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World File Search System适应需要
请求MPRE测试住宿
为了支持测试住宿请求，申请人必须向合格专业人员提交适当的文件。该文档必须在信用头上，用英语，日期和签名。文档必须确认申请人损害的存在，并解决申请人由于损害而当前遇到的功能限制。它还应为所需的每个住宿提供理由。损伤引起的当前功能局限性必须与接受MPRE相关，并且建议的适应需要是为了改善当前局限性。
适应性的变革性全球目标：范围，科学和政策
明确的是：人类的影响使大气，海洋和土地变暖；这种变暖已经影响了全球每个地区的许多天气和极端气候。当前的表面变暖至少达到1.1°C；自1975年以来，大多数这种变暖就发生了。需要强大而多样化的适应性，以减少与更频繁和严重的极端事件相关的风险，这些事件因变暖而加剧，例如干旱，热浪，洪水和热带气旋。现在很明显，适应需要在为气候行动讨论的任何计划中平等强调，因为世界已经锁定在一定程度的气候变化中，其规模将取决于我们在降低温室气体的整体排放方面的效率学位。
国防部 2024-2027 年气候适应计划
气候适应工作必须与国防部的作战要求保持一致并为其提供支持。降低气候风险和增强设施弹性对于防止国防部的作战计划中断、快速从极端天气和气候影响中恢复以及保持任务准备至关重要。国防部致力于提高其弹性和提高作战能力，同时减少国防部自身对气候变化的贡献。这些努力包括减少能源需求、替代清洁能源和材料以及利用清洁能源市场和技术的快速进步。准备和适应需要将气候考虑因素纳入战略、作战和战术决策中。为了在全球范围内发挥作用，这些努力需要与盟友和合作伙伴合作完成。
气候变化适应：构建有韧性未来的政策
2023 年全球平均气温将比工业化前水平高出近 1.5°C，极端天气事件变得更加频繁和强烈，各国政府需要紧急采取行动，加快适应气候变化。本文强调，制定有效的气候适应政策需要一个四步迭代过程，包括 1) 气候风险评估、2) 政策规划和设计、3) 实施和 4) 测量和评估。有效的适应需要可衡量的目标、全政府协调、利益相关者参与、充足的资金以及完善的机制来监测进展并评估政策的有效性。数据和方法的局限性是进行合理测量和评估的主要挑战。本文特别关注了多层次治理和政策在粮食系统因易受气候变化影响而增强其复原力方面的作用。
员工绩效计划
卓越标准 问责制：信守承诺并承担起提供符合堪萨斯州立大学高标准结果的责任 适应性：适应需要改变职责、工作方式或互动方式的情况和条件 致力于持续改进：乐于接受反馈并寻找更有效或更高效地做事的方法 有效沟通：倾听理解，以积极和尊重的方式沟通，并与需要了解信息的人分享信息 工作知识：展示有效履行职责所需的知识和技能，了解工作期望，并及时了解负责领域的新技术、方法和流程 判断：通过收集信息和考虑潜在选择的影响做出明智的选择和深思熟虑的决定 服务导向：通过认真倾听、表现出同理心、反应迅速和参与创造性的解决问题，提供高质量的计划和/或服务 团队合作：创造积极高效的工作文化，并支持工作组所有成员的成功
预测自主系统中的无功能要求违反
自主系统通常用于环境和内部变化可能导致要求违反要求的应用中。主动适应这些变化，即在违规发生之前，比从可能由这种违规行为造成的失败中恢复过来更可取。但是，积极的适应需要方法，以及时，准确且可接受的开销进行预测违反需求。为了满足这种需求，我们提出了一种方法，允许自主系统预测违反性能，依赖能力和其他非功能性要求的行为，因此采取预防措施以避免或减轻它们。我们预测这些自主系统中断（PRESTO）的方法包括一个时间阶段和运行时间阶段。在设计时间时，我们使用参数模型检查获得代数表达式，这些代数表达式，以对内部兴趣的非功能性能（例如，可靠性，响应时间和能源使用）与系统及其环境的参数之间的关系。在运行时，我们通过将零件线性回归应用于通过监视获得的线性数据来预测这些参数的未来变化，并且我们使用代数表达式来预测这些变化对系统要求的影响。我们在两个不同领域的案例研究中通过模拟证明了Presto的应用。
一种行为体系结构，用于对果蝇幼虫运动和觅食的逼真模拟
摘要果蝇幼虫被广泛用作模型生物体7研究，其中精确的行为跟踪能够对个体和8个种群级行为指标进行统计分析，这些指标可以为幼虫行为的数学模型提供信息。9在这里，我们提出了一个分层模型架构，其中包括三层，以促进模块化10模型构建，闭环模拟以及经验和11个模拟数据之间的直接比较。在基本层，自主运动模型能够执行12个探索。基于新颖的运动学分析，我们的模型特征是间歇性向前爬行13，该爬行13与横向弯曲相结合。在第二层中，通过在模拟环境中进行主动14传感和自上而下的运动调制来实现导航。在顶层，15个行为适应需要关联学习。我们评估了16个基于代理的自主探索，趋化性和气味偏好17测试的虚拟幼虫行为。我们的行为体系结构非常适合18个神经力学，神经或单纯的统计模型组件的模块化组合，从而促进其评估，19比较，扩展和集成到多功能控制体系结构中。20
采用六个单位电容器的、与分辨率无关的全差分 SCI 型 SAR ADC 架构
现代仪器系统和数据采集系统需要低到中等分辨率、中速的模数转换器 (ADC)。由于这些系统大多是便携式的，因此 ADC 规范对功率和面积参数有严格的要求。尽管传统的逐次逼近寄存器 (SAR) ADC 因结构简单、模拟模块少而在这些应用中很受欢迎，但它们占用的芯片面积很大。传统 SAR ADC 采用二进制加权电容电荷再分配数模转换器 (DAC) [1,2]。传统电容电荷再分配 DAC 的两个主要限制是转换速度和庞大的电容阵列。较大的 MSB 电容限制了转换速度。这种架构中使用的 DAC 电容阵列变得非常笨重。文献中提出了一些新方法来提高 SAR ADC 的速度 [3,4]。此外，还提出了一些用于 SAR ADC 的面积效率高的 DAC 架构 [5-7]。其中一些 ADC 在性能系数 (FOM) 方面优于其他 ADC，但由于所用 DAC 架构的类型，面积效率 (AE) 参数会降低。[8、9] 中的 SAR ADC 将分辨率可变性融入传统电荷再分配 ADC，以适应需要不同分辨率的多种信号，适用于生物医学信号采集系统等应用。
有效的视力变压器，有部分注意力
摘要。作为视觉变压器（VIT）的核心，自我注意力在建模长期空间相互作用方面具有很高的多功能性，因为每个查询都聚集在所有空间位置。尽管VIT在视觉任务中实现了有希望的表现，但自我注意力的复杂性与令牌长度相关。将VIT模型适应需要高输入分辨率的下游任务时，这会导致挑战性问题。前瞻性艺术试图通过引入稀疏的注意力（例如空间减少关注和窗户注意力）来解决这个问题。这些方法的一个常见点是，在计算注意力重量的情况下，所有图像/窗口令牌都连接在一起。在本文中，我们发现注意力重量与造成的计算冗余之间存在很高的相似性。为了解决这个问题，本文引入了新的关注，称为部分注意力，该问题通过减少注意图中的冗余信息来更有效地学习空间相互作用。我们注意力中的每个查询只与一小部分相关令牌相互作用。基于部分关注，我们提出了一个高效而通用的视觉变压器，名为Partialformer，该变压器在视觉任务之间的准确性和计算成本之间达到了良好的权衡。例如，在Imagenet-1K上，PartialFormer-B3超过1.7％的TOP-1准确性，同时节省25％的GFLOPS，而焦点T则超过0.8％，同时节省了30％的GFLOPS。