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What Is Life Worth?: The Inside Story of the 9/11 Fund and Its Effort to Compensate the Victims of September 11th

為了解決Compensate的問題，作者Feinberg, Kenneth R. 這樣論述：

Kenneth R. Feinberg, one of the nation’s leading lawyers, has been front and center in some of the most complex public legal disputes of the past three decades: Agent Orange, asbestos, the closing of the Shoreham Nuclear Plant, and now, 9/11. A former prosecutor and member of two Presidential Commis

sions, he is also adjunct Professor of Law at Georgetown University, the University of Pennsylvania, Columbia University, and New York University. He lives in Washington D.C.

Compensate進入發燒排行的影片

應用於物件偵測與關鍵字辨識之強健記憶體內運算設計

為了解決Compensate的問題，作者江宇翔 這樣論述：

近年來，由於不同的應用都能夠藉由和深度學習的結合而達到更好的結果，像是物件偵測、自然語言處理以及圖像辨識，深度學習在終端設備上的發展越來越廣泛。為了應付深度學習模型的龐大資料搬移量，記憶體內運算的技術也在近年來蓬勃發展，不同於傳統的范紐曼架構，記憶體內運算使用類比域的計算使儲存設備也同樣具備運算的能力。儘管記憶體內運算具有降低資料搬移量的優點，比起純數位的設計，在類比域進行計算容易受到非理想效應的影響，包括元件本身或是周邊電路的誤差，這會造成模型災難性的失敗。此篇論文在兩種不同的應用領域針對記憶體內運算進行強健的模型設計及硬體實現。在電阻式記憶體內運算的物件偵測應用當中，我們將重點放在改善模

型對於非理想效應的容忍度。首先，為了降低元件誤差的影響，我們將原本的二值化權重網路改變為三值化權重網路以提高電阻式記憶體中高阻態元件的數量，同時能夠直接使用正權重及負權重位元線上的電流值進行比較而不使用參考位元線作為基準。其次，為了避免使用高精度的正規化偏差值以及所導致的大量低阻態元件佈署，我們選擇將網路中的批次正規化層移除。最後，我們將運算從分次的電流累加運算改為一次性的運算，這能夠將電路中非線性的影響降到最低同時避免使用類比域的累加器。相較於之前的模型會受到這些非理想效應的嚴重影響導致模型無法運作，我們在考慮完整的元件特性誤差，周邊電路誤差以及硬體限制之下，於IVS 3cls中做測試，能夠

將平均精確度下降控制在7.06\%，在重新訓練模型後能更進一步將平均精確度下降的值降低到3.85\%。在靜態隨機存取記憶體內運算的關鍵字辨識應用當中，雖然非理想效應的影響相對較小，但是仍然需要針對周邊電路的誤差進行偏壓佈署補償，在經過補償及微調訓練後，在Google Speech Command Dataset上能夠將準確率下降控制在1.07\%。另外，由於語音訊號會因為不同使用者的資料而有大量的差異，我們提出了在終端設備上進行模型的個人化訓練以提高模型在小部分使用者的準確率，在終端設備的模型訓練需要考量到硬體精度的問題，我們針對這些問題進行誤差縮放和小梯度累積以達到和理想的模型訓練相當的結果

。在後佈局模擬的結果中，這個設計在推論方面相較於現有的成果能夠有更高的能源效率，達到68TOPS/W，同時也因為模型個人化的功能而有更廣泛的應用。

Radical Architectural Drawing

為了解決Compensate的問題，作者 這樣論述：

There is a newfound interest in architectural drawing. Some of the most forward-looking architects worldwide are reinventing it to discover the radical possibilities of contemporary architecture as a rich mix of the virtual and the actual. Architectural drawing is adapting to compensate for these

new changes to the discipline, and is being used to speculate on new paradigms of space and representation. This AD seeks to showcase the architects who are pushing the envelope of drawing in extraordinary ways, and their insights into architecture’s future spatial dexterity. The issue is built aro

und an international group of architects involved in an ongoing KU Leuven Faculty of Architecture international drawing research project, who are creating new drawing methodologies in new and exciting realms. Their projects are written about from the perspective of architectural representation by cr

itics and commentators from across the globe, illustrating a cornucopia of graphic verve and talent in this highly contemporary and thought-provoking issue. Contributors: Aaron Betsky, Penelope Haralambidou, Ulrika Karlsson, Michael McGarry, Nicholas de Monchaux, Ricardo de Ostos, Alberto Pérez-Góme

z, Peter Salter, Chris L Smith, Wolfgang Tschapeller, Sarah de Villiers, Robin Wilson, and Jason Young. Drawings by: Bryan Cantley, Nat Chard, Peter Cook, Riet Eeckhout, CJ Lim, Perry Kulper, Metis (Mark Dorrian and Adrian Hawker), Shaun Murray, Smout Allen, Neil Spiller, Nada Subotincic, Michael We

bb, Mark West, and Michael Young.

基於 LQR控制的車輛側向運動回授 -前饋控制

為了解決Compensate的問題，作者葉語 這樣論述：

車輛自動駕駛技術包含了許多不同的技術面向，包含感知、規劃、控制等，而車輛側向運動控制在各種駕駛場景中扮演重要角色。其中，動力轉向系統(Electric Power Steering，EPS)對於車輛控制的表現有重要的影響，然而目前市售車的EPS頻寬通常過低，限制側向運動控制的效能，且為封閉的模組，難以藉由修改EPS內部架構以提高其效能。因此，本研究提出了將動力轉向系統納入車輛側向控制的設計流程，使車輛側向控制器能補償EPS的特性，從而令整體車輛側向運動系統擁有預期之效能與穩健性。本研究基於回授-前饋架構進行設計。在回授部分，藉由設計預補償器，提升轉向系統的開迴路表現，並將其與車輛側向模型串聯

作為受控體，並透過線性二次調節(Linear Quadratic Regulator, LQR)法則計算最佳回授增益，接著將狀態回授控制器轉變為輸出回授控制器，使得控制器只需要車輛質心位置資訊、橫擺角以及實際轉向角資訊即可。前饋補償部份，本研究提出三種利用道路曲率資訊以獲得轉向補償角的方法，以補償在轉彎時因動力轉向系統頻寬不足造成的側向誤差。這三種補償方法雖然機制不同，但最後都可以等效為對於系統產生適當的前饋補償角使得車輛可以預先對於路況的改變進行反應。最後，透過將控制器實現在實驗車輛上，並在一般的駕駛道路上進行低速和中速的車道維持測試，可以驗證控制器可以有效地容忍轉向動力系統的不理想特性，同

時通過半徑約40公尺的彎道時，質心的側向位置誤差亦可抑制在20公分以內。