XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System每秒
澳大利亚关键矿产研究与发展中心
还原反应需要高于 1600°C 的温度，产物是蒸汽混合物，冷却后会恢复为起始材料。通过特殊喷嘴将气体加速到超音速，就像火箭发动机一样，然后以每秒一百万度以上的速度冷却，将锂金属“冻结”在非平衡状态并限制逆转。
atxmega128/64/32/16a4u -avr -xmega
MicrochipAvr®Xmega®是一个基于AVR增强的RISC架构的低功率，高性能和外围8/16位微控制器的家族。通过在单个时钟周期内执行指令，AVR XMEGA设备的CPU吞吐量接近每秒100万个指令（MIPS），从而使系统设计人员可以优化功耗与处理速度。
d2.6路线图更新_UZH_TRT
2.2有效与渴望渴望的应用程序，神经形态计算的一个关键动机是，实现比现有解决方案明显更高的功率效率。 人工神经网络在传统硬件上运行时，会消耗大量能量。 ART GPU的状态消耗数百瓦，这限制了嵌入式系统上的神经网络的部署。 即使是消耗大型瓦特的超级计算机也无法模仿整个人的大脑，这限制了我们通过此类模拟来改善对大脑的理解的能力。 相比，人脑只能消耗20瓦。 大脑的能源效率为每秒数百次TERA操作，而现有的解决方案仅限于每秒进行几次TERA操作，每瓦。 通过在硬件级别上构建从大脑启发的计算机，神经形态计算渴望弥合这一能量效率差距。 例如，大脑中的感官计算通过基于事件的方式操作，在新信息到达或计算时，仅对信号进行采样和传输，从而实现了其效率的很大一部分。 尖峰体系结构本地支持此方案，从而通过基于事件的处理来支持效率提高。 然而，我们的目标是考虑人造和尖峰系统的广泛视角。2.2有效与渴望渴望的应用程序，神经形态计算的一个关键动机是，实现比现有解决方案明显更高的功率效率。人工神经网络在传统硬件上运行时，会消耗大量能量。ART GPU的状态消耗数百瓦，这限制了嵌入式系统上的神经网络的部署。即使是消耗大型瓦特的超级计算机也无法模仿整个人的大脑，这限制了我们通过此类模拟来改善对大脑的理解的能力。相比，人脑只能消耗20瓦。大脑的能源效率为每秒数百次TERA操作，而现有的解决方案仅限于每秒进行几次TERA操作，每瓦。通过在硬件级别上构建从大脑启发的计算机，神经形态计算渴望弥合这一能量效率差距。例如，大脑中的感官计算通过基于事件的方式操作，在新信息到达或计算时，仅对信号进行采样和传输，从而实现了其效率的很大一部分。尖峰体系结构本地支持此方案，从而通过基于事件的处理来支持效率提高。然而，我们的目标是考虑人造和尖峰系统的广泛视角。
F8794 加密狗技术演示
AA................................................................................................................................适航当局 AD................................................................................................................................自动部署 AF................................................................................................................................................自动固定 AP...................................................................................................................................自动便携式 ATC......................................................................................................................................................空中交通管制 BFE...................................................................................................................................买方提供的设备 BNC .........................................................................................................................................卡口螺母连接器 BPS.........................................................................................................................................................每秒比特数 CSN ............................................................................................................................................. Cospas Sarsat 编号 CS144.............................................................................................................Cospas Sarsat 144 位接口模块
f8794 kannad 406 af / af-h / af (6d) - 航空安全用品有限公司
AA................................................................................................................................适航当局 AD................................................................................................................................自动部署 AF................................................................................................................................................自动固定 AP...................................................................................................................................自动便携式 ATC......................................................................................................................................................空中交通管制 BFE...................................................................................................................................买方提供的设备 BNC .........................................................................................................................................卡口螺母连接器 BPS.........................................................................................................................................................每秒比特数 CSN ............................................................................................................................................. Cospas Sarsat 编号 CS144.............................................................................................................Cospas Sarsat 144 位接口模块
治疗室中的加速器束仪器：VHEE闪光和质子治疗的纤维阵列探测器的开发
CMS沿着大型强子对撞机环位于CERN。它以40 MHz的速率记录了质子质子碰撞的质子胶原碰撞。每个事件记录来自〜10 2 M传感器的信息。多亏了触发系统，每秒仅保存100K事件。〜6 GB/s输出。
AD 2 - EGQS - 1 - 1 UK MIL AIP LOSSIEMOUTH
救援设备：英国皇家空军洛西茅斯消防局目前使用以下车辆提供 ICAO 7 ARFF 响应 - 1 辆快速干预车 (RIV) 和 2 辆大型泡沫车 (MFV2)，使用性能等级 B 泡沫。DFSR 02 表 1，ICAO 7 最低可用灭火剂量。水容量 1 x RIV = 2275 升，2 x MFV = 13650 升，总计 = 15925 升。RIV 水箱容量 -2275 升 泡沫箱容量 -275 升 组合排放率监测器和前泡沫输送 2000 升/分钟 (LPM) 干粉 100 公斤，每秒 2 公斤。MFV 水箱容量 -6825 升 泡沫罐容量 -820 升 组合排放率监测器和前泡沫输送 5000 LPM 干粉 100kg，每秒 2kg。上述 ARFF 车辆组需要 1 辆额外的车辆才能达到 ICAO 8 的要求，并且需要额外的人力。
Vivescia Group的合并结果，截至2024年6月30日
合作社及其农业子公司每年收集340万吨谷物。每秒在全球范围内享用2,000杯啤酒。1 Francine产品每秒在法国购买。1中的3个法国面包师与大露丝·德·巴黎（Grands Moulins de Paris）合作。 ，由于Délifrance的羊角面包，Viennoiserie，Patisserie和Brade，成千上万的消费者在法国和世界各地都享受甜美和咸味的美食。 我们还拥有Kalizea的铣削玉米行业的专业知识；在动物营养中与尼亚利亚的营养；以及与ARD的生物技术和植物化学生态系统。1中的3个法国面包师与大露丝·德·巴黎（Grands Moulins de Paris）合作。，由于Délifrance的羊角面包，Viennoiserie，Patisserie和Brade，成千上万的消费者在法国和世界各地都享受甜美和咸味的美食。我们还拥有Kalizea的铣削玉米行业的专业知识；在动物营养中与尼亚利亚的营养；以及与ARD的生物技术和植物化学生态系统。
特别通知（SN）DARPA-SN-24-83 X射线极限范围非成像分析（XENA）
运动模糊已知可以减少SNR。因此，处理长架X-射线传输成像数据的新方法必须与运动模糊补偿兼容。一个极端的例子是原位涡轮刀片非破坏性检查（NDI）。能够执行复杂的移动机械零件的NDI而不会拆卸它们，例如蒸汽轮机的内部，运行的飞机发动机或在测试架上发射火箭时运行的推进剂涡轮机，将显着降低疲劳和故障检查任务的停机时间。但是，从要成像的对象的运动中模糊，尤其是当与更长范围内的稀疏数据集结合使用时，会产生一个重大而新的挑战。当今对PET扫描中运动补偿的艺术状态很少超过由运动模糊引起的每秒（mm/s）位移的每秒（mm/s）。Xena的目的是将这种最新状态推出至少两个数量级 - 从mm/s运动模糊速率到cm/s速率。
移动设备上人工智能模型和框架的比较与基准测试
摘要：由于数据量和计算资源的不断增加，深度学习在各个领域取得了许多成功。深度学习在移动和嵌入式设备上的应用越来越受到重视，对移动和嵌入式设备的AI能力进行基准测试和排名成为亟待解决的问题。考虑到模型的多样性和框架的多样性，我们提出了一个基准测试套件AIoTBench，专注于评估移动和嵌入式设备的推理能力。AIoTBench涵盖三种典型的重量级网络：ResNet50，InceptionV3，DenseNet121，以及三种轻量级网络：SqueezeNet，MobileNetV2，MnasNet。每个网络由三个专为移动和嵌入式设备设计的框架实现：Tensorflow Lite，Caffe2，Pytorch Mobile。为了比较和排名设备的AI能力，我们提出了两个统一的指标作为AI分数：每秒有效图像（VIPS）和每秒有效FLOP（VOPS）。目前，我们已经使用基准测试对 5 款移动设备进行了比较和排名。此列表将很快扩展和更新。