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Interpretable Neural Networks Leverage Nuclear Symmetries for Mass Prediction
研究人员开发了三种新颖的神经网络模型—FINN、GINN和WINN—来探索核对称性并预测核质量。这些模型在AME2016上训练，并在AME2020数据上进行验证，证明了结合Wigner的SU(4)对称性可以显著降低预测误差。特别是WINN模型，实现了0.430 MeV的低均方根误差，可与最先进的方法相媲美，并提供了对核物理的见解，例如中子滴线附近对称性的恢复以及超重核的行为。
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为发展中国家开发嵌入式车牌识别系统
研究人员开发了一个面向发展中国家的嵌入式实时车牌识别系统，以应对复杂的交通场景和多样化的车型。该系统利用轻量级卷积神经网络进行车牌检测和字符识别，在新SL-LPR数据集上实现了93.6%的mAP和87.88%的准确率。为了确保在嵌入式平台上的效率，模型通过Brevitas整合了低比特量化，并通过FINN框架实现了FPGA加速，能够在Xilinx Kria KV260上以11.5 FPS运行。