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Dreamplace 4.0：基于动量的净重和基于拉格朗日的精炼的时序驱动的位置
I. i ntroduction c ircuit放置是一个重要的VLSI设计阶段。放置的目的是在给定的芯片布局上找到电路组件的最佳位置[2]。的放置通常被放置为数学优化问题，其功能可将电路组件之间互连成本的成本降至最低。在大多数以前的位置框架中，互连成本是由所有网的总线索建模的，所有网的总线长度是由半渗透线（HPWL）估算的或其他近似值。除了仅是一个大约涉及的情况外，总的线长对所有网络都同样关注，而不是专注于关键的临界网和路径。这与定时驱动的放置相反，该位置特定针对电线关键路径，通常会产生立即的电路性能受益。的放置可以分为全局位置阶段和详细的位置阶段，并且可以将正时优化应用于两个阶段。按时驱动的全球位置的目标是实现大致不错的负面懈怠
中文 - 作为竞争的空间：坦格朗的两个印尼帕拉纳卡博物馆
pureplemoon08@gmail.com摘要本文讨论了两个博物馆，这些博物馆故意采用“ Peranakan”作为其身份的一部分，即Pustaka Peranakan Tionghoa博物馆，或Peranakan中国文学博物馆（2012年）和博物馆Benteng Heritage（2011年11月11日）。两者都位于坦格朗（South Tangerang）（距雅加达（Jakarta）10公里）。“ Peranakan”一词表示印尼和中国人的身份混乱。对印度尼西亚中国人的仔细检查表明，在新的秩序制度中，印度尼西亚帕拉纳卡中国人接受了“镇压”，采用了各种政治政策和法律的形式，限制了他们的公共角色，甚至对中国的身份也带来了负面的污名。这些博物馆可以填补州博物馆中的空白空间，这将证明努力发展一个更公平的国家概念。本文无意为建立博物馆建立的目前问题提供任何解决方案。相反，它是为了解释当种族的身份被质疑和政治化时发生的过程。
马克·贾斯特
2015 年，马克创立了 418 Intelligence，这是美国情报界首创技术的衍生产品，旨在实现社区防御在网络安全威胁管理方面的未开发潜力，并通过技能加速和众包解决网络人才危机。通过这项工作，他开发了一个平台，可以实现实时威胁信息共享和集体防御，并首次使网络威胁搜寻和分析具有协作性、众包性和激励驱动性。马克认为，这种方法可以改变全国网络人才和经济机会的分布。2021 年，这些努力成功地将来自肯塔基州东部农村前煤炭产区的首批实习生中的 80% 以上安排到全职工作岗位，担任远程 IT/网络安全分析师。2022 年，这种方法将通过华盛顿州和路易斯安那州的劳动力计划进行扩展。
伊贾尔克.2022.11483.pdf
2、3、4、5 学生，机械工程系，SNS 工程学院，印度泰米尔纳德邦哥印拜陀。摘要：我们在此介绍电动螺旋千斤顶。某些类型的工作需要将车辆举升。这无法手动完成。为了避免此类问题，发明了千斤顶。为了使工作比螺旋千斤顶更轻松，我们引入了一个称为电动螺旋千斤顶的新概念。我们可以使用移动应用程序轻松地将车辆举升和放下。整个组件由 IOT 应用程序制作器上制作的应用程序控制，该项目的大脑是 NODEMCU，它通过 WIFI 模块接收来自应用程序的信号来控制所有电机，NODEMCU 存储由 NODEMCU 编码器编码的代码。关键词：NodeMCU、螺旋千斤顶、电动螺旋千斤顶、Android 应用程序
穆罕默德·贾姆希尔
Jamsheer K. 博士于 2017 年获得新德里国家植物基因组研究所的博士学位，研究领域为植物细胞信号传导和发育。他曾在法国斯特拉斯堡植物分子生物学研究所担任 EMBO 短期研究员，并在新德里国家植物基因组研究所担任研究助理，接受博士后培训。他研究植物营养和压力感知机制以及信号通路。2018 年，Jamsheer 博士获得印度政府颁发的著名 DST- INSPIRE 教职奖学金，并加入北方邦阿米蒂大学。他曾获得多项重要的国家和国际奖项、奖学金和旅行补助金，如 2020 年 INSA 青年科学家奖章、EMBO 短期奖学金、EMBO 旅行补助金、NIPGR-最佳论文奖等。Jamsheer 博士的主要研究重点是了解真核生物营养和应激途径所涉及的基本细胞信号传导机制。这些信息将用于使用基因组编辑和传统基因工程工具对单细胞真核生物和高等植物进行工程改造，使其具有理想的性状。
ddm-lag：具有拉格朗日安全增强的自动驾驶汽车的基于扩散的决策模型
摘要 - 制作制作是自动驾驶汽车（AV）领域中的关键组成部分，在浏览自动驾驶的复杂性方面发挥了至关重要的作用。在数据驱动方法的不断发展的景观中，在复杂场景中提高决策绩效已成为一个著名的研究重点。尽管有相当大的进步，但目前的基于学习的决策方法仍具有改进的潜力，尤其是在政策表达和安全保证方面。为了应对这些挑战，我们介绍了DDM-LAG，这是一种扩散的决策模型，并以基于拉格朗日的安全性增强功能增强。这项工作认为自动驾驶中固有的顺序决策挑战是生成建模的问题，采用扩散模型作为吸收决策模式的媒介。我们为扩散模型介绍了混合政策更新策略，将行为克隆和Q学习的原理融合在一起，并制定了Actor-Citry-Clicer体系结构以促进更新。为了通过安全层增强模型的勘探过程，我们采用了基于拉格朗日放松的复杂政策优化技术，并采用了其他安全限制，以全面地完善政策学习努力。对我们提出的决策方法的经验评估是在一系列驾驶任务中进行的，这些任务的复杂性和环境环境不同。使用已建立的基线方法的比较分析阐明了我们的模型的出色性能，尤其是在安全性和整体功效的方面。
