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集团医疗保单政策
9。减肥手术部分B型住院下的封面1.修改院前医疗费用2。修改院后医疗费用3。现代治疗的修改4。在替代治疗下修改住院护理5。住院住院的修改6。减肥手术的修改7。产妇支出8。新出生的婴儿封面9。儿童疫苗接种盖10.新生11个的婴儿封面好11个。干细胞保存盖12.不育覆盖和代孕封面13。事故乘数14。紧急地面救护车15。空气救护车封面16。假肢覆盖17。康复益处18。葬礼和遣返Cove19。富有同情心的访问20。随附的人封面21。健康检查22。零扣除被保险人死亡的情况23。针对特定疾病 /疾病的子限制24。< / div>忠诚度信用25。每周收益26。自愿付款27。e-opinion 28。公司浮点29。总和恢复总数30。网络中仅索赔解决31。索赔仅报销32。物理疗法和康复覆盖33。家庭卫生保健34。非医疗/消耗品费用35。外部先天性异常36.癌症护理37。随身费用覆盖38。deadaddiction费用覆盖39。修改家庭/车辆40。外部艾滋病和医疗设备41。修改现有疾病的等待期（PED）42。最初等待期的修改
基于UWB室内定位系统中的基于XGBoost的多类NLOS通道
超宽带（UWB）基于位置的服务中的视力（NLOS）识别技术准确的非线识别技术对于无人机通信和自动导航等应用至关重要。然而，使用二进制分类（LOS/NLOS）的当前方法过多地简化了现实世界中的复杂性，具有有限的概括和对变化室内环境的适应性，从而降低了定位的准确性。本研究提出了一个极端的梯度提升（XGBOOST）模型，以识别多级NLOS条件。我们使用网格搜索和遗传算法优化模型。最初，网格搜索方法用于确定整数超参数的最有利值。为了实现优化的模型配置，遗传算法用于微调浮点高参数。模型评估利用了使用Qorvo DW1000 UWB设备获得的广泛的现实测量数据集，涵盖了各种室内场景。实验结果表明，我们提出的XGBoost在开源数据集中达到了99.47％的最高总体准确度，精度为99％，召回99％，F-SCORE为99％。此外，基于本地数据集，该模型的性能最高，精度为96％，精度为96％，召回97％，F评分为97％。与文献中当前的机器学习方法相反，该建议模型提高了分类精度，并有效地解决了NLOS/LOS识别作为多类传播通道。这种方法提供了一种强大的解决方案，具有在各种数据集类型和环境中的概括和适应性，以提供更可靠，准确的室内定位技术。
方差分析
深度学习（DL）培训算法利用非确定性来提高模型的准确性和训练效率。因此，多个相同的培训运行（例如，相同的培训数据，算法和网络）产生了具有不同准确性和训练时间的不同模型。除了这些算法因素外，由于并行性，优化和浮点计算，dl libraries（例如Tensorflow和Cudnn）还引入了其他方差（称为实现级别差异）。这项工作是第一个研究DL系统差异以及研究人员和实践中这种差异的认识的工作。我们在三个具有六个流行网络的数据集上进行的实验显示了相同的培训运行中的总体准确性差异。即使排除了弱模型，精度差也为10.8％。此外，仅实施级别的因素会导致相同培训运行的准确性差异高达2.9％，每类准确性差异高达52.4％，训练时间差为145.3％。所有核心库（Tensorflow，CNTK和Theano）和低级库（例如Cudnn）在所有评估版本中均显示实现级别的差异。我们的研究人员和从业人员的调查显示，有83.8％的901名参与者不知道或不确定任何实施级别差异。此外，我们的文献调查显示，最近顶级软件工程（SE），人工智能（AI）和系统会议中，只有19.5±3％的论文使用多个相同的培训运行来量化其DL AP-ap-paraches的方差。本文提高了对DL差异的认识，并指导SE研究人员执行诸如创建确定DL实现之类的挑战任务，以促进调试和提高DL软件和结果的可重复性。
OCAP：个性化边缘DNN模型的设备上的班级感知修剪
在本文中，我们提出了一种用于边缘系统的新设备类感知的修剪方法，即OCAP。背后的动机是，深度神经网络（DNN）模型通常经过大型数据集训练，以便他们可以学习更多的多样性功能并被概括以准确预测众多类别。一些作品表明某些功能（频道）仅与某些类有关。和边缘系统通常在系统检测到的特定环境中实现。结果，为特定边缘环境实施一般培训模型会导致不必要的冗余。同时，将一些数据和模型转移到云中以进行个性化会导致隐私问题。因此，我们可能有一种在设备上意识到的修剪方法来删除与类无关紧要的通道，而边缘系统主要观察到，从而减少了模型的浮点操作（拖放），记忆足迹，潜伏期，潜伏期，能源效率，提高能量效率，并提高了相对较高的类别的准确性，并在同时保护了SITUD DATA DAPAIN PLISTERS PLASSICS。OCAP提出了一种基于输入图像的中间激活的新型类感知的修剪方法，以识别类 - 近距离的通道。此外，我们提出了一种基于KL差异的方法，以选择有效调整修剪模型的多样性和代表性数据。实验结果显示了OCAP的有效性和效率。与最先进的类感知的修剪方法相比，OCAP具有更好的准确性和更高的压缩比。代码可在https：//github.com/mzd22222/ocap上获得。此外，我们在Nvidia Jetson Nano，Nvidia Jetson TX2和Nvidia Jetson Agx Xavier上评估了OCAP，在效率方面，实验结果证明了OCAP在边缘系统上的适用性。
基于自旋轨道扭矩的交叉阵列用于抗错误二进制卷积神经网络
摘要 — 卷积神经网络 (CNN) 是最重要的深度神经网络 (DNN) 类别之一，有助于解决许多与图像识别和计算机视觉相关的任务。它们使用传统 CMOS 技术和数字设计技术的传统实现仍然被认为非常耗能。浮点 CNN 主要依赖于 MAC（乘法和累加）运算。最近，基于 XNOR 和位计数运算的经济高效的 Bite-wise CNN 已被视为可能的硬件实现候选。然而，由于内存和计算核心之间密集的数据提取导致的冯诺依曼瓶颈限制了它们在硬件上的可扩展性。XNOR-BITCOUNT 操作可以通过在忆阻交叉开关阵列上执行的内存计算 (IMC) 范例轻松实现。在新兴的忆阻设备中，自旋轨道扭矩磁随机存取存储器 (SOT-MRAM) 提供了具有更高导通电阻的可能性，从而可以降低读取电流，因为所有交叉开关阵列都是并行读取的。这有助于进一步降低能耗，为更大的交叉开关设计铺平道路。本研究提出了一种基于 SOT-MRAM 的交叉开关架构，能耗极低；我们研究了工艺变异性对突触权重的影响，并对整个交叉开关阵列进行了蒙特卡罗模拟，以评估错误率。模拟结果表明，与其他忆阻解决方案相比，此实现的能耗较低，每次读取操作的能耗为 65.89 fJ。该设计对工艺变化也具有很强的鲁棒性，读取误差极低，最高可达 10%。
深度神经网络的结构化权重修剪与三元化的和谐共存
深度卷积神经网络 (DNN) 取得了显著成功，广泛应用于多种计算机视觉任务。然而，其庞大的模型规模和高计算复杂度限制了其在 FPGA 和 mGPU 等资源受限的嵌入式系统中的广泛部署。作为两种最广泛采用的模型压缩技术，权重剪枝和量化分别通过引入权重稀疏性（即强制将部分权重设为零）和将权重量化为有限位宽值来压缩 DNN 模型。尽管有研究尝试将权重剪枝和量化结合起来，但我们仍然观察到权重剪枝和量化之间的不协调，尤其是在使用更激进的压缩方案（例如结构化剪枝和低位宽量化）时。本工作以 FPGA 为测试计算平台，以处理单元（PE）为基本并行计算单元，首先提出一种 PE 级结构化剪枝方案，在考虑 PE 架构的同时引入权重稀疏化，并结合优化的权重三元化方法，将权重量化为三元值（{- 1 , 0 , +1 }），将 DNN 中主要的卷积运算从乘法累加（MAC）转换为仅加法，同时将原始模型（从 32 位浮点数到 2 位三元表示）压缩至少 16 倍。然后，我们研究并解决了 PE-wise 结构化剪枝与三元化之间的共存问题，提出了一种自适应阈值的权重惩罚剪枝 (WPC) 技术。我们的实验表明，我们提出的技术的融合可以实现最佳的 ∼ 21 × PE-wise 结构化压缩率，而 ResNet- 18 在 ImageNet 数据集上的准确率仅下降 1.74%/0.94% (top-1/top-5)。
![[PQC-FORUM] [FALCON官方] Keygen实施](/simg/2\2422c7c2657e9f030fd16c794514e6a20cee26c9.webp)
[PQC-FORUM] [FALCON官方] Keygen实施
ZJQCMQRYFPFPTBANNEREND与NIST讨论后，通过利用https://eprint.iacr.org/2023/290中所述的技术来修改关键配对生成实现方法，并在HAWK方案中使用了hawk的其他范围（hawk wasts in hawk wastpps in。签名）。在简而言之，猎鹰钥匙对生成过程使用以下内容： - 两个多项式F和G是用以零为零的固定高斯分布生成的。如果向量（F，G）具有太大的标准，则该过程重新开始。- 满足NTRU方程（FG -GF = Q）的多项式F和G（使用Babai的Found -Off算法）计算并减少。- 如果找不到合适的F和G，则过程重新开始。可以轻松验证解决方案以实现方程式，因此没有接受“错误”（F，G）的风险。通常，对于给定的（f，g），可以减少几种（F，G）的解决方案，并且“不像其他任何”。最初的Falcon提案在还原过程中使用浮点操作，从而引发了各种硬件平台的某些实现问题，并且略微损害了测试矢量可重复性，因为不同的平台可能会采用不同的舍入并落入不同的（F，G）解决方案。鹰队中使用的实现仅使用整数计算，从而更容易在许多软件平台上重现。它也更快，使用较少的RAM。拒绝率小于29％（Falcon-512约8.2％，Falcon-1024为28.5％），因此对安全性的影响不得比log_2（1-0.29）位更糟，即因此，它可以拒绝某些（F，g）对数学上存在的（F，G）解决方案的（F，G）对，但没有通过实现而发现，从而导致新（F，G）对的再生。从理论上讲，我们可能会在最坏的0.49位安全性左右输掉。没有被拒绝的密钥对闻名，但即使有，它
![ARXIV：2001.07489V2 [QUANT-PH] 1 SEP 2020
一种自适应方法，用于管理应用程序和利用可再生能源用于可持续云计算
使用神经形态计算的浮点乘法
基于激光的质谱技术
3P0中X（4140）状态的规范解释...
使用最大纠缠Qubits 增强量子加密的保真度](/simg/8\8d3f6a18f314bd7d47bd9345678b0170855992e9.webp)
ARXIV：2001.07489V2 [QUANT-PH] 1 SEP 2020 一种自适应方法，用于管理应用程序和利用可再生能源用于可持续云计算 使用神经形态计算的浮点乘法 基于激光的质谱技术 3P0中X（4140）状态的规范解释... 使用最大纠缠Qubits 增强量子加密的保真度
抽象资源理论在量子信息理论中起着重要的作用，因为它们确定了足智多谋的状态和渠道，这些国家和渠道可能对否则无法到达的任务有可能有用。基于自由状态和自由操作的定义的这种理论的基本结构，可以成功地适应不同的非经典方面，例如量子相干性和纠缠，但仍不清楚是否可以扩展此类形式上的框架以及多远。在这项工作中，通过将信息作为最原始的量子资源和定义的销售资源摧毁的操作，我们开发了一种统一的方法，证明能够涵盖几个非经典方面，包括新开发的量子不真实和基于现实主义的非局限性的概念。
教育技术团队教学： -
CMS-A-CC-1-1-TH：数字逻辑核心课程1：理论：04学分：60小时集成电路：（5小时）双极逻辑系列：DTL，TTL Not Gate，TTL NAND NAND NAND GATE，TTL NAND NON GATE，TTL NON GATE，TTL NOR GATE，TTL NON GATE，OPEN COLLECTOR，FANOR，fan-in-fan-in，fan，Out; MOS Logic Families: NMOS, PMOS, CMOS, SSI, MSI, LSI and VLSI classification Number Systems : (5 hours) Weighted and Non-Weighted Codes, positional, Binary, Octal, Hexadecimal, Binary coded Decimal (BCD), Gray Codes, Alphanumeric codes, ASCII, EBCDIC, Conversion of bases, Parity bits, Single Error bit detection and校正代码：锤击代码，固定和浮点算术：加法，减法，乘法和除法。Boolean Algebra: (8 hours) Fundamentals of Boolean Expression: Definition of Switching Algebra, Basic properties of Switching Algebra, Huntington's Postulates, Basic logic gates (AND, OR, NOT), De- Morgan's Theorem, Universal Logic gates (NAND, NOR), Minterm, Maxterm, Minimization of Boolean Functions using K-Map up-to four variables, Two level and multilevel使用逻辑门实现，简化逻辑表达式。组合电路：（20小时）一半加法器，完整加法器（3位），半减法器，全部减法器（3位）以及使用基本逻辑大门（OR和，不是）和通用逻辑门（NAND＆NOR）（NAND＆NOR），Multibit Adder-ripple-ripp-ripp-cruction-nourter corral and and and and and bcd aDder，bcd adder a adder a adder a dractor bcd adder a adder a dracter，bcd adder a adder，1 and and and and and and and bcd adder a adder a adder a adder，1 1位，2位，3位和4位比较器使用基本逻辑门。数据选择器 - 多工器：扩展（级联），还原，功能实现，通用函数实现，多功能实现。
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部分I（主题 /学科） - 100个问题工程数学离散数学：命题和一阶逻辑。集，关系，功能，部分订单和晶格。组。图形：连接性，匹配，着色。组合学：计数，复发关系，生成函数。线性代数：矩阵，决定因素，线性方程系统，特征值和特征向量，LU分解。微积分：限制，连续性和不同性。Maxima和minima。平均值定理。集成。概率：随机变量。统一，正常，指数，泊松和二项式分布。是指中位数，模式和标准偏差。条件概率和贝叶斯定理。数字逻辑布尔代数。组合和顺序电路。最小化。数字表示和计算机算术（固定和浮点）。计算机组织和架构机器指令和地址模式。alu，数据路径和控制单元。说明管道。内存层次结构：缓存，主内存和辅助存储； I/O接口（中断和DMA模式）。编程和数据结构编程在C.递归中。数组，堆栈，队列，链接列表，树，二进制搜索树，二进制堆，图。算法搜索，排序，哈希。渐近最差的情况和空间复杂性。算法设计技术：贪婪，动态编程和分裂和串扰。运行时环境。图形搜索，最小跨越树，最短路径。计算正则表达式和有限自动机理论。无上下文的语法和推下自动机。普通语言和无语言，泵送引理。图灵机和不可证明的能力。编译器设计词汇分析，解析，语法定向翻译。中间代码生成。操作系统过程，线程，过程间通信，并发和同步。僵局。CPU计划。内存管理和虚拟内存。文件系统。数据库ER模型。关系模型：关系代数，元组演算，SQL。完整性约束，正常形式。文件组织，索引（例如B和B+树）。交易和并发控制。计算机网络