4 王启照 1,3 , 庄培 1,3 , 黄浩亮 1 , 李亮 1 , 刘亮 1 , Hannah C. Webber 1 , 5 Roopa Dalal 1 , Leonard Siew 1 , Clarisse M. Fligor 2 , Kun-Che Chang 1 , Michael Nahmou 1 , Alexander 6 Kreymerman 1 , Yang Sun 1 , Jason S. Meyer 2 , Jeffrey Louis Goldberg 1 和杨虎 1,* 7 8
综合运动需要整个美国政府 (USG) 制定和执行美国外交政策。这种连贯的政策制定和实施需要一个共同的视角来分析情况,以便 (1) 准确描述作战环境,(2) 在最低限度的协调下支持整个 USG 的协同行动。国防部和联合情报准备作战环境 (JIPOE) 目前的分析方法有着坚实的基础,但可以改进,以更好地满足这些要求并更有效地支持综合运动。从 JIPOE 的系统基础出发,USG 必须采用一种视角,将外国实体的行为视为相互依赖的各层群体适应和竞争的结果。虽然这种描述可能违背直觉,但更新的 JIPOE 框架(和一些示例)将有助于培养对复杂自适应系统动态的直觉。由于这些系统的复杂性,计算工具与其分析密不可分,并且具有能够编码知识以实现更有效协调的额外好处。改进的分析框架结合对现有和新兴人工智能 (AI) 的理解以及计算工具子集,可以评估计算如何融入联合情报流程和联合规划流程以支持综合战役。这种理解的转变对联合参谋部的所有理事会,特别是 J2、J3 和 J5 产生了深远的影响,并有可能彻底改变外交政策的实施。
自 1983 年以来,“绿野仙踪”一词已在实验心理学、人为因素、人体工程学和可用性工程领域广泛使用,用来描述一种测试或迭代设计方法,其中实验者(“巫师”)在实验室环境中模拟理论上的智能计算机应用程序的行为(通常是进入另一个房间并拦截参与者与系统之间的所有通信)。有时这是利用参与者的先验知识来完成的,有时这是一种低级欺骗,用于管理参与者的期望并鼓励自然行为(但我希望在实验的汇报部分始终进行适当的披露!)。
Le 博士目前是阿肯色大学电气工程与计算机科学系 (EECS) 人工智能与计算机视觉 AICV 实验室的助理教授兼主任。此前,她曾在卡内基梅隆大学 (CMU) 担任博士后。Le 博士分别于 2018 年和 2015 年在 CMU 获得电气与计算机工程博士和硕士学位。她分别于 2009 年和 2005 年在越南获得计算机科学硕士和学士学位。Le 博士因其在机器人、机器学习、计算机视觉和医学分析方面的重大贡献而获得国际认可。她的研究解决了各种现实世界的挑战,包括可信决策、不完美数据(有限标记数据、噪声数据、有偏见的数据、看不见的数据、小物体)和边缘设备上的实时应用。她精通多种模式,擅长处理图像、视频、点云、体积数据、时间序列和遥感数据。值得注意的是,她的专业知识涵盖图像处理、场景理解、多对象跟踪、行为分析、医学图像分析、3D 重建和实时机器人感知。Le 博士的工作被认为是最先进的,她的许多研究成果已成功部署到现实世界的应用中,包括边缘设备上的尖端实现。她的研究成果包括拥有三项专利,并在各种著名会议、书籍章节和顶级期刊上共同撰写了 130 多篇论文和文章。她在 Google Scholar 上的 h 指数为 26,i10 指数为 64,截至 2024 年 5 月 19 日,引用次数为 2,829 次(8ck0k UAAAAJ)。Le 博士自 2021 年起担任 ScienceDirect 的《机器学习与应用》(MLWA)期刊的副主编,并主持了 Asilomar 和 MICAD 等会议。 Le 博士还担任 Frontier 和 MDPI 等多家期刊的客座编辑。她组织了著名会议 MICCAI 的教程和研讨会,例如 MICCAI 2018 的医学成像深度强化学习教程和 MICCAI 2019 年和 2020 年的少标签和不完美数据的医学图像学习研讨会。医学图像计算的可解释和注释高效学习:第三届国际研讨会 2020。她积极参与社交活动,尤其是 2019-2022 年 MICCAI 女性社交活动,并担任组织者。她曾担任 2021 年和 2022 年 Google NACMI AMLI 夏季训练营的首席讲师。
抽象学者以前已经将“心脏是君主/统治者”的理论来源归因于政治的君主制观点。然而,根据远古时代的最新发现的文件和相关文件,可以发现,“心脏是君主”的理论可能源于传统文化中对“宗教”意识形态的依恋的重要性,这促进了身体的心脏,应该促进人体作为统治者的中心,后来又是“君主”。在儒家,道教,折衷主义者和其他QIN文学中都提到了类似的认知观点,但仅在中医的系统中,它们在建立以心脏为中心的Zang-Fu理论中发挥了重要作用。传统中医是一项主要是由临床实践开发的,其基本目的是治愈疾病和拯救人们。尽管中医的哲学(TCM)根源在Qin王朝中,但发展是其他哲学所独有的。具有丰富的文化含义和哲学思想,TCM无疑是中国文明珍宝的关键,值得更多的关注和探索。
************* GRF 代表普通研究基金。HMRF 代表卫生及医疗研究基金。ITC 是创新科技委员会,RTH-ITF 代表 ITF 项目的研究人才中心。ITF-MRP 是创新科技基金 - 大学中游研发计划。NSFC 是中国国家自然科学基金,是中国国务院直属的国家机构。ITF-TCFS 是创新科技基金 - 技术合作资助计划。所有这些都是竞争性的外部资助。(a)外部资助 - 作为首席研究员或联合首席研究员
管理局和市中心发展局商业补助计划,强调合作机会。这可能包括用以可持续发展为重点的回扣补充补助金并改善交叉推广。这种合作将在未来的董事会会议和工作人员之间进一步讨论。B. 2025 年工作计划董事会审查并批准了 2025 年工作计划,授权两名董事会成员与工作人员一起敲定草案措辞。为了确保这一年富有成效和影响力,董事会专注于缩减大量项目,确认与可持续发展目标的一致性,确定参与程度,并将重叠项目合并到共同主题下。C. 可再生能源计划董事会审查并批准了可再生能源计划,该计划将取代战略计划中的现有部分,并提交给理事会以提高认识。最新修订包括摘要、更新的数字以及可再生能源增长的五大机会的优先排序。董事会强调需要关注商业和社区规模的项目,并讨论了实现这一目标的策略,因为仅靠住宅努力不足以实现将容量从 8 兆瓦显着增加的目标。
摘要:在人工智能的时代,卷积神经网络(CNN)正在成为一种用于图像处理的强大技术,例如去核,超分辨率甚至样式转移。他们表现出很大的潜力,可以将下一代相机和展示带入我们的日常生活。但是,传统的CNN加速器很难在边缘生成超高分辨率视频,因为它们的大量急速带宽和功耗。例如,用于降级的高级FFDNET可能需要131 GB/s的DRAM带宽,而在4K UHD 30FPS处则需要106个计算顶部。在这次演讲中,我将介绍我们最近的两部作品,以应对DRAM带宽和功耗的挑战。首先,我将讨论图像处理CNN带来的图像二线革命并阐述其设计挑战;为了清楚起见,他们与识别CNN的差异将得到强调。然后,我将以整体方式介绍我们的第一份作品 - ECNN [Micro'19],共同优化推理流,网络模型,指令集和处理器设计。尤其是,具有面向硬件的ERNET模型的基于块的推理流可以支持FFDNET级DINOISING和SRRESNET级超分辨率,在4K UHD 30 FPS下使用小于2 GB/s的DRAM带宽。最后,我将介绍我们的第二件作品(ISCA'21],它利用了Ring Argebra的常规稀疏度,以实现近乎最大的硬件节省和优雅的卷积发动机质量降解。布局结果表明,可以分别使用3.76 W和2.22 W进行等效的41个高位计算,分别以40 nm的技术为50%(无质量下降)和75%和75%(PSNR下降的0.11 dB)。