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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)