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深层：使用深度学习和公共多光谱图像促进大规模自动化树库存
Deeptrees项目提供了用于培训，微调和部署深度学习模型的工具，以使用德国的数字矫正图计划（DOP）以20 cm的分辨率从德国的数字矫正图计划（DOP）中使用公共访问的图像进行诸如Tree Crown分割，树状特征检测和树种分类。这些DOP图像是根据“ Amtliches popographis-kartographissches Informationssystems”（AKTIS）指南进行标准化的，以确保其长期使用的可靠性和一致性[2]。利用深层python软件包，我们成功地绘制了萨克森州（137,293,260棵树）和萨克森 - 安哈尔特（81,449,641棵树）的218,742,901棵树，展示了该工具在森林，Urban和乡村环境中的可伸缩性（图1）。这些数据集为市政当局和机构提供了宝贵的见解，以管理街道树木，监测城市绿化和评估森林健康，从而实现更明智的决策和可持续的管理实践。
液化空气集团获得欧盟支持开发首个大规模...
液化空气集团执行委员会成员、创新主管 Armelle Levieux 表示：“氨裂解和氢液化技术的结合为支持全球氢市场的增长提供了额外的解决方案。我们欢迎欧盟委员会对我们的 ENHANCE 项目的支持，该项目有助于在欧洲建立可行的可再生和低碳氢供应基础设施。根据我们的 ADVANCE 战略计划，该项目支持液化空气集团对能源转型的承诺，低碳氢在工业和交通脱碳方面发挥着关键作用。ENHANCE 支持欧洲实现碳中和的宏伟目标”。
对ESNZ委员会CFE的回应，以大规模解锁社区能源对ESNZ委员会CFE的回应，以大规模解锁社区能源
1.21。“能源行业自愿补救计划”创新基金和减少碳排放基金于2022年向社区企业开放。这些代表总基金的25％。主要基金（代表该计划的75％），专门用于帮助“脆弱的消费者”，仅开放慈善机构，并在很大程度上由大型慈善机构降低。尽管大多数社区能源组织在燃料贫困和能源效率咨询方面非常有效，但由于它主要是亲自，通常在家里，并由了解当地社区，住房股票和其他当地支持规定的人们提供（例如，债务咨询，获得福利）。这使得提供一致的服务并保留和培养好员工变得具有挑战性。布里斯托尔大学研究计算得出，社区能源燃料贫困和能源效率建议工作每花费1英镑用于送货时至少提供9英镑的社交回报。
健康免疫大规模。pdf
可能在某些情况下，学生可能需要服用非处方药（OTC）或处方药物可能会损害其判断，绩效和/或行为。学生负责了解这些药物对其判断，表现和/或行为的影响。如果学生的临床，实验室或课堂表现可能会受到OTC/规定药物的影响，则学生应与BCC残疾办公室联系以进行咨询。
一种改进的实数编码遗传算法用于大规模平面阵列综合
摘要 — 双态天线大规模平面阵列的设计有助于在最小化旁瓣电平 (SLL) 和控制第一零波束宽度 (FNBW) 变化的约束下使用遗传算法来降低能耗。通常，平面阵列用于基于电池使用的通信应用，例如便携式雷达。本文使用实数编码遗传算法 (RCGA) 优化了具有 1600 个相同天线元件的均匀矩形阵列 (URA)。执行优化过程是因为以 ON-OFF 状态的形式找到辐射元件电流激励权重的最佳集合以节省消耗的功率。因此，选择了阵列因子 (AF) 的最高性能和所需的波束宽度。本文提出的主要贡献是能够使用 RCGA 算法通过将阵列划分为阵列子集来优化大量阵列元素。执行模拟结果以验证遗传稀疏 URA 的有效性。通过选择能够高效加扰的天线元件，相当于节省了 24.4% 的能耗。本文使用 MATLAB CAD Ver. 2018a 作为平台获得了结果。索引术语 —RCGA、节能、规划器阵列、成本函数、双态天线。
理解大规模网络事件 - DiVA 门户
在过去十年中，大规模网络事件在安全化言语行为中占据了重要地位。本论文展示了网络安全作为公共安全问题的概念化如何与国家和国际环境中的网络安全治理相联系并塑造网络安全治理。它探讨了从安全化、风险化、危机和社会技术系统文献中汲取的理论视角如何提高我们对大规模网络事件现象的理解，以及主要参与者如何解读此类事件。本论文包括四篇文章，其中包括利用深入访谈、文本分析和话语分析的案例研究。研究结果表明，在国家和国际网络政策环境中，安全逻辑正稳步向基于威胁的方向发展。案例研究还强调了恶意软件扩散的不稳定性质、定向网络攻击造成附带损害的趋势、大规模网络事件的跨境特征以及民事应急参与者和私营部门在网络安全治理中的核心作用。这些发现对网络空间日益安全化和军事化的影响进行了讨论。总体而言，本论文有助于我们理解网络安全在理论和实践上如何构建为一个安全问题，并采用了有助于探索国际网络安全的分析方法。
认知控制与抑制中的焦点和大规模同步模式：综述
研究认知功能与潜在大脑活动之间的关系一直是、现在仍然是最大的神经科学挑战之一。功能性磁共振成像 (fMRI) 是一种领先的成像方法，用于量化和绘制与大脑活动相关的代谢变化的地理分布，包括静息时 (Riedl et al., 2016) 或主动处理信息时 (Chen and Glover, 2015)。脑电图 (EEG) 是一种成熟的电生理技术，可安全、非侵入性地 (Cohen, 2017) 记录静息或执行任务时 (Zani and Proverbio, 2003) 突触后浅层大脑活动的时间准确记录 (Burle et al., 2015)。结合脑磁图 (MEG)，EEG 对理解不同频率的大脑振荡与特定心理状态和过程的关系做出了广泛贡献 (Benedek et al., 2014)。此外，它还允许测量振幅、相位和同步性的局部变化，并探索与特定认知功能（Perfetti 等人，2011 年；Groppe 等人，2013 年；Roux 和 Uhlhaas，2014 年）相关的空间和时间分布，例如注意力和记忆力。本文将回顾支持认知控制和抑制的焦点和大规模协调模式的当前知识。
使用 Selene DGXA100 SuperPOD 和 Lustre 并行文件系统存储加速大规模 AI
大规模人工智能的挑战 DGXA100 和 Selene 关于 Selene 存储架构的讨论 合成和真实应用性能 客户端缓存：工作负载性能的新功能？
CHIME：CMOS 体内微电极，用于大规模可扩展的神经元记录
哺乳动物的大脑由数千万到数千亿个神经元组成，这些神经元以毫秒级的时间尺度运行，而目前的记录技术只能捕捉到其中的一小部分。能够以高时空分辨率对神经活动进行采样的记录技术一直难以扩展。研究最深入的哺乳动物神经元网络（例如大脑皮层）呈现出分层结构，其中最佳记录技术可在大面积上进行密集采样。然而，对特定应用设计的需求以及大脑的三维结构与二维微加工技术之间的不匹配严重限制了神经生理学研究和神经假体。在这里，我们讨论了一种可扩展神经元记录的新策略，即将玻璃包覆微线束与来自高密度 CMOS 体外 MEA 系统或高速红外摄像机的大规模放大器阵列相结合。由于玻璃包覆微线中芯金属的高导电性，允许使用超薄金属芯（低至 < 1 µ m）和可忽略不计的杂散电容，因此实现了高信噪比（< 25 µ V RMS 本底噪声，SNR 高达 25）。尖端的多步电化学改性可实现超低接入阻抗和最小几何面积，这与芯直径基本无关。我们表明，可以减小微线尺寸，以几乎消除插入时对血脑屏障的损伤，并且我们证明微线阵列可以稳定地记录单个单元活动。将微线束和 CMOS 阵列相结合可以实现高度可扩展的神经元记录方法，将电神经元记录的进展与硅微加工的快速进展联系起来。系统的模块化设计允许自定义记录位置的排列。我们采用微创、高度绝缘和功能化的微线束将二维 CMOS 架构扩展到第三维，这种方法可以转化为其他 CMOS 阵列，例如电刺激设备。