XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System硬件的
GEMS Storage+ 解决方案
瓦锡兰能源存储与优化 (ES&O) 的 GEMS Storage+ 解决方案通过丰富的操作逻辑库、与安全设备和可再生能源发电资产等连接硬件的集成以及先进的资产监控功能，使用户能够充分利用其电网规模能源存储系统。
人工智能（AI）和自然语言处理（NLP ...
- 基于带有die FPGA硬件的飞行预先嵌入的多核CPU； - 功能架构优化了HSDR-X的高速数据接口； - 支持执行计算密集的任务，例如图像处理和ML信息提取； - 软件定义的功能由新的运行时系统（RTS）部署环境
Symphony 调度解决方案 - L3Harris
产品性能说明：L3Harris Technologies 不保证任何 L3Harris 控制台（Symphony 调度控制台）与任何第三方硬件（包括计算机）（L3Harris 推荐或批准的硬件除外）的性能，L3Harris Technologies 也不会提供任何软件或其他更正来改善 L3Harris 控制台与此类第三方硬件的性能。
AMSC N/A FSC 5935 MIL-DTL-55302/55G 带修正案 1 11 ...
备注：1.尺寸以英寸为单位。2.公制等效值仅供参考。3.除非另有规定，公差为 ± .005 (0.13 mm)。4.这些连接器与 MIL-DTL-55302/56 中规定的连接器配合使用。5.应在连接器的侧面标记表示每行中第一个和最后一个位置以及其间每四个接触位置的数字。作为上述选项，可在连接器侧面标记表示每四个腔体的数字，但必须标记第一个接触体。6..025 (0.64 毫米) 模块化网格上的端接布局。7.括号中为公制等效值。8.保形涂层间隙应至少为 .005 (0.13 毫米)（可选设计不需要）。9.可选设计保形涂层间隙。10.到母导向硬件的孔深最小为 .282 (7.16 毫米)。到母螺纹硬件的全螺纹深度最小为 .240 (6.1 毫米)。
论系统软件在神经形态计算能源管理中的作用
摘要 神经形态计算系统（例如 DYNAP 和 Loihi）最近已被引入计算社区，以提高机器学习程序的性能和能源效率，尤其是使用脉冲神经网络 (SNN) 实现的程序。神经形态系统的系统软件的作用是聚类大型机器学习模型（例如，具有许多神经元和突触），并将这些聚类映射到硬件的计算资源。在这项工作中，我们制定了神经形态硬件的能耗，考虑了神经元和突触消耗的功率，以及在互连上传递脉冲所消耗的能量。基于这种公式，我们首先评估系统软件在管理神经形态系统能耗方面的作用。接下来，我们制定一种简单的基于启发式的映射方法，将神经元和突触放置到计算资源上以降低能耗。我们通过 10 个机器学习应用程序评估了我们的方法，并证明所提出的映射方法可以显著降低神经形态计算系统的能耗。
AMSC N/A FSC 5935 MIL-DTL-55302/55G 含修订 1 11 ...
1. 尺寸单位为英寸。2. 公制等效值仅供参考。3. 除非另有规定，公差为 ± .005 (0.13 mm)。4. 这些连接器与 MIL-DTL-55302/56 中规定的连接器配接。5. 应在连接器侧面标记表示每行中第一个和最后一个位置以及其间每四个触点位置的数字。作为上述选项，可在连接器侧面印上表示每四个腔体的数字，但必须标记第一个触点。6. 端接布局在 .025 (0.64 mm) 模块化网格上。7. 公制等效值在括号中。8. 保形涂层间隙应至少为 .005 (0.13 mm)（可选设计不作要求）。9. 可选设计保形涂层间隙。10. 到母导向硬件的孔深最小为 .282 (7.16 mm)。内螺纹硬件的全螺纹深度最小为 0.240（6.1 毫米）。
科学、能源和安全领域的人工智能
• 语言模型（例如ChatGPT）发布 • 人工图像生成开始起步 • AI 折叠了十亿种蛋白质 • AI 暗示数学进步 • AI 计算机编程自动化 • 新 AI 硬件的爆炸式增长 • AI 加速 HPC 模拟 • 百亿亿次级机器开始问世
AMSC N/A FSC 5935 MIL-DTL-55302/55G 含修订 1 11 ...
1. 尺寸单位为英寸。2. 公制等效值仅供参考。3. 除非另有规定，公差为 ± .005 (0.13 mm)。4. 这些连接器与 MIL-DTL-55302/56 中规定的连接器配接。5. 应在连接器侧面标记表示每行中第一个和最后一个位置以及其间每四个触点位置的数字。作为上述选项，可在连接器侧面印上表示每四个腔体的数字，但必须标记第一个触点。6. 端接布局在 .025 (0.64 mm) 模块化网格上。7. 公制等效值在括号中。8. 保形涂层间隙应至少为 .005 (0.13 mm)（可选设计不作要求）。9. 可选设计保形涂层间隙。10. 到母导向硬件的孔深最小为 .282 (7.16 mm)。内螺纹硬件的全螺纹深度最小为 0.240（6.1 毫米）。
空间自主系统验证与确认的回顾
过去部署的硬件的性能。最近，向太空发射新硬件的成本一直在下降，这使得部署更强大的硬件成为可能。在系统中增加自主性会增加非确定性行为，这可能导致不可预见的故障，从而导致部署的硬件丢失。此外，利益相关者通常发现在许多领域完全自主并不可取，因为这种系统缺乏可信度[1]。因此，在部署之前，需要对此类系统进行适当的验证和确认[2]。随着我们从直接控制的机器人转向更自主的版本，额外的“自主性”问题开始发挥作用。自主系统可以（在太空中，通常必须）在没有直接、实时的人为控制的情况下做出自己的决定并采取自己的行动。显然，验证所做出的决定（和行动）在给定场景中是否正确非常重要。然而，除非系统运行的环境特别简单，否则我们不会
用于神经形态部署的二进制通信网络中的超参数优化
摘要 — 训练神经网络以用于神经形态部署并非易事。已经提出了多种方法来调整适合训练的反向传播或类似反向传播的算法。考虑到这些网络通常具有与传统神经网络非常不同的性能特征，因此通常不清楚如何设置网络拓扑或超参数以实现最佳性能。在这项工作中，我们引入了一种贝叶斯方法来优化用于训练可部署到神经形态硬件的二进制通信网络的算法的超参数。我们表明，通过针对每个数据集优化此算法的超参数，我们可以在每个数据集上实现此算法比以前最先进的准确度的提高（高达 15%）。这种性能飞跃继续强调将传统神经网络转换为适用于神经形态硬件的二进制通信时的潜力。索引术语 — 超参数优化、神经网络、贝叶斯优化、神经形态