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一种用于验证小型卫星联合作战的并行测试设施方法
摘要：联合远程实验室允许在场外进行实验。多个实验室的协调可用于同时进行联合空间操作实验。但是，设施之间的通信延迟对于执行足够的实时实验至关重要。本文介绍了一种在两个远程实验室的浮动平台之间进行协调实验的方法。为此建立了两个独立设计的平台，一个在吕勒奥理工大学，另一个在罗马大学。创建了一种基于简单网络时间协议的同步方法，允许测量代理之间的偏移和延迟。两个平台通过互联网上的 UDP/IP 协议交换有关其测量时间和姿势的数据。通过执行模拟操作验证了该方法。还进行了第一次演示实验，展示了实现领导者/追随者协调操作的可能性。模拟和实验的结果显示通信延迟在几十毫秒的数量级上，对控制性能没有显着影响。因此，事实证明，所建议的协议适用于在远程实验室之间实时开展协调实验。
补充信息：使用中性原子并行实现高保真多量子比特门
我们使用 795 nm 拉曼激光器驱动量子比特状态之间的跃迁，该激光器从 5 S 1 / 2 到 5 P 1 / 2 跃迁红失谐 2 π × 100 GHz。我们将激光器耦合到基于光纤的 Mach-Zehnder 强度调制器 (Jenoptik AM785)，该调制器在最小透射附近进行直流偏置。调制器以量子比特频率的一半 (ω 01 = 2 π × 6.83 GHz) 驱动，从而产生 ± 2 π × 3.42 GHz 的边带，而载波和高阶边带受到强烈抑制。与其他通过相位调制产生边带然后使用自由空间光腔或干涉仪单独抑制载波模式的方法相比，这种方法在一天的时间尺度上是被动稳定的，无需任何主动反馈。拉曼激光沿着原子阵列排列（与 8.5 G 偏置磁场共线），并且 σ +
并行基因簇编辑照明环氧基酮蛋白酶体抑制剂生物合成的机制
DNA测序技术和生物毒素格式的进步揭示了微生物在医学和农业中产生具有不同用途的结构复杂的特殊代谢物的巨大潜力。然而，这些分子通常会重新检查结构修饰以优化它们以供应用，这可能是使用合成化学很难的。生物工程提供了一种互补的结构修饰方法，但通常会因遗传性棘手性而受到影响，并且需要对生物合成基因功能的理解。异源宿主中专门的代谢产物生物合成基因簇（BGC）可以解决这些问题。然而，当前的BGC克隆和操作方法是不具体的，缺乏实现的，并且可能非常昂贵。在这里，我们报告了一个基于酵母的平台，该平台利用了与转换相关的重组（TAR）进行高效率捕获和对BGC的并行操作。作为概念证明，我们克隆，杂酚表达和遗传分析了与结构相关的非核糖体肽epone-epone-epone- mycin和tmc-86a的BGC，阐明了这些重要蛋白质的生物合成中的模棱两可。我们的结果表明，epone- mycin BGC还指导TMC-86A的产生，并揭示了启动这两种代谢产物组装的对比机制。此外，我们的
利用大规模并行测序对中国山东汉族人群的全线粒体基因组进行分析
结果：共鉴定出 135 种独特的线粒体 DNA 单倍型，分为 105 个单倍群，单倍型多样性值为 0.9993。整个线粒体基因组的鉴别能力计算为 0.9574，而仅分析控制区时为 0.8936。观察到的大多数单倍群是东亚谱系所特有的，包括 D4、D5 和 F1。人群比较显示，现代山东汉族与来自黄河和西辽河流域的古代人群有遗传联系。此外，山东汉族在其发展过程中可能融合了大量来自其他地区的母系血统。山东汉族的人口扩张估计发生在大约 9,000 年前，相当于新石器时代，这是一个文化和技术发展显著的时期。
基于人工智能的脑部计算器交互神经接口及其并行编程，使用群集移动设备上的高性能计算
因此，下一个提到的结果遵循。基于通过实验测量左手和右手拇指运动过程中大脑电活动获得的EEG信号，我们获得了用于训练集合随机森林算法的输入和输出数据，该算法是通过Scikit-Learn库的软件工具实现的。使用Joblib库的软件工具，可以通过将N_JOBS HyperParameter的值设置为-1时在物理内核和计算机流程上训练集合的随机森林算法时并行化计算。基于DASK库的软件工具，将并行计算分布在群集计算机系统的物理核心及其流中，这使得组织高性能计算以训练集合随机森林算法。结果，根据质量指标：准确性，ROC_AUC和F1评估了创建算法，软件 - 硬件计算管道的质量。所有这些一起制作
利用线性光学和时频编码实现任意单量子比特门的并行合成
我们提出了新方法，用于精确合成具有高成功概率和门保真度的单量子比特幺正，同时考虑了时间箱和频率箱编码。所提出的方案可通过光谱线性光学量子计算 (S-LOQC) 平台进行实验，该平台由电光相位调制器和相位可编程滤波器（脉冲整形器）组成。我们评估了两种编码中任意门生成的两种最简单的 3 组分配置的保真度和概率性能，并使用单音射频 (RF) 驱动 EOM，为时间箱编码中任意单量子比特幺正的合成提供了精确的解析解。我们进一步研究了使用紧凑实验装置在多个量子比特上并行化任意单量子比特门，包括光谱和时间编码。我们系统地评估和讨论了 RF 带宽（决定驱动调制器的音调数量）以及不同目标门的编码选择的影响。此外，我们还量化了在实际系统中驱动 RF 音调时，可以并行合成的高保真 Hadamard 门的数量，且所需资源最少且不断增加。我们的分析将光谱 S-LOQC 定位为一个有前途的平台，可进行大规模并行单量子位操作，并可能应用于量子计量和量子断层扫描。
并发与并行，编程与现实生活之间 Marius BÎTCĂ 1*、Darinela ANDRONOVICI 1、Dumitraș MĂMĂLIGĂ 1
摘要。本科生或新手程序员经常在编程课程中受到高级和抽象概念的挑战。与构建顺序程序相比，并行和并发编程需要不同的、更复杂的控制流思维模型。现在，多核处理器已成为计算机和移动设备的标准，开发软件以利用这种额外的计算能力的责任现在落在了现代软件开发人员身上。关键词：性能、编程、线程、顺序程序、计算机体系结构。简介本文的目的是通过不仅提供定义和解释，还提供来自现实生活的例子，帮助读者理解什么是并行性和并发性，因为这样会更容易理解。有很多解释，但只有少数能让你对它们有一个很好的认识，其余的都让你感到困惑，然后你放弃理解这两个术语。你甚至不知道你不仅在编程时看到并发和并行性，而且在任何地方、任何时候都看到它。现实生活中的实现想象一下，一个人在图书馆工作，一堆新书到了。他的任务是按作者选择合适的书，然后将它们放到书架上。他完成这项任务的方式是遵循正确的步骤。他会从所有书中挑选出由同一作者写的书。将它们带到相应的位置后，他会将它们排列在书架上。为了使这个过程更有效率，他可以实施并行技术，使用两名工人并让他们同时工作。这样，他将减少两倍的时间。当然，如果他想使这项工作更有效率，他可以使用更多的工人。关于并行性，需要了解的一件重要事情是，有时您无法获得预期的性能提升，因为您可能会遇到瓶颈，这种情况发生在资源（书籍）繁忙且第二名工人无法选择所需书籍时，这就是为什么您可能会浪费与使用一名工人时相同的时间。现在，如果您想更好地优化，可以使用并发方法。因此，在进入这个主题之前，先定义什么是并发，因为很容易将并发与并行混淆，我们必须从一开始就尝试明确两者的区别： - 并行是指同时做很多事情。 - 并发是指同时处理很多事情。 并行 并行意味着在多个硬件（核心、机器等）上执行多个任务，这就是为什么这些任务并行运行并且尽可能快地执行。 并行计算机是一种在协作中使用同时处理元素的计算机或系统
Q-EEGNet：一种用于边缘运动想象脑机接口的节能 8 位量化并行 EEGNet 实现
摘要 —运动想象脑机接口 (MI- BMI) 通过分析脑电图 (EEG) 记录的大脑活动，实现人脑与机器之间直接且可访问的通信。延迟、可靠性和隐私限制使得将计算转移到云端并不合适。实际使用案例需要可穿戴、电池供电且平均功耗低的设备以便长期使用。最近，出现了用于分类 EEG 信号的复杂算法，尤其是深度学习模型。虽然这些模型达到了出色的准确性，但由于其内存和计算要求，它们通常会超出边缘设备的限制。在本文中，我们展示了 EEGN ET 的算法和实现优化，EEGN ET 是一种适用于许多 BMI 范式的紧凑型卷积神经网络 (CNN)。我们将权重和激活量化为 8 位定点，4 类 MI 的准确度损失为 0.4%，可忽略不计，并利用其定制的 RISC-V ISA 扩展和 8 核计算集群，在 Mr. Wolf 并行超低功耗 (PULP) 片上系统 (SoC) 上实现了节能的硬件感知实现。通过我们提出的优化步骤，与单核分层基线实现相比，我们可以获得 64 倍的整体加速和高达 85% 的内存占用减少。我们的实现仅需 5.82 毫秒，每次推理消耗 0.627 mJ。凭借 21.0 GMAC/s/W，它的能效比 ARM Cortex-M7 上的 EEGN ET 实现（0.082 GMAC/s/W）高 256 倍。索引词——脑机接口、边缘计算、并行计算、机器学习、深度学习、运动意象。
具有并行收入流的电池存储系统内部收益率估计：周期成本与多目标优化方法
摘要：本文通过关注内部收益率 (IRR) 作为盈利能力指标来评估电池存储系统 (BSS) 的盈利能力，该指标比其他常用指标（最显著的是净现值 (NPV)）更具优势。此外，本研究提出了一种多目标优化 (MOO) 方法来估计 IRR，而不是依赖简单的线性优化，并将结果与流行的线性优化与电池周期成本惩罚进行比较。分析是在完美的预见条件下进行的，考虑了多种收入来源：日前和日内市场的套利交易、调峰、参与一级储备市场以及光伏 (PV) 发电单元。收集了 2017 年和 2021 年德国电力市场的数据。结果表明，MOO 方法得出的 IRR 估计值与 2017 年的周期成本模型相似。然而，2021 年市场波动性加剧和电价上涨导致了明显差异。分析表明，如果这些条件与较低的电池容量价格相结合，MOO 方法的效果将显著优于循环成本模型。电池日历寿命和充电状态会降低盈利能力，这些影响也被考虑在内。尽管如此，2021 年的盈利能力相对于 2017 年的明显上升可以提供足够的补偿来解决相对较差的可行性记录问题。