在飞利浦 SmartSpeed 中,深度学习应用于重建链的线圈元件组合部分。这确保了最高的数据一致性和信号保真度。飞利浦 SmartSpeed 中使用的深度学习集成到经过验证的加速框架中,该框架由优化的采样范例、多线圈元件输入和具有稀疏性约束的迭代重建组成。从最基本的角度来看,飞利浦 SmartSpeed 中迭代重建的稀疏性约束步骤是基于深度学习的。所应用的卷积神经网络针对所有对比度和各种加速因子进行训练。通过将人工智能技术集成到重建的线圈元件组合步骤中,飞利浦 SmartSpeed 不同于当前的行业规范,在当前的行业规范中,深度学习技术应用于复杂的成像数据或作为后处理步骤。
深度学习领域的高性能计算 | Mohsin M. Jamali 博士,电气工程,500,000 美元 这项研究探索了加快深度学习计算速度的途径。深度学习有两个计算阶段;第一阶段是学习或训练数据,第二阶段是算法计算。由于深度学习本质上是并行的,因此计算也可以并行执行。深度学习领域的高性能计算研究可分为三大类。第一类是并行计算算法,第二类是缩短内存访问时间,而第三类是策略性地缩短字长。我们的高性能计算实验室已从 NVIDIA 获得了 DGX 工作站,用于在 GPU 上进行计算,我们目前正在获取基于 FPGA 的开发系统。这项工作由德克萨斯大学系统 STARs 计划资助。
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Valcambi 的反贿赂和反腐败政策极其严格。我们绝不容忍非法资金流动,绝不容忍提供、给予、索取或接受付款/有价之物(即使是名义价值),目的是不正当地影响决策或让一方不正当地履行职责。2022 财年没有支付此类便利费。我们认为是腐败或贿赂的行为以及我们不容忍的行为在《准则》和我们的贵金属供应链政策中明确规定。此外,这些行为在我们的网站上得到强化,并通过培训和信息/沟通让员工、承包商和供应商意识到他们必须完全遵守我们的反贿赂和反腐败政策。
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判例法可能与理解成本原则有关,但绝不应用作质疑成本的基础。始终使用相关的成本原则作为质疑成本的基础。本指南将提供判例法,以帮助审计团队了解成本原则。
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- 平等就业机会涵盖所有文职雇员和求职者,无论其种族、肤色、性别、宗教、性取向、国籍、年龄、残疾、基因信息或对受保护活动的报复如何,并且是人事和就业计划、管理实践和决策(包括招聘/聘用、择优晋升、调动、重新分配、培训、职业发展、福利和离职)不可或缺的部分。 - 平等就业机会涵盖所有服役人员,无论其种族、肤色、性别、宗教、性取向、性别认同或国籍如何。服役人员有权享有一个没有个人、社会或制度障碍的环境,这些障碍会阻碍他们升至最高级别的责任。 - 工作场所绝不容忍任何形式的骚扰。 - 骚扰指控将立即得到调查,如果得到证实,将采取适当行动。 - 绝不容忍对从事受保护活动的人员进行报复。禁止对提出或处理歧视指控的人进行报复。