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哈佛·洛马克斯 (1922–1999) - 美国宇航局艾姆斯历史档案馆
哈佛·洛马克斯 (1922-1999) 哈佛·洛马克斯是计算流体力学 (CFD) 领域的先驱，他将有限差分技术应用于大规模并行计算，加速了该领域的发展。从 1944 年到 1994 年，他的研究生涯长达 50 年，奠定了 NASA 艾姆斯研究中心在该领域的领导地位。高层管理人员认识到洛马克斯工作的理论和实践潜力，将 CFD 确立为实验室的战略方向。他们为艾姆斯研究中心带来了许多在洛马克斯指导下精通计算机的空气动力学家。20 世纪 70 和 80 年代，随着管理层为研究人员提供的计算机能力不断增强，CFD 在艾姆斯研究中心也不断发展，使得数值风洞取代真实风洞成为评估气流的主要方法。洛马克斯对 CFD 的主要贡献是计算了飞机在达到音速时周围的非稳定气流。洛马克斯并不是 CFD 的发明者。该领域的创始人应归功于约翰·冯·诺依曼，他在二战后在洛斯阿拉莫斯国家实验室从事有限差分技术研究。1 此外，埃姆斯的其他理论家，包括米尔顿·范戴克、弗兰克·富勒和比尔·默斯曼，对流体流动的计算工作都早于洛马克斯。然而，当其他人还在计算亚音速和超音速流动的影响时，洛马克斯已经解决了最复杂流动的方程，这为
项目描述 - 计算机科学博士学位
项目A1：使用物理信息神经网络的科学机器学习：算法和应用主管：Bruno Carpentieri教授教授项目描述：这项活动的目标是在数学和人工智能（AI）的交汇处为尖端研究做出了重大贡献（AI），解决复杂的现实世界应用程序的应用程序和镇定业务，并在这些快速的广告中解决这些快速扩展。物理知识的机器学习（PINN）是一种新颖的方法，用于将传统科学物理定律的特定知识纳入机器学习模型中。可以将其视为一种方法，它既是用于捕获系统物理学的建模工具，也可以用作有效解决数学问题的计算工具。物理学和机器学习之间的这种协同作用不仅提高了模型的准确性，而且还为基础物理过程提供了宝贵的见解，使Pinn成为解决计算科学和工程领域中复杂问题的有效建模工具。在此项目中，我们分析了大型数据集，使用高级数学和计算机科学技术提取有意义的模式，例如统计分析，线性代数，微积分，CPU和GPU系统上的高性能并行计算。然后，我们使用PINN来求解在现实世界科学应用中出现的部分微分方程，分数方程和积分微分方程的模型。目的是推动AI模型的开发和优化，尤其是在能源和医疗问题领域，对数学算法和AI模型的实施和优化产生了重大贡献。必需的强制性技能：线性代数方法的基本知识。计算机编程技能。分析和解决问题。批判性思维。协作。理想的（可选）技能：一种高级编程语言的知识。知识机器学习技术。并行计算的经验。
IEEE ACCESS 特别版块社论 - ePrints Soton
I.引言 工业 4.0，又称第四次工业革命，是许多科学家和制造商正在追求的领域。工业 4.0 包括许多主题，例如物联网 (IoT)、大数据、云计算、智能制造等。智能制造是一个至关重要且有价值的主题，旨在开发先进技术来提高制造质量和成本。通过传感器、网络和高性能计算机，可以开发和实施用于智能制造的强大算法。得益于各种创新的传感器，可以收集和利用可靠且高分辨率的信息。网络允许传感器、机器和计算机之间快速交换信号。人工智能 (AI) 需要巨大的计算能力。现代计算机提供了具有并行计算功能的图形卡，打破了这一限制。与智能制造相关的算法将比以前更加复杂。因此，本专题旨在加快智能制造的发展，吸引社区的关注，并传播新颖的研究。本 IEEE A CCESS 专题包括十篇具有不同创新主题的研究文章，以帮助读者深入了解该领域并促进和启发他们的研究。这些被接受的文章由专业和独立的研究人员审阅。以下是每篇文章的简要介绍。第一篇文章“使用混合田口遗传算法优化车床切削参数”，由 Chu 等人撰写，使用多目标混合田口遗传算法 (HTGA) 来搜索最佳加工参数。根据加工质量和加工参数定义线性回归模型。然后，使用 HTGA 优化参数。实验结果表明，HTGA 在收敛速度和鲁棒性方面优于传统遗传算法。第二篇文章“基于随机森林的球形多孔气体轴承系统高精度最大 Lyapunov 指数预测模型”，由 Kuo 等人撰写，提出了一种基于机器学习的球形多孔气体轴承（SPAB）系统高精度最大 Lyapunov 指数 (MLE) 预测模型。在本文中，控制
复杂网络中的拓扑数据分析的几何算法Rajesh Kumar博士 * HAR
复杂网络中用于拓扑数据分析的几何算法Rajesh Kumar博士 * Rajesh Kumar博士 *哈里亚纳邦计算机科学系助理教授，哈里亚纳邦工程科学技术大学，印度哈里亚纳州哈里亚纳州希亚尔市，20024年9月10日获得，于2024年9月10日接受，在2024年9月30日在线获得，第5卷，第5卷，第2024卷，第2024卷，第2024卷，第2024卷，每隔2024年10月5日（台阶）。在机器学习，计算机图形和空间数据库等领域，高维空间越来越重要，在该领域中，大规模，动态数据很普遍。本研究探讨了能够支持动态操作（例如插入，删除和查询）的优化几何数据结构的开发，同时在高维设置中保持性能和可扩展性。通过解决诸如维度和计算复杂性的诅咒之类的挑战，该项目旨在提高高维几何计算中使用的算法的性能。此外，还将探索近似技术，并行计算和分布式算法的集成，以确保对大型数据集的可扩展性。研究的实际应用包括实时渲染，最近的邻居搜索以及在动态环境中的空间数据查询。关键字：计算几何，动态几何数据结构，高维空间，机器学习，近似算法，最近的邻居搜索，并行算法，实时查询处理，KD-TROOD简介拓扑数据分析（TDA）已成为从提取有意义的模式和结构的强大框架中，从而从中提取了有意义的模式和结构。本研究探讨了计算几何学和拓扑的交集，以开发用于分析复杂网络时针对TDA应用的几何算法。重点是创建有效且可扩展的算法，这些算法可以处理大规模网络的复杂拓扑特征，从而使他们对其结构和动态有了更深入的了解。关键研究领域持续的同源计算
1,2,3,4 印度浦那国防学院计算机科学系 摘要 本文“量子机器学习：利用量子计算
1,2,3,4 印度浦那国防学院计算机科学系 摘要 论文“量子机器学习：利用量子计算增强学习算法”探讨了将量子计算原理集成到传统机器学习技术中，旨在解决可扩展性和计算效率低下等限制。它介绍了量子计算的基本概念，包括叠加和纠缠，以及它们在加速机器学习过程中的应用。该研究强调了量子算法通过更有效地处理大数据集和探索更大的假设空间来显着提高机器学习任务性能的潜力。讨论的关键量子机器学习算法包括量子支持向量机 (QSVM)、量子主成分分析 (QPCA) 和量子神经网络 (QNN)，它们都利用量子力学来克服传统算法面临的计算障碍。量子近似优化算法 (QAOA) 也因其能够更有效地优化机器学习模型而受到关注。虽然量子机器学习 (QML) 的理论优势前景广阔，但这些技术的实际应用目前受到现有量子硬件的限制。这项研究通过研究 QML 在解决复杂数据处理挑战方面的潜在优势和未来影响，为新兴的 QML 领域做出了贡献。关键词：量子机器学习 (QML)、量子计算算法、量子支持向量机 (QSVM)、量子神经网络 (QNN)、量子近似优化算法 (QAOA)。1. 简介量子计算是计算领域的一种范式转变，它利用量子力学原理以传统计算机无法做到的方式处理信息。量子计算的核心是使用量子比特，它们可以存在于状态叠加中——不像传统比特那样只有 0 或 1。量子纠缠和叠加使量子计算机能够执行并行计算，与特定任务的传统算法相比，它有可能实现指数级的加速。关键算法，例如用于分解大数的 Shor 算法和用于数据库搜索的 Grover 算法，已经证明量子计算机可以比传统计算机更有效地解决某些问题 [1]。机器学习 (ML) 是人工智能 (AI) 的一个子集，涉及训练算法来学习
使用混合分布的 MCET 实现精确并行分割模型 (PPSM)
摘要目的——图像分割是图像处理应用中最重要的任务之一。它是许多面向应用的宝贵工具，例如医疗保健系统、模式识别、交通管制、监视系统等。然而，准确的分割是一项关键任务，因为找到适合不同类型图像处理应用的正确模型是一个长期存在的问题。本文开发了一种新颖的分割模型，旨在成为使用任何类型图像处理应用的统一模型。所提出的精确并行分割模型 (PPSM) 结合了三种基准分布阈值技术来估计最佳阈值，从而实现分割区域的最佳提取：高斯分布、对数正态分布和伽马分布。此外，提出了一种并行增强算法来提高所开发的分割算法的性能并最大限度地降低其计算成本。为了评估所提出的 PPSM 的有效性，使用了不同的图像分割基准数据集，例如 Planet Hunters 2 (PH2)、国际皮肤成像合作组织 (ISIC)、微软剑桥研究院 (MSRC)、伯克利分割基准数据集 (BSDS) 和 COntext 中的通用对象 (COCO)。获得的结果表明，与其他分割模型相比，使用不同类型和领域的基准数据集，所提出的模型能够显著缩短处理时间，实现高精度。设计/方法/方法——所提出的 PPSM 结合了三种基准分布阈值技术来估计最佳阈值，从而实现分割区域的最佳提取：高斯分布、对数正态分布和伽马分布。结果——根据所获得的结果，可以观察到，所提出的基于 PPSM——最小交叉熵阈值 (PPSM - MCET) 的分割模型是一种具有高性能的稳健、准确、高度一致的方法。原创性/价值——使用 MCET 构建了一种利用高斯、伽马和对数正态分布组合的新型混合分割模型。此外，为了以最小的计算成本提供准确、高性能的阈值，所提出的 PPSM 使用并行处理方法来最大限度地减少 MCET 计算中的计算工作量。所提出的模型可用作许多面向应用的宝贵工具，例如医疗保健系统、模式识别、交通管制、监控系统等。关键词最小交叉熵阈值、混合分布、精确分割、并行计算论文类型研究论文
可扩展计算技术趋势和范式的过去、现在和未来：
版权所有 © 2020 ISSR 期刊。这是一篇根据 Creative Commons 署名许可分发的开放获取文章，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。摘要：过去的时代见证了计算、存储和网络技术的显着提升，这导致了工程和科学领域大规模自适应应用的发展。这些复杂、动态和异构的应用程序与相应异构和复杂的分布式和并行计算系统相结合，导致了高效计算基础设施的改进和实施，这些基础设施允许为这些大规模自适应实现提供执行、编程和运行时管理支持。本文介绍了不同类型的计算技术。事实上，所有这些技术都为计算的发展做出了贡献。确定一种特定的技术是最好的技术是非常困难的，因为计算每天都在发展，每一项技术都为新技术铺平了道路。本文全面回顾了可扩展计算技术趋势和范式的过去、现在和未来。首先，介绍了高性能计算技术。本文提出了一种新的高性能计算分类方法，即超级计算和量子计算，其中超级计算分为千万亿次级、百亿亿次级和泽塔级计算。本文讨论了百亿亿次级计算和量子计算面临的主要挑战，并对经典超级计算和量子计算进行了比较。其次，介绍了分布式计算技术，特别是对等计算、集群计算、网格计算和云计算。本文讨论了它们的优缺点，并进行了比较。第三，介绍了后云计算范式，主要是露水、薄雾、边缘和雾计算。第四，介绍了丛林计算。最后，本文强调，百亿亿次级和量子计算是有效实现高性能计算的最新主题，这两种技术都有各自的优点和缺点，因此建议实施一种同时使用这两种技术的混合系统，以便量子计算可以作为现有高性能计算系统的加速器。超级计算机的成本非常高，因此开发了提供高性能、多功能性和成本效益的分布式计算系统。理解并正确利用后云计算技术以及云计算可以帮助解决物联网问题。
计算几何的进步：综合...
MONIKA SINGH，PRATAP SINGH PATWAL博士计算机科学与工程系，Laxmi Devi工程与技术研究所Bikaner技术大学，Alwar-Tijara-delhi，Rajasthan，Rajasthan 301028摘要：计算几何学：计算机科学的子场，计算机科学的一个子领域，在求解复杂的角色中扮演着重要的al-Algorice a a al algorith al gorice a a a al gymitic a viake a a al goritic a viake a viake。本文对计算几何形状的原理和进步进行了深入的探索，并特别关注C编程语言中的实现。Through an extensive review of literature, research articles, and practical applications, this paper aims to elucidate the key algorithms, data structures, and challenges in Computational Geometry while highlighting the efficiency and versatility of C as a programming language for these tasks.This comprehensive review explores the vibrant landscape of Computational Geometry with a focus on its implementation in the C programming language.它涵盖了基本的几何算法，例如凸赫尔计算，线段交集和多边形三角剖分，强调了它们的实际应用。讨论扩展到Quadtree和Octree等关键数据结构，从而实现有效的空间分区。的挑战，包括数值稳定性和维度的诅咒，通过在GIS，计算机图形和机器人技术中实现的强大解决方案来解决计算几何学的多功能性。本文还探讨了3D和高维几何形状，并行计算以及机器学习的集成的进步。道德考虑以及教育在促进协作和知识传播中的作用得到了强调。随着计算几何形状的不断发展，本文通过强调社区驱动的努力和道德考虑在塑造其未来的重要性而得出结论。关键字：计算几何，C编程语言，几何算法，数据结构，数据结构，凸面船体，线段相交，点位置，点位置，多边形三角剖分，Quadtree，Octree，Delaunay三角测量，三角形三角形，Voronoi图，Voronoi图，Voronoi图，数值，数值稳定性，相似的计算式实现，高度计算，较高dimiCore insimens grounice equorne，3 dike e e e equore，3d dime e egeorse，3d dim dime e georse，3D deceorce，3D d.考虑因素，教育，协作平台。
2020/2021课程 - 计算机工程< / div>
ECSE 307 Linear Systems & Control (4 cr, P - ECSE 206, ECSE 210) ECSE 335 Microelectronics (4 cr, P - ECSE 331) ECSE 343 Numerical Methods in Engineering (3 cr, P- ECSE 205, COMP 250, MATH 263) ECSE 403 Control (4 cr, P - ECSE 307) ECSE 408 Communication Systems (4 cr, P - ECSE 205, ECSE 308）ECSE 412离散时间信号处理（3 CR，P -ECSE 206）ECSE 415简介。计算机视觉（3 CR，P -ECSE 205，ECSE 206或ECSE 316）ECSE 416 TELECOM。计算机视觉（3 CR，P -ECSE 205，ECSE 206或ECSE 316）ECSE 416 TELECOM。网络（4 CR，P -ECSE 205，ECSE 308或ECSE 316，COMP 250）ECSE 420并行计算（3 Cr，P -ECSE 427）ECSE 422容错计算（3 CR，P -ECSE 324，COMP 250，COMP 250，COMP 250）ECSE 428软件工程实践（3 Cr，P -ecse 335）ECSE 335） ECSE 321或COMP 303）ECSE 435混合信号测试技术（3 CR，P -ECSE 206，ECSE 335）ECSE 436信号处理硬件（3 Cr，P -ECSE 206，ECSE 324，ECSE 324，ECSE 325，ECSE 325）ECSE 437软件交付303）ECSE 446现实图像合成（3 CR，P -ECSE 202，ECSE 205，COMP 250）ECSE 450电磁兼容性（3 Cr，P -ECSE 222，ECSE 331，ECSE 331，ECSE 353或ECSE 353或ECSE 354或ECSE 354） 353) ECSE 501 Linear Systems (3 cr, C - ECSE 500 or permission from the instructor) ECSE 508 Multi-Agent Systems (3 cr, P - ECSE 205 or equivalents) ECSE 510 Filtering & Prediction for Stochastic Systems (3 cr, P - ECSE 500, ECSE 509 oe equivalents) ECSE 516 Nonlinear and Hybrid Control Systems (3 cr, P - ECSE 500 and ECSE 501 or等效物）ECSE 544计算摄影（4 CR，P -ECSE 205和ECSE 206）ECSE 551*工程师的机器学习（4 Cr -P -P -comp 250和ESCE 205或MATH 323; c- ESCE 443或ESCE 543或数学247）
Tommaso Toffoli
信息机制。计算的基础和物理方面。细胞自动机理论。互连复杂性，同步。正式的计算模型与微观物理学（均匀性，位置，可逆性，惯性和其他保护原理，计算的变异，相对论和量子方面）一致。证明了可逆细胞自动机（1977）的计算通用性；提出了猜想（后来由卡里证明），所有可逆细胞自动机在结构上都是可逆的（1990）。介绍了“ to o oli Gate”（1981），后来被Feynman和其他人作为量子计算的基本逻辑原始词。提出，与弗雷德金（Fredkin）提出了第一个具体指控的计算计划（1980），这是近年来低功率行业所采用的想法。证明了耗散性细胞自动机算法可以用非解剖性晶格气体算法取代（2006– 2009年）。量子信息理论和热力学的进步（2006-2010）。批量计算的可及性；拉格朗日动作与计算能力之间的联系（1998-）。细粒体系结构，用于大规模并行计算。关于蜂窝机器机器的开创性工作：设计，实现，支持和应用（1982）。的开发和实现（与诺曼·玛格鲁斯（Norman Margolus）的CAM 8（一种精细的，难以扩展的多处理器体系结构）体现了可编程物质的概念（1987-1993）。微观动力学过程与宏观现象学之间的联系。在伴侣科学模拟中使用这些体系结构的方法以及探索各种平行计算方案。与TED Bach（2002-04）一起设计和实现SIMP/Step，软件引擎和IDE的IDE和IDE。discrete模型；开创了晶状体气体流体动力学的想法（1985）。对应原理是微观组合和宏观计算特性的；紧急计算。物理建模方法，利用了大量平行的，细粒度的计算资源。神经网络的某些方面。基于细粒度的自主动力学（1995）的图像操纵和三维渲染。微观动力学对模式识别：模拟染色，纹理锁定环。知识结构。作为旨在开发知识工程课程的电子书的一部分，创建并教授了新的研究生课程“个人知识工程”（2007-09）。与BU Earlab在大脑建模项目（2002- 2008年）合作。工作（自1998年起）开展了一项称为个人知识结构的倡议，旨在使普通人有效地利用计算机扩展其个人能力，这是识字的扩展。该策略是开发一套综合的文化和计算机资源，并建立一个试点社区，以支持和传播该学科。