XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System伸缩性
思科ISE性能，可伸缩性和最佳实践
零信任的第一步是确保访问用户的访问，包括物联网在内的设备。在其上，我们可以谈论应用程序和工作负载。思科ISE在为连接的设备提供有线，无线，VPN和5G网络的设备中起着重要作用。本届会议说明了如何从设计开始，将高度可用的MAB，DOT1X，来宾和分析服务在不同的媒介上进行。
BGPSEC可伸缩性
RFC1105, Jun 1989 – BGPv1, the napkin FSM, short marker, link type RFC1163, Jun 1990 – BGPv2, long marker, path attributes, origin control RFC1267, Oct 1991 – BGPv3, router identifier, third party nexthop RFC1654, Jul 1994 – BGPv4, classless.RFC1771，1995年3月 - BGPV4，次要清理，聚合。RFC4271，2006年1月 - BGPV4，2002年的重大清理。
划出自动驾驶汽车的可伸缩性问题 -
Troel-Madec等。[85]横向LED显示器 - 多AVS虚拟现实（VR）Rossi -Alvarez等。[73] LED轻带车辆 - 多AVS测试轨道Hesenius等。[41]可穿戴的AR行人-Multi AVS Image Tran等。[84]可穿戴的AR行人-Multi AVS VR Colley等。[19]听觉消息车辆-Multi AVS VRHolländer等。[46]投影，智能遏制车辆，基础设施对面多AVS VR Dietrich等。[28]投影，对面的信号轻型车辆-VR Colley等。[16]挡风玻璃车辆对面的文本-VR Wilbrink等。[90] LED轻带车辆相同，对面 - 视频Holländer等。[47]智能手机行人相同的侧面多AVS视频Hoggenmüller等人。[43] LED轻带车辆相同侧-VR Dey等。[27]上下文接口车辆相同侧-VR Colley等。[15] LED轻带车辆组-VR Joisten等。[50]步行者，笑脸车辆组-VR Chen等。[14] LED轻型车辆集团混合交通公共道路Mahadevan等。[61]混合（LED灯，物理手，触觉提示，听觉消息）车辆，基础设施，行人组混合交通VR
通过切割增强量子电路的可伸缩性
在NISQ时代，量子算法仅限于宽度和深度降低的电路。混合经典量子算法，例如变分量子算法（VQAS），旨在通过反复运行浅参数化电路来解决深度瓶颈问题。但是，可用QPU中的QPU和古典计算机中的内存数量仍然限制了VQAS的适用性。为了构建高性能量子计算环境，我们将HPC技术与门切割相结合以增强可扩展性。以这种方式，我们可以依次执行量子电路较少的量子电路的一部分，或在单独的计算机中并行执行。在这里，我们仅使用适用于玩具模型和VQA的准概率分解来模拟仅使用局部门模拟两倍的门。此方法引入了所需执行次数的开销，但对于低深度量子电路，例如变化量子eigensolver（VQE）电路可能是合理的。我们探讨了在VQE问题中切割门的潜力，首先是减少噪声对基态能量的影响，其次是仿真资源。
HW-SW-CO设计对量子计算可伸缩性的影响
摘要 - 量子处理单元（QPU）的使用有望迅速解决计算问题。然而，当前的设备受量子数的数量限制，并且遭受了明显的缺陷，从而阻止了实现量子的优势。要迈向实用实用程序，一种方法是应用硬件软件共同设计方法。这可能涉及对量子执行环境的问题制定和算法的定制，但也需要将QPU的物理特性调整为特定应用程序。在这项工作中，我们遵循后一条路径，并研究关键数字（电路深度和门计数）如何解决四个基石NP核电组的问题随量身定制的硬件属性而变化。我们的结果表明，实现近乎最佳的性能和属性并不一定需要最佳的量子硬件，而是可以通过更简单的结构来满足，这些结构有可能实现许多硬件方法。使用统计分析技术，我们还确定了适用于所有主题问题的基本通用模型。这表明我们的结果可能普遍适用于其他算法和问题域，而量身定制的QPU可以在其最初设想的问题域之外找到效用。尽管如此，可能的改进仍突出了QPU量身定制对量子软件实用的部署和可扩展性的重要性。索引术语 - 量价计算，软件工程，硬件软件共同设计，量子算法性能分析，量子应用的可扩展性
模块组装的弹性体显示大量应变僵硬的能力和高可伸缩性
弹性体是必不可少的材料，因为它们的灵活，可拉伸和弹性性质。但是，构成弹性体的聚合物网络结构通常是不均匀的，从而限制了材料的性能。在这里，具有前所未有的应变性能力的高度可拉伸的弹性体是基于模块组装策略启用的高度均匀网络结构而开发的。弹性体是通过狭窄的分子量分布的星形脂肪族聚酯前体的有效末端链接来合成的。所得的产品显示出高强度（≈26mPa）和显着的可伸缩性（伸展比在突破≈1900％），以及良好的疲劳性耐药性和缺口不敏感性。此外，它显示出超出任何现有软材料的性能的非凡应变性功能（> 2000倍的增长）。这些独特的特性是由于应变诱导的聚合物链在均匀拉伸的网络中的排序，如原位X射线散射分析所揭示的那样。通过实现一个简单的变量sti sti sti sti or sectuator，用于软机器人技术，证明了这种伟大的应变性能力的实用性。
使生物经济实现，发展为可伸缩性和信用性
使用发酵（微生物的生长，请参见词汇表）生产和修改食物并不是什么新鲜事物。诸如面包，啤酒，酸奶或柠檬酸之类的产品都是以这种方式制造的。制药行业还使用微生物作为微型药品工厂，例如用于胰岛素。生物经济现在将发酵的使用扩展到创新食品和生物材料。蓝色地平线投资组合中食品空间中的示例包括每一个生产无动物的蛋清蛋白质，色彩学的一系列食物颜色，以及用于增强颜色，质地和味道的食品成分。如《好食品研究所》的报告中概述了许多公司在这个领域中活跃。在食品价值链上进一步的上游，蓝色地平线投资组合公司Agbiome创建了微生物的作物保护解决方案。
通过粗粒分量并发提高地球系统模型的可伸缩性 - 与图标v2.6.5建模系统的案例研究
摘要。在Exascale计算时代，具有前所未有的计算能力的机器可用。使这些大规模平行的机器有效地使用了数百万个核心，提出了一个新的挑战。需要多级和多维并行性来满足这种挑战。粗粒分量并发性提供了一个差异的并行性维度，该维度通常使用了通常使用的并行化方法，例如域分解和循环级别的共享内存方法。虽然这些主教化方法是数据并行技术，并且它们分解了数据空间，但组件并发是一种函数并行技术，并且分解了算法MIC空间。并行性的额外维度使我们能够将可扩展性扩展到由已建立的并行化技术设置的限制之外。，当通过添加组件（例如生物地球化学或冰盖模型）增加模型复杂性时，它还提供了一种方法来提高性能（通过使用更多的计算功率）。此外，货币允许每个组件在不同的硬件上运行，从而利用异质硬件配置的使用。在这项工作中，我们研究了组件并发的特征，并在一般文本中分析其行为。分析表明，组件并发构成“并行工作负载”，从而在某些条件下提高了可扩展性。这些通用考虑是
大脑神经元网络的仿真可伸缩性得益于时间异步
处理。t这里有越来越庞大的研究项目，其1个目标是模拟大脑区域甚至完整的大脑2，以更好地了解其工作方式。让我们引用3个立场：欧洲的人脑项目（1），大脑4通过疾病研究的综合神经技术映射5（大脑/思想）在日本或大脑倡议（3）中，在6个联合国家中。几种方法是可行的。有7种生化方法（4），它注定了与大脑一样复杂的系统8。已经研究了一种更具生物物理的方法，例如，请参见（5），其中已成功模拟了皮质桶10，但仅限于10 5 11个神经元。然而，人脑含有约10 11个neu-12 rons，而像marmosets（2）这样的小猴子已经具有13 6×10 8神经元（6），而更大的猴子（如猕猴）具有14 6×10 9神经元（6）。15为了模拟如此庞大的网络，减少模型可以制作16个。特别是，神经元没有更多的物理形状，并且仅由具有18个特定电压的网络中的一个点表示。Hodgkin-Huxley方程（7），可以重现物理形状，代表了离子通道的动态，21，但这些耦合方程的复杂性形成了22个混乱的系统（8），使系统非常前端，使该系统非常前端，以模拟23个巨大的网络23。如果忽略了离子通道动态，则24个最简单的电压模型是集成与火的模型（9）。25使用此类模型，超级计算机26可以模拟人尺度的小脑网络，该网络达到约27 68×10 9神经元（10）。28然而，还有另一种观点，这可能使29我们可以使用简化的模型模拟此类大型网络。30的确，人们可以使用更多随机模型来重现31神经元的基本动力学：它们的插图模式。32不仅连接图的随机化，而且33图表上的动力学使模型更接近手头的34个数据，并在一定程度上解释其可变性。35随机的引入不是新的，并且在包括Hodgkin-Huxley（11）和泄漏37