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2024 年人工智能创新法案的未来逐章...
第 1 节 简称；目录：本法案可称为“2024 年人工智能未来创新法案”。第 2 节 国会意见：国会认为，管理人工智能的政策应最大限度地发挥人工智能的潜力并促进其发展，使所有公共和私人利益相关者受益。第 3 节 定义：提供关键定义，包括“人工智能蓝队”、“人工智能模型”、“人工智能红队”、“基础模型”、“生成人工智能”、“合成内容”、“测试平台”、“TEVV”和“水印”。标题 I：自愿人工智能标准、指标、评估工具、测试平台和国际合作副标题 A – 人工智能安全研究所和测试平台第 101 节 人工智能安全研究所：
2020年逐节的能源法 - 标题I - 效率
标题I - 效率第1001节。为学校的能源改造援助协调。第1001条的简化联邦能源效率计划和融资，以帮助提高效率并降低学校的能源成本。第1002节。在联邦建筑中使用能源和水效率措施。第1002条修改《国家能源保护政策法》（NECPA），要求能源部（DOE）向总统和国会报告每个机构的能源储蓄绩效合同，包括其投资价值；与上一年的实际节能相比，他们的最初保证节省了；来年签订新合同的计划；以及说明为什么未实施任何先前提交的合同计划的信息。 本节进一步修改了NECPA，以允许机构接受，保留，出售或转让能源节省，并将收益应用于本标题下的绩效合同。 它不包括在联邦水电设施执行的工作合同。 第1003节。 节能数据中心。 第1003节要求开发用于数据中心能源效率的度量，并要求能源部长，环境保护局（EPA）的管理员以及管理与预算办公室（OMB）的主管（OMB）来维护数据中心能源从业人员计划和联邦拥有和操作数据中心能源的开放数据计划。 第1004节。 节能和节能信息技术。 第1005节。 扩展产品系统折扣计划。第1002条修改《国家能源保护政策法》（NECPA），要求能源部（DOE）向总统和国会报告每个机构的能源储蓄绩效合同，包括其投资价值；与上一年的实际节能相比，他们的最初保证节省了；来年签订新合同的计划；以及说明为什么未实施任何先前提交的合同计划的信息。本节进一步修改了NECPA，以允许机构接受，保留，出售或转让能源节省，并将收益应用于本标题下的绩效合同。它不包括在联邦水电设施执行的工作合同。第1003节。节能数据中心。第1003节要求开发用于数据中心能源效率的度量，并要求能源部长，环境保护局（EPA）的管理员以及管理与预算办公室（OMB）的主管（OMB）来维护数据中心能源从业人员计划和联邦拥有和操作数据中心能源的开放数据计划。第1004节。节能和节能信息技术。第1005节。扩展产品系统折扣计划。第1004节要求OMB主管与每个联邦机构合作，以实施节能和节能信息技术。第1005节指示能源部长建立回扣计划，以鼓励更换效率低下的电动机。第1006节。节能的变压器回扣计划。第1006条指示能源部长建立回扣计划，以鼓励更换效率低下的变压器。第1007节。智能建筑加速度。第1007节指示能源部长建立一个计划，以在联邦建筑物中实施智能建筑技术，并证明智能建筑的成本和收益。本节要求能源部长作为更好的建筑挑战的一部分，以开发智能建筑加速器，以展示创新的政策和方法，以加速向智能建筑物的过渡。本节还建立了一个针对建筑物到网格集成的研发（R＆D）计划。
没有机械链接的逐线系统（J-EPICS）的开发 *1
假设转向系统的首选布局将具有两个独立的结构：人机接口（以下简称“ HMI”）单元，用于检测驾驶员和转向单元的手轮操作，用于根据驾驶员操作的水平来控制路轮角度。为了满足这些需求，我们目前正在开发一个没有机械链接的逐线系统（以下简称“ SBW”）。本文描述了我们的系统开发结果，该结果可以通过根据我们的安全性和新控制技术实施系统冗余来安装在车辆上。该系统是J-EPICS（JTEKT Electronics执行智能控制转向）的第一个实施示例，我们将其定义为通过电信号控制路轮操作的转向系统。
国家网络安全中心（NCSC）云安全原则和Oracle Cloud中的实施美国联邦金融解决方案概述Oracle Data Pump最佳实践Oracle Data Pump最佳实践
Goldengate实例化过滤也可以有所帮助。它不再需要flashback_ 导出。这意味着Goldengate在导出时会知道每个表的SCN，并且将根据桌面逐桌开始复制该SCN的更改。无法100％解决该问题，因为您仍然可以看到表A导出为SCN X和表B时的案例，该案例在SCN Y处导出，这比X晚了一段时间。如果表A中有依赖性依赖性的依赖性，例如表B中的其他行还取决于表A中未重复的行，则这些约束验证可能会失败。
如何在 GT Events 上创建科技走道桌位预订
18 点击“创建预订”提交您的请求。您的预订将在 48 个工作小时内处理。您将收到一封电子邮件，要求提供更多信息、虚拟会议或确认您的预订。
通过逐层优化脑外科医生学习修剪深度神经网络
如何开发精简而准确的深度神经网络对于实际应用至关重要，尤其是对于嵌入式系统中的应用。尽管之前沿着该研究方向的工作已经显示出一些有希望的结果，但是大多数现有方法要么无法显著压缩训练有素的深度网络，要么需要对修剪后的深度网络进行大量再训练才能重新提高其预测性能。在本文中，我们提出了一种新的深度神经网络分层修剪方法。在我们提出的方法中，每个单独层的参数都基于相应参数的分层误差函数的二阶导数独立地进行修剪。我们证明，修剪后最终的预测性能下降受每层造成的重构误差的线性组合限制。通过适当控制分层误差，只需对修剪后的网络进行轻度再训练即可恢复其原始的预测性能。我们在基准数据集上进行了大量实验，以证明我们的修剪方法与几种最先进的基线方法相比的有效性。我们的工作代码发布在：https://github.com/csyhhu/L-OBS 。
AI 引擎上的逐块可配置快速傅里叶变换实现应用说明
快速傅里叶变换 (FFT) 广泛应用于各种信号处理算法，这些算法通常需要高吞吐量和可配置的 FFT 大小。本应用说明展示了 Xilinx ® Versal™ AI Core 设备中 AI 引擎阵列上的高效 FFT 实现。所提出的架构利用 AI 引擎阵列的分组交换功能，将 4096 个输入样本分发到四个 AI 引擎，在其中执行 512 点或 1024 点 FFT，然后使用另一个 AI 引擎根据控制字对 2048 点和 4096 点 FFT 的数据进行后处理，该控制字逐块指定 FFT 大小和 FFT/IFFT 模式。仿真结果证实，5x2 AI 引擎阵列中的两个 FFT 模块实现了 3.7 GSPS 的吞吐量，足以服务于 24-32 个 100 MHz 带宽的天线。
上升的渐进式加密时间内存折衷
Martin Hellman于1980年提出了时间内存权衡的概念，以对DES进行蛮力攻击。该方法由一个具有强度的预报阶段组成，其结果存储在表中，随后用来显着减少蛮力所需的时间。一个重要的改进是Philippe Oechslin撰写的2003年彩虹桌的介绍。然而，预先计算彩虹表的过程相当低效率，这是由于最终被丢弃的高计算值速率。Avoine，Carpent和Leblanc-Albarel于2023年推出了降级的彩虹桌子，其中包括在预先启动阶段回收链条。在本文中，引入了一种称为上升阶梯彩虹桌的新变体。公式提供了预测攻击时间，预先计算时间，内存要求和覆盖范围。通过理论结果和实施，分析表明，这种新变体对降级的彩虹桌和香草彩虹桌的高度改进都具有显着改善。具体而言，对于典型的99.5％的覆盖范围，上升阶梯式彩虹桌的预先计时时间比下降阶梯桌快30％，并且（最多）比香草彩虹桌快45％，而攻击时间分别降低了攻击时间高达15％和11％。
