该报告引用了有关该公司在上海的区域总部的某些媒体报告,这些报告是虚假且没有根据的。实际上,正如该公司在SEC在SEC中披露的,2020年10月,公司在上海建立了一家合资企业,以及360组实体和一个独立的第三方之一,以建立其区域总部和一个附属工业园区,以支持该公司的未来业务和360集团。公司和360集团实体分别持有合资企业中股本的40%和30%。在2021年12月,考虑到该公司在上海的大量业务扩张,该公司获得了360集团实体在合资企业中持有的整个30%股权。因此,这些设施将使公司能够合并其所有基于上海的部门和员工,这些部门目前分散在不同地点,将其分散到一个办公空间中。该公司认为这将进一步降低行政成本并提高运营效率。
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一、比赛說明: (一)人工智慧(Artificial Intelligence,简称AI)各项应用与发展已经是近年的热门话题,利用AI 來提升效率完成工作或进行各式美术创作更是现在必须要学习的资讯素养。本校文锱艺术中心秉持「创造艺术新价值、培育美学涵养」的目标,让本校学生能够接触使用热门议题技术,利用新科技之能力,并结合本館珍贵船舶館藏,创作出饶富想像力与美感的新式美术创作。
Section 5 Compatibility Tools 5.1 Federal Programs.....................................................................................................................................................99 5.2 State Programs.......................................................................................................................................................103 5.3 Regional Programs.................................................................................................................................................106 5.4 Texas Land Use Statutes........................................................................................................................................108 5.5 Local Government Plans and Ordinances.........................................................................................................124 5.6 Civic/Business Interests..........................................................................................................................................143
深度学习时代通过利用广泛传感器产生的大数据和不断增长的计算能力,为无处不在的机器人应用提供了巨大的机会。而对自然人机交互 (HRI) 的日益增长的需求以及对能源效率、实时性能和数据安全的关注,则推动了新的解决方案的产生。在本文中,我们提出了一种基于大脑启发式脉冲神经网络 (SNN) 的人机听觉接口,即 HuRAI。HuRAI 将语音活动检测、说话人定位和语音命令识别系统集成到一个统一的框架中,该框架可以在新兴的低功耗神经形态计算 (NC) 设备上实现。我们的实验结果证明了 SNN 的卓越建模能力,可以对每个任务实现准确而快速的预测。此外,能源效率分析揭示了一个引人注目的前景,与在最先进的 Nvidia 图形处理单元 (GPU) 上运行的等效人工神经网络相比,其能源节省高达三个数量级。因此,将大规模 SNN 模型的算法能力与 NC 设备的能源效率相结合,为实时、低功耗机器人应用提供了一种有吸引力的解决方案。2021 Elsevier BV 保留所有权利。
➢ 学院协调员、研究与开发(行政) (2023-24) ➢ M Tech 课程协调员 (2020-2023) ➢ 学院图书馆咨询委员会成员 (2022-2023) ➢ DPGC 成员 (2023-2024) ➢ 教师选拔委员会 (AP) 成员 (2023-2024) ➢ 部门申诉处理委员会 (DGRC) 成员 (2024-至今) ➢ 部门时间表协调员 (2024-至今)