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从文本数据>的高保真3D重建的生成方法
Ian Goodfellow等。 （2014）开创性的GAN论文介绍了一个框架，在该框架中，生成器和歧视器竞争生成逼真的合成数据，革命跨领域的生成建模。 lvmin Zhang等。 （2023）本文通过合并条件控制，从而增强了文本对图像扩散模型，从而实现了细粒的视觉生成。 它通过引入其他调节方法（例如对姿势，颜色和样式的控制）来改善输出。 Christian Ledig等。 （2017）Srgan引入了一种基于GAN的方法，将高档低分辨率图像用于高分辨率图像，从而产生了逼真的细节。 它使用感知损失来捕获常规方法无法实现的更细纹理。 Xuebin Qin等。 （2020）U2-NET提出的方法引入了嵌套的U形网络体系结构，旨在有效且轻巧的显着对象检测。 该模型以更少的计算资源来实现最先进的性能。Ian Goodfellow等。（2014）开创性的GAN论文介绍了一个框架，在该框架中，生成器和歧视器竞争生成逼真的合成数据，革命跨领域的生成建模。lvmin Zhang等。（2023）本文通过合并条件控制，从而增强了文本对图像扩散模型，从而实现了细粒的视觉生成。它通过引入其他调节方法（例如对姿势，颜色和样式的控制）来改善输出。Christian Ledig等。（2017）Srgan引入了一种基于GAN的方法，将高档低分辨率图像用于高分辨率图像，从而产生了逼真的细节。它使用感知损失来捕获常规方法无法实现的更细纹理。Xuebin Qin等。 （2020）U2-NET提出的方法引入了嵌套的U形网络体系结构，旨在有效且轻巧的显着对象检测。 该模型以更少的计算资源来实现最先进的性能。Xuebin Qin等。（2020）U2-NET提出的方法引入了嵌套的U形网络体系结构，旨在有效且轻巧的显着对象检测。该模型以更少的计算资源来实现最先进的性能。
NIST 安全软件开发概述框架 (SSDF)
(g & i) ... NIST 主任...应发布“关键软件”一词的定义 (该定义) 反映了运行所需的特权或访问级别、与其他软件的集成和依赖关系、对网络和计算资源的直接访问、对信任至关重要的功能的执行以及如果受到损害可能造成的危害...并应发布指南，概述本节 (g) 小节中定义的关键软件的安全措施，包括应用最小特权、网络分段和正确配置的做法。
OCEANIS 思考片 - 人工智能是新型塑料吗
可持续性和团结的主题代表性相对不足表明，这些主题可能目前没有受到人工智能主流伦理话语的关注。虽然有人可能会以从事人工智能工作的人通常不是气候科学家为借口来为其辩护，但可持续性相关原则的代表性不足尤其成问题，因为人工智能的部署需要大量的计算资源，而这又需要大量的能源消耗。然而，人工智能对环境的影响不仅涉及高碳足迹数字基础设施的负面影响，还包括利用人工智能造福生态系统和整个生物圈的可能性。
Microsar自适应产品信息英语
microsar自适应是向量实现自适应汽车平台，该平台是为高性能ECU而设计的，例如车载应用程序服务器，ADAS ECU和信息娱乐系统。它通过提供灵活且可扩展的解决方案来支持现代汽车系统的不断发展需求。此平台对于需要适应性，连接性和高级功能的下一代车辆体系结构特别有利。通过利用面向服务的体系结构和高性能计算资源，Microsar Adaptive有效地管理了复杂的汽车应用程序的需求，并促进了跨开发团队的协作。
Edge-Cloud协作流媒体视频分析，具有多代理深度强化学习
摘要 - 播放视频分析侧重于来自多个资源的流视频数据的实时分析，例如安全摄像机和具有视频功能的IoT设备。它涉及各种技术的应用，以从实时视频流中提取有价值的信息。边缘计算和云计算通过利用两端的计算资源来促进视频流分析，从而使高精度和低延迟均可有助于。但是，视频流动行为是动态的，并且在边缘和云中不断发展。网络条件，计算资源和视频内容可能会迅速变化，这使得连续调整分析方法至关重要，以提供准确的结果。以前的作品是基于深神经网络（DNN）或启发式算法的，从历史数据或合成数据中学习了适当的部署计划，用于流式传输视频分析应用程序，因此无法捕获动态。因此，我们提出了基于加强学习的方法，可以适应视频流行为的持续变化。为了确保在分布式环境中进行视频分析的可伸缩性，我们实现了Smotic G Ate 2，这是一个分布式流媒体视频分析系统，具有优化的处理管道和基于RL-RL-基于RL-RL-的控制器，以快速适应跨边缘和云的系统配置。在真实测试床上进行的实验表明，我们的方法优于基准，确保实时视频分析和在动态和分布式环境中的高精度。
视觉转换器可实现快速且稳健的加速 MRI
Vision Transformer 在包含数百万张图像的数据集上进行训练或预训练后，可以为图像分类任务提供出色的准确率，并且与卷积神经网络相比可以节省计算资源。受潜在准确率提升和计算资源节省的驱动，我们研究了用于加速磁共振图像重建的 Vision Transformer。我们表明，当在 fastMRI 数据集（一种仅包含数千张图像的流行加速 MRI 数据集）上进行训练时，针对图像重建量身定制的 Vision Transformer 可实现与 U-net 相当的重建准确率，同时享受更高的吞吐量和更少的内存消耗。此外，由于众所周知 Transformer 在进行大规模预训练时表现最佳，但 MRI 数据的获取成本高昂，我们提出了一种简单而有效的预训练方法，它完全依赖于大型自然图像数据集，例如 ImageNet。我们表明，对 Vision Transformer 进行预训练可显著提高加速 MRI 的训练数据效率，并增强对解剖结构变化的鲁棒性。在仅有 100 张 MRI 训练图像可用的条件下，预训练的 Vision Transformer 实现的图像质量明显优于预训练的卷积网络和当前最先进的技术。我们的代码可在 https://github.com/MLI-lab/transformers_for_imaging 上找到。关键词：加速 MRI、Transformer、预训练、图像重建
2024年全球机械设备报告
第一个重大挑战是创建一个能够托管整个产品生命周期内所有数据的集中式基础设施（见图 1）。该基础设施通常位于云端，用于收集、存储和分析数据。随着安装基数的增长，系统也会随之扩展，因此，该系统可以适应不断增加的数据量和复杂性。超大规模企业（即拥有大量计算资源的大型数据中心，如 Amazon Web Services、Google 或 Microsoft Azure）以其专注于云解决方案的服务主导着存储基础设施市场。
关于主要不利影响的强制性信息对共识机制的气候和其他与环境相关的不利影响
工作证明（POW）共识机制通过以块形式向分类帐发布更新，包括矿工来确保网络，其中包含新提交和验证的交易。矿工竞争解决加密难题，第一个成功的人赚取了新铸造的加密资产（块奖励）和用户付费交易费用。不当行为，例如试图添加无效的块或重写分类帐的历史，会导致浪费计算资源和机会成本，从而造成经济惩罚，以阻止不诚实的行为。
关于主要不利影响的强制性信息对共识机制的气候和其他与环境相关的不利影响
工作证明（POW）共识机制通过以块形式向分类帐发布更新，包括矿工来确保网络，其中包含新提交和验证的交易。矿工竞争解决加密难题，第一个成功的人赚取了新铸造的加密资产（块奖励）和用户付费交易费用。不当行为，例如试图添加无效的块或重写分类帐的历史，会导致浪费计算资源和机会成本，从而造成经济惩罚，以阻止不诚实的行为。
物流垂直软件领域内软件即服务公司的营销策略多案例研究
图 1 - 计算资源的 5 层及其组件的说明 (Youseff、Butrico 和 Silva，2008) _______________________________________________________ 13 图 2 - SaaS 交互流程 (Rudolf，2015) _____________________________________ 14 图 3 - 不同服务领域内公司规模概览 (OECD，2017) _______________________________________________________________________ 15 图 4 - 购买外包应用程序与内部开发的成本 (Tyrväinen、Frank 和 Mazhelis，2013) ____________________________________________________________ 17 图 5 - 选择业务目标 (Lerouge，2016) __________________________________ 18 图 6 - 用于销售和营销 SaaS 的 Clover 模型 (Tyrväinen 和 Selin，2011) ________________________ 19 图 7 - SaaS 客户生命周期 ______________________________________________ 38