XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System图形处理
用于即时单次状态分类的神经网络
为了部署基于神经网络的状态分类，我们使用了开源 PyTorch 库。21 该库面向计算机视觉和自然语言处理，包括实现深度神经网络的能力，并包含用于在图形处理单元 (GPU) 上进行数据处理的内置功能。GPU 集成使我们的管道足够快，可以执行即时数据分类，而无需将原始测量信号传输到硬盘驱动器。除其他优点外，它还允许实时监控读出分配保真度。由于神经网络的初始训练需要几分钟的时间，因此随后的网络权重重新训练需要几秒钟，并允许读出分配保真度返回到最佳值。更重要的是，本研究中使用的卷积神经网络可以设计和训练成能够适应某些实验参数漂移的方式。具体而言，我们提出了一种策略来消除由微波发电设备引起的局部相对相位漂移对读出分配保真度的影响。在我们的实验中，我们使用了电路量子电动力学平台的原始部分：耦合到读出腔的传输器。
一百千里的查找表，用于有效的单片超级分辨率
传统的超分辨率（SR）方案大量使用卷积神经网络（CNN），涉及密集的多重积累（MAC）操作，并且需要特殊的硬件，例如图形处理单元。这与经常在功率，计算和存储资源紧张的设备上运行的Edge AI的制度相矛盾。这样的挑战激发了一系列基于查找表（LUT）的SR方案，这些方案采用了简单的LUT读数，并且在很大程度上避免了CNN计算。尽管如此，现有方法中的多兆字节仍然禁止片上存储，并且需要芯片内存储器运输。这项工作解决了此存储障碍，并创新了一百千洛伊特LUT（HKLUT）型号，可容纳在片上缓存。利用不规则的两分支多阶段网络，再加上一系列专业内核图案，HKLUT表现出了毫不妥协的性能和优越的硬件效率，对现有的LUT方案。我们的实施可在以下网址公开获取：https：//github.com/jasonli0707/hklut。
Stephen B. Maebius合作伙伴
代表家庭安全公司参加了国际贸易委员会调查，其中主要竞争对手主张侵犯两项专利。在调查过程中获得了竞争对手的一项专利。成功诉讼了剩余的专利，以获取对客户有利于客户的简要确定。委员会维持了这一决定（没有提出上诉）。代表主要的汽车供应商，参与了针对地方法院诉讼中某些汽车制造商的专利片段审查（IPR）。提交了知识产权请愿书后不久就得到了有利的解决。USPTO PTAB在剩下的两项专利上提起了诉讼，并发布了使所有主张索赔无效的最终决定。代表联邦地方法院的专利侵权和商业秘密诉讼，并在国际贸易委员会（ITC）的337次专利侵权诉讼中代表了领先的芯片制造商。技术包括图形处理，内存控制，半导体处理和分阶段阵列。代表格林的能源公司在美国最高法院的案件中，涉及跨党审查程序的合宪性。最高法院裁定支持委托人，维持IPR的合宪性。
具有生成对抗网络的高速接收器瞬态建模
摘要 - DATA密集型应用程序（例如人为的说明性和图形处理）变得司空见惯，需要高速IO才能部署这些关键应用程序。为了适应增加的数据需求序列化器/求职者（SERDES）接收器变得越来越复杂，具有不同的均衡方案来减轻通道障碍。对此接收器进行建模，因为它们是至关重要的。本文显示了一种通过生成网络进行固定和变化均衡的高速接收器瞬态建模的方法。该方法将接收器视为黑匣子，其输入和输出是两个不同的域，将问题作为域转换任务构图。所提出的方法使用时间序列的中间表示，成功地对接收器建模。我们证明所提出的方法是输入波形，接收器配置和通道不变的。在固定的均衡设置中，所提出的方法在[0,1]范围内的根平方误差为0.016，对于可变还原剂的同一范围内的误差为0.054。该方法可以在250ms以下预测一组批处理的结果，比同等时间步骤的等效香料模型快。索引项 - DATA驱动，生成，宏模型，Serdes，瞬态
使用FlexPod简化AI基础架构和操作
人工智能（AI）在每个行业中都提供了无数的机会，改变了传统实践，并为更有效的过程腾出了空间。AI工作负载对计算，网络和存储系统施加新的需求。AI算法需要复杂的计算处理功能。对高性能计算的需求促进了硬件体系结构的进步，从而开发了专业处理器，例如图形处理单元（GPU）。AI对网络和存储的含义同样深刻。网络基础架构在促进AI系统（尤其是在分布式环境中）之间无缝的数据交换中起着至关重要的作用。随着AI应用程序变得更加数据密集型，对健壮，低延迟网络的需求会加剧。同时，存储景观正在发展，以适应培训复杂的AI模型所需的庞大数据集。高容量，高速存储解决方案对于满足AI应用的需求至关重要。总之，AI创造的机会超出了算法的进步，影响了计算，网络和存储技术的结构。
人工智能与自我意识
“人工智能”或 AI，是明斯基和麦卡锡在 1956 年创造的一个术语，已经演变成一个名副其实的全球愿景和梦想，不仅引起了研究人员的兴趣，也引起了从业者、艺术家、作家、政策制定者和普通公众的兴趣。与大多数研究领域一样，人工智能经历了几波浪潮，其间穿插着相对不重要的时期，即所谓的“人工智能寒冬”。人工智能的每次复兴浪潮都有特定形式的概念进步，如形式逻辑、人工神经网络、智能代理、包容架构等。目前人们对人工智能兴趣的复苏或许是独一无二的，因为可以说，这波新浪潮的主要催化剂来自硬件的进步，尤其是图形处理单元 (GPU)，它被重新用于人工神经网络的大规模并行处理。因此，这波浪潮更多地是由人工智能应用和部署推动的，而不是概念上的突破。尽管在过去十年中，深度学习架构、自主代理和机器人交互模型取得了一些新进展，但可以说，它们都没有构成对早期模型的典型背离。这也意味着，人工智能早期提出的许多未解决的问题和挑战仍未得到解答。
计算机科学硕士课程大纲
C 语言基础：标识符、控制结构、决策、分支、循环函数：模块化程序、预定义函数、用户定义函数、形式参数与实际参数、函数定义、函数原型、函数调用、参数传递、递归、存储类 - 自动、外部、寄存器、静态、变量范围。UNIT-II 数组和字符串：声明、初始化、一维和多维数组、使用函数的数组、字符串处理函数指针：指针变量的声明、通过指针访问数据、指针算法、通过引用传递参数、指针数组、内存分配函数 - malloc()、calloc()、realloc() 和 free()。 UNIT-III 结构和联合：结构声明、指向结构的指针、指向函数的指针、结构数组、结构内数组、联合 预处理器指令：预处理器指令的类型、宏的使用 UNIT-IV 文件处理：文件管理概念、文件处理函数 - fopen()、fclose()、fprintf()、fscanf()、fseek()、ftell()、rewind()、putc()、getc()、putw()、getw()、错误处理函数、命令行参数。 图形：图形库、图形处理函数、图形中颜色的使用。
具有张量处理单元的大规模量子化学
在基于量子的计算方法领域，密度泛函理论 (DFT) 尤其引人注目，因为它能够以相对较低的计算成本为广泛的系统产生准确的结果。8 因此，每年都有大量的计算研究利用 DFT 计算。例如，美国国家能源研究科学计算中心 (NERSC) 报告称，2018 年其超级计算机资源的近 30% 仅用于 DFT 计算。9 广泛的研究和开发工作不断致力于优化 DFT 计算的性能和准确性，从而产生了大量开源和商业 DFT 软件包。10 一些软件包可以利用专用硬件（例如通用图形处理单元 (GPU)）来承担大部分工作负载。 11 − 17 然而，在传统的 DFT 实现中，即没有对密度矩阵或哈密顿矩阵进行特定的稀疏性假设，计算成本与描述系统所用轨道数量 N 的三次方成比例（在本文中称为 O(N3) DFT），并且这种立方缩放通常使模拟大型系统（如蛋白质−配体复合物或金属−有机框架）18 的成本变得非常昂贵。
6 后摩尔时代的科学计算加速
2 图形处理单元在加速计算方面的新用途通过提供针对算法要求量身定制的专门工作流程，彻底改变了高性能科学计算领域。 4 随着摩尔定律时代接近尾声，许多新型非冯·诺依曼处理器正在成为潜在的计算加速器，包括基于神经形态计算、张量代数和量子信息原理的处理器。虽然这些新处理器的开发正在不断成熟，但预计对加速计算的潜在影响将是深远的。我们讨论了不同的处理模型如何推动关键科学范式的计算：机器学习和约束满足。 9 值得注意的是，每一种新的处理器类型都采用了根本不同的计算模型， 10 这就引发了如何在应用程序的设计和实施中最好地使用这些处理器的问题。 11虽然许多处理器都是针对特定领域开发的，但自旋玻璃 12 模型和神经网络的普及为多功能应用提供了途径。这也暗示了将下一代处理单元集成到未来高性能计算 14 系统所需的基础设施。15
基于智能手机的糖尿病黄斑水肿离线人工智能筛查
(OCT) 图像，一些研究成功地使用 AI 来检测单一疾病表现的存在，例如视网膜内积液的存在、视网膜黄斑硬化症的存在或黄斑液的量化。2–4 该领域的一种可能的 AI 应用是为居住在缺乏眼科医生或训练有素的验光师的地区患者提供筛查和诊断帮助。然而，现代网络包含数百万个学习到的连接。总的趋势是设计更深、更复杂的网络以实现更高的准确性。这些人工智能程序通常需要高科技和昂贵的计算机系统，其中包含先进的图形处理单元，而这些单元通常是医疗保健不足或低收入地区的公用事业所负担不起的。在这种情况下，基于智能手机的高精度、低设备要求的移动人工智能系统极其重要和有用。智能手机应用程序 (app) 和移动机器人通常只需要较低的内存和能耗。5 因此，开发了一种高效的网络架构 MobileNet，以满足移动和嵌入式视觉应用程序的设计要求。更小更快的模型使用宽度乘数和分辨率乘数，以合理的精度来减少尺寸和延迟。与其他模型相比，使用 MobileNets 的程序表现出优越的尺寸、速度和精度特性。6