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yolov8加权盒子融合
这项研究调查了通过将加权盒融合（WBF）整合在KERAS CV框架中，从而提高了Yolov8对象检测性能的潜力。Yolov8由于其速度，准确性和现实世界中的良好声誉而被选择。KERAS CV：简化WBF实施这项工作的关键方面涉及利用KERAS CV库。这个用户友好的框架有助于开发自定义的WBF层，无缝集成到Yolov8架构中。该创新层通过基于置信度得分策略性地组合边界框，在完善对象检测结果中起着至关重要的作用。Python：开发基础Python是该项目的主要编程语言。其广泛的计算机视觉库生态系统为数据操作和模型开发提供了重要的工具。开发和评估过程是在配备GPU的工作站上进行的。此设置确保了有效的处理和实验。但是，该方法可以适应利用基于云的资源来用于大规模培训和部署方案。评估WBF严格评估WBF整合有效性的影响，采用了全面的评估策略。这种策略涉及利用可可公开可用数据集的组合，并可能由针对特定对象的感兴趣类别定制的自定义数据集补充。标准对象检测指标（例如平均平均精度（MAP））用于量化模型的性能。评估的关键方面涉及将WBF增强的Yolov8模型与没有WBF的基线Yolov8模型进行比较。
由光电二极管中的周期性表面纹理启用了独特的高光谱响应设计
摘要：跨学科（例如医疗保健，汽车，取证和天文学）的高光谱成像的应用受到复杂的过滤器和分散透镜的要求。通过利用具有工程光谱响应和高级信号处理技术的设备，可以使光谱成像过程在各个领域更容易接近。我们提出了一种使用光子捕获表面纹理（PTST）的光谱响应设计方法，该方法消除了外部衍射光学元件的必要性，并促进了系统的微型化。我们已经开发了一个分析模型，以在PTST存在下使用硅的有效折射率来计算电磁波耦合。我们已广泛验证了模拟和实验数据的模型，以确保我们的预测准确性。我们观察到峰耦合波长与PTST周期之间存在强烈的线性关系，以及与PTST直径的中等比例关系。此外，我们确定了跨间距与波传播模式之间的显着相关性。模型的实验验证是使用配备PTST的光电二极管通过互补的金属氧化物 - 氧化 - 兼容器兼容的过程进行的。此外，我们演示了这些配备PTST的光二极管的电气和光学性能，以显示高速（响应时间：27 PS），高增益（乘法增益，M：90）和低工作电压（击穿电压：〜8.0 V）。最后，我们利用制造的配备PTST光电二极管的独特响应来模拟高光谱成像，提供原理证明。这些发现对于高性能光谱仪的片上整合，保证实时数据操作以及高光谱成像系统的成本效益的产生至关重要。关键字：雪崩光电二极管，高光谱成像，多光谱成像，光子捕获功能，光谱响应工程■简介
新设施连接或与AEP传输系统连接的现有设施更改的要求
第2.2.1.1节（分布式能源）：为ERCOT区域添加了其他建模要求。 第2.2.2节（共享研究结果和要包括的数据的程序）表3中：共享方法和信息将包括在研究中，对脚注27进行了修订，以满足PJM和ERCOT的要求。 第4.3.1节（故障中断设备）添加“如果或何时EUC或负载客户在仪表（BTM）的后代添加任何形式的添加或ders，则修改交付点，对变形金刚需要重新研究并重新建模到Energization。>第2.2.1.1节（分布式能源）：为ERCOT区域添加了其他建模要求。第2.2.2节（共享研究结果和要包括的数据的程序）表3中：共享方法和信息将包括在研究中，对脚注27进行了修订，以满足PJM和ERCOT的要求。第4.3.1节（故障中断设备）添加“如果或何时EUC或负载客户在仪表（BTM）的后代添加任何形式的添加或ders，则修改交付点，对变形金刚需要重新研究并重新建模到Energization。EUC有望相应地提供模型。也请参见第4.4.1.4节，以获取一些其他信息。”第4.5.1节：（ SCADA要求：数据要求）删除了有关DER请求者的潜在实时数据操作义务的一般语言添加了一个段落，解释了SCADA数据的数据要求。第4.5.2节（遥测）表8：与生成设施相处的非辅助负载。IT注意MVAR和MW名称的要求，每个变压器的非辅助负载。表10：修改了对真实和反应性的注入资源可用性，以表明它适用于风，太阳能和存储。第4.7.1节（光纤电缆要求）指出AEP的声明将确定添加最低光纤要求。
赛车手：使用电阻内存
为了打击主要存储器和CPU之间移动数据的高能量成本，最近的作品提出了执行加工记忆（PUM）的工作，这是一种记忆中的一种处理，其中在现场进行数据操作（即，在存储单元格在持有数据的存储单元上）。几种常见和新兴的记忆技术提供了通过互连单元相互作用来执行比尔原始功能的能力，从而消除了对多个常见操作使用离散的CMOS计算单元的需求。最近的PUM架构扩展了这些布尔原始图，以使用内存执行比特系列的组合。不幸的是，基础内存设备的几个实际局限性限制了新兴内存阵列的大小，这阻碍了传统的位式计算方法的能力，除了大量的能源节省外，还可以提供高性能。在本文中，我们提出了赛车手，这是一个具有成本效益的PUM档案馆，可使用少量的电阻性记忆提供高性能和大量节省的能源。Racer利用了一个比特的上流执行模型，该模型可以在W小图块上管道位的w-bit计算。我们完全设计有效的控制和外围电路，它们的区域可以在不牺牲记忆密度的情况下在小记忆砖上摊销，我们为Racer提出了ISA抽象，以允许简单的程序/编译器集成。We evaluate an implementation of RACER using NOR- capable ReRAM cells across a range of microbenchmarks extracted from data-intensive applications, and find that RACER provides 107 × , 12 × , and 7 × the performance of a 16-core CPU, a 2304-shader- core GPU, and a state-of-the-art in-SRAM compute substrate, re- spectively, with energy savings of 189 × , 17 × ,和1.3×。
Adam J. Nucci 先生
Adam Nucci 先生于 2023 年 8 月 13 日成为陆军部总部政策、资源和分析主任兼首席财务官、首席信息官 (CIO)。作为主任兼首席财务官，Nucci 先生负责陆军指挥、控制、通信和计算机与信息技术 (C4/IT) 计划的规划、编程和预算的所有方面所需的愿景、方向和技术建议。Nucci 先生负责监督陆军的 IT 拨款，总额超过 190 亿美元，并推动 IT 管理和财务管理数据管理改革计划，包括每年执行 5 亿美元的企业许可证。他领导陆军 IT 政策、业务案例分析、实施、类别管理、审计准备和政策制定，以提供企业服务、国家安全系统、IT、网络空间活动、内部使用软件和业务系统的 IT 投资组合管理。Nucci 先生曾担任 HQDA G- 3/5/7 战略行动局副局长。他负责制定战略、政策和计划，为多域作战提供作战任务区数据驱动能力转型的集成、同步和优先排序。他还监督了陆军业务系统现代化的训练和准备任务、作战任务区的作战转型以及陆军在数据操作化、情报与作战集成和提供综合任务指挥能力方面的努力。他领导了能力组合和改革工作，以量化与 MDO 任务和整个陆军网络相关的资源，每年影响超过 110 亿美元。通过这些职责，他领导了一个拥有 150 名人员的组织，并影响了综合陆军计划、战略和资源，以实现信息优势，包括网络空间作战、电子战、信息作战，并为陆军根据陆军战役计划、陆军愿景和陆军实施国家和国防战略，实施联合全域指挥与控制 (JADC2) 铺平了道路。职业生涯年表：
2D 材料能否弥合神经形态之间的差距？
神经形态计算广义上指使用非冯·诺依曼体系结构来模拟人脑的学习过程。术语“冯·诺依曼体系结构”表示任何存储程序计算机，由于它们共享一条公共总线，因此获取指令和数据操作可能不会同时发生，从而导致“冯·诺依曼瓶颈”，即在单独的内存和计算块之间进行耗能和耗时的数据传输。这种瓶颈限制了计算系统执行数据密集型任务的能力，随着现代机器学习模型的出现，对数据密集型任务的需求只会越来越大。此外，最近的一份报告显示，在“过度参数化模式”下运行的高度复杂的神经网络不会对训练数据中的虚假趋势进行过度拟合，而是比复杂度较低的神经网络对未知数据表现出更好的泛化能力 [ 1 ]，这促使模型参数数量自 2015 年以来逐年呈指数增长，训练数据集的大小自 1988 年以来也呈指数增长 [ 2 , 3 ]。具体来说，过去十年见证了从 ResNet-50（> 10 7 个模型参数）到生成式预训练 Transformer 3（GPT-3）（> 10 11 个模型参数）的模型，以及从 ImageNet（~10 6 张图像）到 JFT-3B（> 10 9 幅图像）的数据集。通过克服电子通信、时钟、热管理和电力输送方面的瓶颈 [2]，神经形态系统带来了可扩展硬件的希望，可以跟上深度神经网络的指数增长，从而让我们定义了神经形态计算的第一个主要方向：“加速”。那些关注加速的神经形态系统是为了提高现有机器学习模型的速度和能效而构建的，并且往往会产生相对直接的影响。一个常见的例子是深度神经网络前向传递中用于向量矩阵乘法 (VMM) 的交叉阵列。相比之下，我们将神经形态计算的第二个主要目标定义为“实现”，即在非冯·诺依曼架构中实现人类神经生物学功能。第二个目标的影响将比第一个目标更滞后，但代表了下一代机器学习模型的硬件实现，在脉冲神经网络 (SNN)、赫布学习和霍奇金-赫胥黎神经元模型领域取得了进展。
质量管理计划
术语定义 活动 - 一个包罗万象的术语，描述一组特定的操作或相关任务，这些操作或任务将按顺序或并行执行（例如，研究和开发、现场采样、分析操作、设备制造），最终产生产品或服务。 评估 - 用于衡量系统及其要素的性能或有效性的评估过程。在本文件中，评估是一个包罗万象的术语，用于表示以下任何一项：审计、绩效评估、管理系统评审、同行评审、检查或监督。 审计 - 对项目或流程进行有计划和有记录的调查评估，以确定其充分性和有效性，以及是否符合既定的程序、说明、图纸、QAPP 和其他适用文件。任何一种审计类型（其中有几种类型）都不涵盖整个测量系统，而是涵盖特定方面（例如，现场、实验室或管理）。 纠正措施 - 采取措施纠正不利于质量和准确性的情况，必要时防止其再次发生。数据质量评估 (DQA) - 对数据集进行统计和科学评估，以确定数据收集设计和统计测试的有效性和性能，并确定数据集是否适合其预期用途。数据质量目标 (DQO) - 决策者愿意接受的从环境数据得出的结果或决策的总体不确定性水平的定性和定量陈述。DQO 提供符合数据用户需求的环境数据操作规划和管理统计框架。环境数据 - 描述环境过程、位置或条件、生态或健康影响和后果或环境技术性能的任何测量或信息。对于 EPA，环境数据包括直接从测量中收集的信息、从模型中生成的信息以及从数据库或文献等其他来源汇编的信息。环境技术 - 用于描述污染控制装置和系统、废物处理过程和储存设施以及场地修复技术及其组件的术语，可用于去除环境中的污染物或污染物或防止污染物进入环境。它通常用于指基于硬件的系统；然而，它也适用于用于污染预防、污染物减少或污染控制以防止污染物进一步移动的方法或技术，例如封盖、固化或玻璃化以及生物处理。 外部协议 - EPA 与 EPA 外部组织之间就提供物品或服务达成的法律协议。此类协议包括合同、工作任务、交付订单、任务订单、合作协议、研究补助金、州和地方补助金以及 EPA 资助的跨部门协议。流程 - 旨在实现预期目标或结果的有序行动系统。流程的示例包括分析、设计、数据收集、操作、制造和计算。
支持跨组织的安全数字市场
在当前由 ICT 驱动的全球竞争经济中，各方可能会从创建跨组织生产流程中受益。然而，这种跨组织协作意味着与他人共享敏感数据，可能导致对这些数据的控制权丧失。Lorenz 研讨会的挑战是提供一个分布式系统概念以及实施方向，以支持组织之间的灵活数字协作。特别是，在现有知识的基础上，研讨会讨论并从概念上解决了以下问题： - 支持数字协作的主要特征：1) 在以下情况下实例化的临时工作流程 2) 临时、完全自动化的拍卖（例如，企业赢得的 4 个机械零件的即时交付） 3) 拍卖中交换的（敏感）信息被安全地从失败的竞标者的域中删除。该过程是递归的，例如，中标企业可以随后创建生产和物流能力拍卖。最终，工厂和物流链将得到详细的指示（例如，通过脚本、程序）说明要做什么和何时做。在这种系统系统场景中，除非数字协作是基于重复的 ICT 模式构建的，并且这种模式还有利于设计空间分离、网络安全和信任以及稳健性，否则复杂性将激增。类似的问题出现在复杂（多尺度）机器的工程设计中，以及协作机器人系统（例如智能工厂）和协作智能运输系统中。 - 支持由一组连接的安全外联网和作为交易平台的交易软件组成的安全数字市场，例如在拍卖中竞标并随后生产所需技术的计算机。系统组件之间的通信由开放链接数据技术支持，这些技术可以访问复杂且敏感的数据结构和服务。这种数字市场的治理需要访问控制机制、数据来源和协作规则以及监控和执行机制。这些规则包括定义协作的规则（B2B）以及政府定义的规则（G2B）。为了能够保障安全并在开放链接数据技术之上引入来源机制，我们的目标是将数字分类账技术与开放链接数据技术相结合。这种结合将允许高级访问控制机制，并为可信的分布式数据存储和共享奠定重要基础。在 ICT 与行业研讨会上，研究人员与两家认识到此类安全数字市场的重要性和潜力的商业组织 KLM 和 Thales 合作。本报告描述了研讨会的结果。主要结果是将上述两个问题简化为单一问题，实质。这可以通过研讨会期间开发的“玩具案例”来规定。玩具案例——称为 KLM 的燃油泵数据共享系统——允许研讨会参与者提出一个有效防止滥用共享数据的概念。我们认识到数据不应与组织共享，而应与计算机程序共享。然后制定了这个概念。我们主要描述了使用安全环境（上图中的切片）来确保仅由经过认证的程序执行数据操作。我们研究了提供证书、合规要求和制裁的法律基础和组织，并确认有技术可以实施它们。
电子编目 (E-Cat) 程序手册 - DLA
图 6 - 14.SOCOM 管理控制数据 ...................................................................................................... 25 图 6 - 15.海岸警卫队管理控制数据 ...................................................................................................... 26 图 6 - 16.支持数据选项卡 ................................................................................................................ 27 图 6 - 17.更新现有 NSN 问题 ...................................................................................................... 27 图 6 - 18.更新现有 NSN — 海军陆战队 ............................................................................................. 28 图 6 - 19.更新现有 NSN — 海军陆战队添加的问题 ............................................................................. 28 图 6 - 20.项目标识数据选项卡 ............................................................................................................. 28 图 6 - 21.类型操作指示器 ................................................................................................................ 29 图 6 - 22。添加标准化关系 ........................................................................................................ 29 图 6 - 23。更改标准化关系 ........................................................................................................ 30 图 6 - 24。删除标准化关系 ........................................................................................................ 31 图 6 - 25。更改项目标准化代码 ................................................................................................ 32 图 6 - 26。项目条目控制问题 ................................................................................................ 32 图 6 - 27。项目条目控制审查单一输入表格 ............................................................................. 33 图 6 - 28。E-Cat 项目条目批量加载表格 ............................................................................................. 34 图 6 - 29.货运数据输入对话框 ................................................................................................................ 35 图 6 - 30.货运数据页面 ........................................................................................................................ 35 图 6 - 31.货运数据批量装载对话框 ...................................................................................................... 35 图 6 - 32.物品标识数据 — 显示定义（非美国添加新的货运数据 ................................................................................................................ 36 图 6 - 33.更改当前货运数据 ........................................................................................................ 37 图 6 - 34.挑战货运数据 ........................................................................................................ 38 图 6 - 35.货运批量加载添加或更改 ............................................................................................. 39 图 6 - 36.货运挑战批量加载 ............................................................................................. 40 图 7 - 1.客户) ............................................................................. 42 图 7 - 2.用户数据选项卡 (非美国客户) .................................................................................... 42 图 7 - 3.参考数据选项卡 (非美国客户）...................................................................................... 43 图 7 - 4.AC/135 No 7 表格（非美国客户）............................................................................. 43 图 7 - 5.项目标识数据（非美国客户）............................................................................. 44 图 7 - 6.用户数据操作指标（非美国客户）......................................................................... 44 图 7 - 7.参考数据选项卡（非美国客户）............................................................................. 44 图 7 - 8.显示结果确认页面......................................................................................................... 45 图 7 - 9.显示结果确认页面（续）...................................................................................................... 46 图 8 - 1.批量加载表单...................................................................................................................... 48 图 8 - 2.用于导入的 Excel 电子表格............................................................................................. 49 图 8 - 3.选择要导入的元素.................................................................................................................... 50 图 8 - 4.选定的元素 — 已识别的列............................................................................................................. 50 图 8 - 5.导入电子表格对话框 ................................................................................................................ 51 图 8 - 6.文件已导入 .............................................................................................................................. 51 图 8 - 7.查看导入的文件 ...................................................................................................................... 51 图 8 - 8.应用映射 ............................................................................................................................. 52 图 8 - 9.无效字段指示符 ...................................................................................................................... 52 图 8 - 10.自动映射列名 ............................................................................................................................. 53 图 8 - 11.自动映射窗口打开 ............................................................................................................. 54 图 8 - 12.电子表格文件路径 ............................................................................................................................. 54 图 8 - 13.自动映射导入数据 .................................................................................................... 55 图 8 - 14. 审核错误 .......................................................................................................................... 56 图 8 - 15.未发现错误 ...................................................................................................................... 57 图 8 - 16.已添加支持文档 ............................................................................................................. 58
板球数据分析
摘要：这项研究调查了现代数据分析技术在板球领域的应用，板球是一项富含数据的运动，但通常受传统分析方法的限制。使用来自ESPN CRIC-INFO的T20世界杯的数据，这项研究证明了网络刮擦，Python，Pandas和Power BI在将原始数据转换为板球战略家和爱好者的可行见解方面的功能。Bright Data的Web刮擦工具用于有效收集全面的匹配数据，然后通过Python脚本进行了转换和清洁，以确保质量和准确性。熊猫库在数据操作中起着至关重要的作用，可以在许多统计类别上进行有效的分类，分组和计算。最后，Power BI用于创建动态可视化和仪表板，为深入分析提供了交互式平台。这项研究的结果不仅强调了可以通过体育中的先进数据分析获得的关键见解，而且还强调了这些分析工具在从复杂数据集中提取有意义的解释方面的兼容性和强度。这项工作通过识别模式，预测结果并告知板球决策，从而有助于运动分析的不断增长领域。关键字：板球数据分析，网络刮擦，Python，Pandas，Power BI，T20世界杯，ESPN CRIC-INFO，数据转换，数据清洁，数据可视化，体育分析，板球决策，交互式仪表板。I.II。 板球分析与机器学习的播放器绩效预测II。板球分析与机器学习的播放器绩效预测引言随着运动的景观的不断发展，对战略决策制定的数据分析的依赖变得至关重要。板球及其大量的统计和绩效指标，是数据驱动的见解的肥沃基础。T20板球的引入进一步扩大了这一需求，因为游戏的较短格式需要基于实时数据的快速而有影响力的决策。本研究论文着重于利用先进的分析方法提取，处理和分析板球数据，目的是为T20世界杯表演提供增强的见解。这项研究的核心宗旨是当代数据分析工具和技术的凝聚力应用，以探索板球数据的无数方面。该项目展示了Web刮擦在收集板球统计领先的领先机构ESPN CRIC-INFO的广泛板球数据方面的功效。利用了Bright Data的强大网络刮擦功能，本文展示了为体育中任何分析努力构建综合数据集的第一步。随后，本文深入研究Python的出色数据转换和清洁能力，确保收集到的数据的完整性和可用性。python的多功能性和其生态系统中可用的功能强大库，尤其是熊猫，促进了复杂的数据操纵过程。pandas在简化板球数据方面起着关键作用，从而允许诸如合并，重塑和聚合数据集以准备分析等复杂的操作。相关工作是一些与板球，pandas和Power BI（或类似工具）相关的现实世界项目：1。