XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System性能提高
ONLS：扩散中的最佳噪声水平搜索...
理想的反事实估计应达到精确的干预和身份保存的平衡。最近，分类器引导的扩散模型被证明可有效产生现实和最小的反事实。但是，完美的相互作用通常具有挑战性，需要乏味的微调。在这项工作中，我们提出了最佳的噪声水平搜索（ONLS），该搜索利用指导从指导中自动捕获余额，而无需任何微调程序或额外的网络设计。我们证明我们的ONL可以准确地识别反事实估计的最佳噪声水平。最佳样本结果进一步有助于整个数据集的整体性能提高。预处理，策划数据集和代码已在我们的项目页面上发布：https：//github.com/imnotprepared/onls。
矢量商过滤器：克服时间/空间交易 -
在本文中，我们介绍分区商lter（PQF）。它的设计类似于向量商lter和pre x（商）lter（最终都是基于商lter）的设计。与Pre X Ler类似，它使用两级层次结构来存储商：大多数密钥都发送到Frontyard，而Over Ows则进入后院。在frontyard中，只有一个存储桶（缓存线）可以在其中最终出现，这是导致其他动态lter设计的性能提高，这些设计必须访问每个操作的两个缓存线。键使用两种选择机制（类似于向量商lter）发送到后院，并且使我们能够支持删除的创新是后院位置纯粹依赖于前院位置，而没有重新进行商的重新进行。
MeiraGTx 的 AI 驱动启动子优化
合成了具有最高预测效力的构建体并在 HEK293T 细胞中进行了测试。第一代的结果表明，大多数增强子+启动子构建体的性能与母体 C6 启动子一样好或更好。特别是，构建体 C120 和 C124 分别表现出约 30% 和约 40% 的提高效力。同样，一些点突变导致性能提高 10% 到 30%。超突变构建体（采用迭代或贪婪方法）破坏了 HEK293T 细胞中的启动子活性。根据第一代的结果，我们合理地设计了一组新的构建体，这些构建体基于体外表达最高的构建体的组合。第二代在 HEK293T 细胞中进行了测试，所有构建体都表现出比亲本 C6 更高的表达。特别是，与原始 C6 构建体相比，构建体 C187 达到了约 2 倍的改善。
振兴图像恢复的卷积网络
摘要 - 图像恢复旨在重建其损坏版本中的高质量图像，在许多情况下扮演重要角色。最近几年见证了图像恢复从卷积神经网络（CNN）转变为基于变压器模型的范式，因为它们可以建模远程像素相互作用的强大能力。在本文中，我们探讨了CNN在图像恢复中的潜力，并表明所提出的称为Convir的简单卷积网络体系结构可以与变压器对应物相比或更好。通过重新审查高级图像恢复算法的特征，我们发现了几个关键因素，导致恢复模型的性能提高。这激发了我们基于廉价的卷积操作员开发一个新颖的网络来修复图像。全面的实验表明，在五个代表性的图像恢复任务上，我们的convir在20个基准数据集中提供了最先进的性能，包括图像去悬式，图像运动/defocus deblurring，图像驱动和图像删除。
高可靠性应用中的精细铜支柱翻转芯片
要跟上对较小天线的需求，其性能提高和成本下降，大多数下一代体系结构都要求更高的IC（集成电路）芯片集成。与传统的包装配置相比，高级芯片包装技术（例如2.5D和3D）提供了更大的芯片兼容性和较低的功耗。鉴于这些优点，不可避免地采用先进包装。在高级包装中，铜支柱互连是一个关键的启用技术，也是下一个逻辑步骤。这项技术提供了多种好处，包括改善电气抗性，改善的电导率和导热性，简化的弱化金属化金属化（UBM）以及更高的I/O（输入/输出）密度。铜支柱允许的细球有助于该技术取代焊撞技术，该技术达到了最低的40微米。更精细的音高允许更高的I/O计数，从而提高性能。
可扩展的高斯流程变量自动编码器
稀疏的高斯过程。在稀疏的高斯过程近似过程中已经进行了一系列工作，可以追溯到Snelson和Ghahramani（2006），Qui〜nonero-Candela和Rasmussen（2005）等。这些稀疏方法中的大多数都依赖于一个汇总的一组，称为诱导点，主要是选择这些点的确切方式。在Titsias（2009）中首先考虑了诱导点的变异学习，并被证明会导致显着的性能提高。而不是在非变化稀疏模型中使用近似边缘的GP可能性，而是在确切的GP边际可能性上的下限被得出并用作训练目标。与我们工作相关的另一种方法是Hensman等人的随机变异方法。（2013），作者提出了一个稀疏模型，除了降低GP复杂性外，还可以在小型批次中训练，从而使（极其）大型数据集使用GP模型。
计算机芯片中的里程碑进步对军事意义
[1] [最高1.53倍的平均绩效增长在上一代。请参阅Intel.com/processorclaims：第四代Intel Xeon可伸缩处理器。结果可能会有所不同。][2] [用于实时推理和内置Intel AMX（BF16）与上一代（FP32）的实时推理和训练的pytorch性能高达10倍。请参阅Intel.com/ ProcessorClaims：第四代Intel Xeon可伸缩处理器。结果可能会有所不同。][3] [与上一代相比，第四代Xeon客户可以期望使用内置加速器时，目标工作负载的每瓦效率为2.9×1的平均性能提高。Geomean of following workloads: RocksDB (IAA vs ZTD), ClickHouse (IAA vs ZTD), SPDK large media and database request proxies (DSA vs out of box), Image Classification ResNet-50 (AMX vs VNNI), Object Detection SSD-ResNet-34 (AMX vs VNNI), QATzip (QAT vs zlib）。]
2024强迫劳动和童工报告
集成电路制造 - 我们的绝大多数集成电路都是使用广泛可用的CMOS工艺制造的，该过程旨在提供更大的灵活性，以使独立的铸造厂以较低的成本来制造集成电路。通过外包制造，我们能够避免拥有和经营自己的制造设施相关的成本。这旨在使我们能够将精力集中在产品的设计和营销上。我们试图与铸造伙伴紧密合作，以每月的方式预测我们的制造能力要求。我们还寻求密切监视铸造厂的生产，以帮助确保一致的总体质量，可靠性和收益水平。我们的集成电路目前是在几个高级制造过程中制造的。由于预计更精确的制造过程将导致性能提高，较小的硅芯片尺寸和较低的功率要求，因此我们不断寻求评估迁移到较小的几何过程技术的收益和可行性，以降低成本并提高性能。
![引用：R Cheng，Z Chen，S C Yuan，M Takeaka，S Takagi，G Q Han和R Zhang，GE和GESN MOSFET的移动性增强技术[J]。 J. Semico](/simg/5\55d067308d0cfb297fafb18c475789cd624e8ccf.webp)
引用：R Cheng，Z Chen，S C Yuan，M Takeaka，S Takagi，G Q Han和R Zhang，GE和GESN MOSFET的移动性增强技术[J]。 J. Semico
在过去的几十年中，SI金属 - 氧化物 - 氧化物 - 官方局部效应晶体管（MOSFET）的设备缩放缩放，遵循摩尔定律，驱动了构成金属 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 溶剂导体（CMOS）集成的cir- cir- cir- cir- cir- cir- cir- cir-cuits的快速发展[1-3]。最近，随着常规设备缩放的物理极限，Si mosfets的性能提高越来越难以实现[4]。较高的Channel迁移率有效地改善了MOSFET的性能，通过应用扭曲的SI技术，这已经很好地证明了这一点[5，6]。但是，仍然需要先进的MOSFET技术来进一步提高CMOS设备的性能。移动性高于SI的替代通道材料引起了人们对改善MOSFET性能的极大兴趣。在这些高迁移率材料中，GE和GESN由于其高迁移率以及SI平台上的出色整体性而有希望[7-12]。