有均匀加热壁的微通道中的纵横比的影响，作者发现该比率对传热系数有很大的影响。在[7]中，研究了硅微通道水槽中的饱和水的饱和水，并研究了微通道的持续液压直径和不同的长宽比。已发现纵横比对传热特征有很大影响。然而，墙壁过热的关键问题，流动的固有不稳定以及在常规连续平行的微通道中的关键热通量值低，为在具有高热量磁通量的设备中实际应用的微通道散热器实际应用带来了严重的问题，[8]。在[9]中，研究了通道高度对传热的影响和具有不均匀加热（流量宽度大于加热器宽度）的平坦微型通道中的临界热通量。然而，尽管加热器与通道宽度之比的影响尚不清楚，尽管它可能对微型和微通道的沸腾传热效率产生重大影响。