XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System性能水平
ER 1110-2-1806 于 2024 年 6 月 29 日生效.pdf
b. 地震荷载的设计和评估必须考虑特定于项目特征的风险评估、地震分析和评估。所需的工作量可能因地下条件、施工和运营细节而有很大差异。范围必须考虑与地震相关的地面运动和其他地震灾害特征。这些地面运动和其他地震灾害特征包括断层破裂、地震强烈震动、地震引起的山体滑坡、液化、周期性软化和地震震积等情况。地震灾害和性能评估将包括地质条件、场地特征、结构或路堤条件、结构响应、功能性（地震后可操作性）和其他可能因地震而加剧的现有静态潜在危险（如山体滑坡和后向侵蚀管道）。包括基于项目特征类型的地震或地震地面运动和相关性能水平
认知评估清单 - 版本5（2024年4月）
CCT于1986年开发，目的是从多维角度评估认知能力（并且不是作为全球认知屏幕开发，也不预测功能的其他方面）。CCT由8个子测验（12个组成部分）组成，包括：对个人信息的取向，基本家务的测序，社交互动的解释，记忆，记忆，实践阅读技能，经济付费（账单支付），口头推理和判断（用于安全场景）（安全场景），路线学习/空间方向。组件并不是要自行管理的，当然也不是因为自己预测认知能力（或其他任何方面）。管理时间：60分钟。评分：每个子测验和平均总分（ATS）。请注意，原始测试开发人员并不打算将分数视为“能力截止点”。原始测试手册提供了“削减的”（基于样本量较小的研究），以“受损”，“灰色区域”和“正常”的性能水平（认知能力）。
人工智能数据中心联网
AI 效能是指 AI 模型的预期执行程度，而 AI 训练效率是指训练 AI 模型以达到其所需性能水平所需的时间和资源量。例如，Meta 的 Llama 2 模型的预训练时间范围从 70 亿参数模型的 184K GPU 小时到 700 亿参数模型的 1.7M GPU 小时。任何降低 GPU 处理速度的低效率都会增加模型训练时间。同样，增加或减少参数或 GPU 的数量都会影响训练时间。增加计算是减少训练时间的合理方法，但 GPU 价格昂贵，占 AI 训练成本的 80%。研究这些成本的瞻博网络团队估计，由 8 个 GPU 驱动的 AI 训练服务器的成本可能超过 400,000 美元。
面向特定领域的可解释人工智能
皮肤癌检测是临床决策支持的一个常见应用 [7]。由于皮肤癌患者数量的增加和早期检测的良好治疗效果，过去几年来，人们在该领域进行了大量研究。在此背景下，DNN 已成为开发皮肤图像分类模型的可行方法 [2、8、12、30]。社区的高度关注导致出现了各种不同方法，其性能水平也参差不齐。1 所有方法的共同点都是训练一个可用于诊断并从而用于临床决策支持的模型。因此，新方法的评估标准通常是它们是否能够使模型在各种皮肤病诊断任务中取得更好的性能结果 [21]。同时，其他 AI 研究领域也越来越多地考虑对模型预测的解释。相比之下，这些技术在皮肤图像分类中的应用几乎没有得到解决，尽管最近的一些研究已经认识到
数字设备和集成电路中单粒子效应的建模和仿真
CMOS 技术的巨大成功以及由此带来的信息技术进步，无疑归功于 MOS 晶体管的微缩。三十多年来，MOS 晶体管的集成度和性能水平不断提高。随后，为了提供功能更强大的数字电子产品，MOSFET 的制造尺寸越来越小、密度越来越高、速度越来越快、成本越来越低。近年来，微缩速度不断加快，MOSFET 栅极长度已小于 40 纳米，器件已进入纳米世界（图 1）[1]-[2]。所谓的“体”MOSFET 是微电子技术的基本和历史性关键器件：在过去三十年中，其尺寸已缩小了约 10 3 倍。然而，体 MOSFET 的缩放最近遇到了重大限制，主要与栅极氧化物（SiO 2 ）漏电流 [3]-[4]、寄生短沟道效应的大幅增加以及迁移率急剧下降有关 [5]-[6]，这是由于高度掺杂的硅衬底正是为了减少这些短沟道效应而使用的。
网络管理器 2021 年年度报告 - 欧洲空中航行安全组织
网络战略计划 (NSP) 是一份战略文件，用于指导网络的长期发展，并定义实现所需 ATM 性能水平所需的网络战略运营目标。网络管理委员会 (NMB) 于 2019 年 6 月批准了 2020-2029 年期间的 NSP，欧盟委员会 (EC) 于 2019 年 12 月 17 日以委员会实施决定 (EU) 2019/2167 的形式批准了该 NSP。NSP 将在下一个参考期开始前至少 12 个月进行进一步更新，即最迟在 20234。网络运营计划 (NOP)，包括多年期和滚动季节性版本，是通过协作决策在短期和中期在运营层面实施 NSP 的主要工具。5 年 NOP 每年至少更新两次，而滚动 NOP 每周更新一次。
对改良沥青中聚合物添加剂的全面评估，以增强路面性能Hassan Awadat Salem1
a b s t r a c t在利比亚，与许多其他国家一样，高速公路人行道主要由沥青混合物组成，尽管沥青粘合剂比例较低（占重量为5-7％），但会影响人行道的性能。标准沥青通常无法在反复的交通负荷和不利天气条件下达到所需的性能水平。在过去的20 - 30年中，提高路面耐用性并最大程度地减少经济和环境损失的必要性导致用各种添加剂（尤其是聚合物）修饰沥青粘合剂。成功的沥青修饰需要了解使用的沥青和所使用的聚合物的特征，以及聚合物修饰的沥青的最佳生产条件。本研究比较了利比亚使用的2种流行类型的聚合物（SBS和橡胶）。结果表明，与没有添加剂的沥青混合物相比，具有SBS和橡胶的沥青混合物改善了车辙％和稳定性。
SoC 上卷积神经网络加速器的高效 HLS 实现
摘要 —卷积神经网络 (CNN) 在图像识别和分类等许多应用中都取得了很高的准确率。然而，由于其参数量大且所需运算密集，通用处理器无法达到所需的推理性能水平。最近，人们开发了各种用于深度 CNN 的硬件加速器来提高 CNN 的吞吐量。在这些加速器中，基于现场可编程门阵列 (FPGA) 的加速器因其高性能、低功耗、高可重构性和快速开发周期而引起了广泛关注。此外，高级综合 (HLS) 工具的可用性减轻了编程负担并提高了基于 FPGA 的加速器设计人员的工作效率。本文提出了一种用于 CNN 卷积层的基于 FPGA 的加速器的 C++ HLS 实现。作为案例研究，我们使用 SDSoC 开发环境在 Xilinx Zynq UltraScale+ MPSoC ZCU104 评估板上使用 Resnet50 CNN 评估所提出的加速器，实现了高达 339 倍的推理加速。
能源存储大挑战研讨会的摘要
在我们研究未来的需求时，很明显，将出现多种技术途径，可以帮助过渡到未来的能源系统。这些包括不同种类的电池技术，例如锂离子，水溶液电池，流动电池，化学储存技术和热存储技术。在每个类别中，都在开发不同的材料，并且存在强大的创新管道，可以改变当前的性能水平相对于艺术的状态。开发可以将这些创新转向大规模生产的敏捷低成本制造工艺对于确保将新创新转化为市场影响至关重要。在整个供应链和产品生命周期中都需要创新，以帮助确保从容易获得的原材料来源中汲取的存储技术，并且可以长期维持。激活新兴储能创新的供应链和制造过程对于创造未来的行业以及与创造工作相关的相关收益至关重要。
带压电的微/纳米定位系统带压电的微/纳米定位系统带压电的微/纳米定位系统
摘要 本章介绍了基于压电致动器的微/纳米定位器及其在保护生态系统生物多样性和实现可持续制造业方面的作用。这些定位器具有微/纳米分辨率的精确度，并且改进和辅助了繁殖和体细胞核移植，在保护濒危物种免于灭绝方面发挥着越来越重要的作用。研究表明，这些技术可能是我们减缓自然退化的关键因素。此外，压电驱动微/纳米定位器是附加精度提高系统的基础，该系统可以使过时的机床重新投入使用，只需进行微小改动，性能水平高于新机器。这避免了（并可以进一步防止）能源和材料的浪费，因为过时的机器或其主要部件否则将被丢弃。此外，压电驱动微定位器在振动辅助加工中起着重要作用，可降低能耗、提高产品质量并延长机器使用寿命。