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域特异性计算和数字加速器
高级数字电路技术继续推动特定于域计算和数字加速器的创新。本届会议重点介绍了六篇论文，以提高领域特定和新兴应用程序的最先进的能源效率和系统性能。第一篇论文表现出低保留功率，分布的非挥发性内存的加速器靶向微观监视。接下来的两篇论文展示了基于内存的计算的处理单元的使用，分别用于实施能量效率的尖峰神经网络和布尔值满足能力问题解决器，然后进行了两种退火处理器设计，用于求解组合优化问题，从而有效地求解。最后一篇论文展示了RISC-V Vector的协同处理器，该处理器具有集成的计算 - 内存矢量注册文件，以使新的架构机会重新使用。
为日本的多域防御力量做好准备……
制造业 (Johnston、Smith 和 Irwin，2018 年)、自主性 (Kott 等人，2018 年)、大数据 (Kim、Trimi 和 Chung，2014 年)、生物技术 (Mikulic，2021 年；经济合作与发展组织，2009 年)、纳米技术 (Dong 等人，2016 年) 和三个量子技术领域 (Srivastava，2019 年)。因此，欧洲已成为每个领域的全球领先者。欧洲各国都致力于增加政府对基础研究和开发的支出 (Parkinson，2018 年)，此外还推进促进各个部门之间合作的技术专项举措。例如，欧洲有一些旨在建设卫星星座以保护政府和军事通信的举措，以及一些专注于量子技术的努力（Fouquet 和 Drozdiak，2020 年；Srivastava，2019 年）。尽管计算给定时期内的出版物、专利和相关引用的总数只是衡量影响力的众多方法之一，但在欧洲，这些技术领域的数量也在持续上升（Dong 等人，2016 年）。俄罗斯也在这些领域进行投资。例如，俄罗斯正在开发高超音速武器，部分是为了应对美国在国内和俄罗斯附近部署的导弹防御系统。最近几次成功的试验反映了俄罗斯对进一步发展这些武器系统及其底层技术的承诺 (Sayler, 2021)。与此同时，俄罗斯专注于现代化增强型电子战能力，以实现复杂的干扰和反介入/区域拒止作战。增强型电子战可以为俄罗斯提供不对称能力和力量推动者或倍增器，以与北大西洋公约组织的东翼交战 (McDermott, 2017)。
无监督的域适应性利用视觉 - ...
在电信频谱中施加了氮氧化铝波导，小于0.16 db/cm损失Radhakant Singh，1,2 Mohit Raghuwanshi，3 Balasubramanian Sundarapandian，3 Rijilthomas，3 Rijilthomas，3 Rijilthomas，1 Lutz Kirste，3 Stephan，3 Stephan，1 1 spehan。 GMBH，高级微电动中心亚当，52074，德国2 rwth Aachen University，Electronic Devices主席，52074德国亚兴3弗劳恩霍夫应用固态物理学IAF研究所IAF，79108 FREIBURG IM BREISGAU，德国，德国 *在电信频谱中施加了氮氧化铝波导，小于0.16 db/cm损失Radhakant Singh，1,2 Mohit Raghuwanshi，3 Balasubramanian Sundarapandian，3 Rijilthomas，3 Rijilthomas，3 Rijilthomas，1 Lutz Kirste，3 Stephan，3 Stephan，1 1 spehan。 GMBH，高级微电动中心亚当，52074，德国2 rwth Aachen University，Electronic Devices主席，52074德国亚兴3弗劳恩霍夫应用固态物理学IAF研究所IAF，79108 FREIBURG IM BREISGAU，德国，德国 *
跨域通过双匹配转换
跨域少数射击语义分割（CD-FSS）旨在训练可以从不同域中分割具有一些标记图像的域类别的广义模型。以前的作品证明了特征转化在顾问CD-FSS中的有效性。但是，他们完全依靠支持图像进行特征转换，并且反复使用每个班级的一些支持图像很容易导致过度拟合并忽略了类内部外观差异。在本文中，我们提出了一个双重匹配的基于转换的网络（DMTNET）来解决上述问题。我们建议自我匹配转换（SMT），而不是完全依靠支持图像，以基于查询图像本身本身构建特定于特定的转换矩阵，以将特定于域特异性的查询特征转换为域。计算特定特定的转换矩阵可以防止过度拟合，尤其是对于元测试阶段，仅将一个或几个图像用作支撑图像来分割数百或数千个图像。获得了域 - 不足的特征后，我们利用了双关联构建（DHC）模块，以与Support图像的前景和背景之间的查询相关之间的超相关性，基于前景和背景图的前景和背景预测映射的产生和超级映射，并具有分为分段，以增强其分段。此外，我们提出了测试时间自我填充（TSF）策略，以更准确地自我调整看不见的域中的查询预测。代码可在https://github.com/chenjiayi68/dmtnet上找到。在四个流行数据集上进行的实验实验表明，DMTNET比最新方法实现了卓越的性能。
朝域自动，无分辨率的3D拓扑...
抽象拓扑优化是工程设计中无处不在的任务，涉及预先涂抹的空间域中材料的最佳分布。最近，已经提出了以数据驱动的方法（例如深生AI模型）作为迭代优化方法的替代方法。但是，现有的数据驱动方法通常使用固定的网格分辨率和域形在数据集上进行培训，从而降低了它们对不同分辨率或不同域形的适用性。在本文中，我们引入了两个关键的创新 - 求解器和神经隐式现场体系结构以解决这些局限性。首先，我们引入了一个快速，可行的，迭代的基于GPU，以针对3D未经检测网格的高通量数据集的生成优化。我们的求解器生成了122K优化的3D Topologies，这是最大的公共数据集的数量级。第二，我们引入了一种新的无分辨率数据驱动方法，用于使用称为NITO-3D的神经字段，用于3D拓扑。单个NITO-3D模型训练并预测各种分辨率和宽高比。还可以消除对计算密集型物理场调节的需求，NITO-3D为3D拓扑选项提供了更快，更灵活的替代方案。平均而言，NITO-3D的拓扑结构约为2000倍，仅比最新的迭代求解器高0.3％。有10个步骤的迭代精细调整，NITO-3D的平均速度快15倍，并且产生的拓扑比SIMP的合规性高0.1％。我们在https://github.com/lyleregenwetter/nito-3d上开放与此工作关联的所有数据和代码。
工作计划非临床域2025-2027_final
1S1a一种物质一评估3RS替换，减少和改进3RSWP替代，减少和精致工作组AI人工智能ATMP ATMPS高级治疗药物BRT OEG批处理释放oeg批次释放运营专家小组CAT委员兽医药物相互认可和分散程序的协调组CPCA致癌性效力分类方法CTCG临床试验临床试验兽医药物dili药物诱导肝损伤的临床试验小组CVMP委员会CVMP委员会
GSE的EEC域协议 - 意大利
b.3.3对于电力部门，授权的测量机构是网站568-19Allb.pdf（Arera.it）上列出的机构。它们是国家法规规定的机构，负责收集和验证国家金融和解过程中使用的能源量。这些是负责收集产生和注入电网并将其发送到GSE的电力数据的网格操作员。网格操作员可以通过意大利能源调节器的网站（autoritàdiregolazione per Energia reti e e Ambiente）进行：Arera -Estrattore Pubblico用于其他部门（天然气，氢和热力学），在全国范围内使用了对衡量量的国家规定，在国家规定下，授权的衡量机构是对衡量量的批准和衡量量的量。
用简洁的证明加强域身份验证
服务器身份验证向用户保证，他们正在与真正代表声称的域的服务器进行通信。今天，服务器身份验证依赖于认证机构（CAS），第三方对将公共钥匙签名为域。CAS仍然是Internet安全性的弱点，因为任何有缺陷的CA都可以为任何域发布证书。本文介绍了NOPE的设计，实现和实现评估，NOPE是服务器身份验证的一种新机制，该机制使用简洁的证明（例如，零知识证明），以证明存在将公共密钥链接到指定领域的DNSSEC链。DNSSEC的使用极大地降低了对CAS的依赖，并且证明的尺寸较小，可以与旧版基础架构的兼容性，包括TLS服务器，证书格式和证书透明度。不使用证明的效果最低，使客户的大小增加了约10％，并且需要超过1 ms才能验证。nope的核心技术贡献（将其推广）包括有效的技术，可以在简洁的证明中代表解析和加密操作，从而将证据的产生时间和记忆要求减少几乎数量级。
探索中间和域所需的核心概念 -
摘要该立场论文报告了知识图联盟工作组中关于可解释的数据和元数据原则的初步讨论，该论文于2024年3月创建。目前，我们正在采取初步步骤来捕获与解释，基础，依赖和信任有关的核心概念；该范围还扩展到潜在的双重概念，例如解释性，可验证性/可重复性，可靠性和可信度。这些初始步骤包括回顾核心概念，因为它们在文献中进行了讨论，并探讨了这些最中心概念的实际上有用的定义。结论之一是，元数据标准将需要适合记录三种基础：知识的基础，依赖基础和信任的基础。目前正在重新设计的中间和域级别的元数据标准正在进行重新设计，以便变得更加模块化，可以计算，可以使人类理解，并且可以调节，这将是我们继续进行工作的建议。在公共存储库上进行了这种Lite（OWL 2 EL）本体的发展，称为MSO-EM：用于建模，模拟，优化（MSO）和认知元数据（EM）的本体论。