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人工智能和 HPC 即服务 - Viridien
几十年来，地下成像对 HPC 提出了越来越高的要求，例如数据量不断增加、密度和分辨率更高、模型保真度更高以及持续的升级周期。因此，CGG 已成为能源行业最大的 HPC 用户。它满足了自身运营不断变化的需求，并托管了外部客户数据，为客户提供安全访问以查看进度和协作。
dnacontainer：DNA上的基于对象的存储架构
摘要：全球每年生产的数字数据量正在越来越多。估计表明，到2025年，我们将达到175个全球创建的数字数据的Zettabytes。尽管今天在存储设备上取得了进步，但当前的数据库管理系统无法应对这些数据量。除了最近的存储技术方面的改进，还需要达到生成数据的不断增长。考虑到当前的存储技术（例如HDD和Tape）需要每隔几年更换时，就会进一步夸大此问题。为了应对这种缺陷，脱氧核糖核酸（DNA）提供了一种新颖的耐用（千年尺度），极度致密和能效的储存培养基。但是，当前的DNA系统缺乏对随机访问的支持，除了键值查找之外，还缺乏表达性查询支持。在本文中，我们提出了DNACONTAINER，这是DNA上的一种新型存储架构，它跨越了物体上的大量虚拟地址空间，从而使随机访问DNA大规模访问DNA，同时遵守所需的生化约束。DNACONTAINER的接口还促进了常见的外部数据结构的实现，例如数组和列表将数据存储在固定大小的块中。
FAIR 数据——材料研究的新视野
图 2：元数据和数据的层级及其大致的字节数（左轴）。作为研究过程的一部分，获取的数据会被过滤、分析和提炼。这通常会产生越来越小但价值更高的数据集。由于预期的数据量，无法保证所有数据的可用性级别相同。因此，数据被分为四个层级，可用性级别不同，从完全不共享（层 0）到使用 DOI 发布（层 3）。
应用于Gaia数据的机器学习算法
项目：由于大型调查（例如ESA Mission Gaia）的数据量成倍增长，天文学正在进入大数据科学的新时代。这些数据的非凡量大大超过了人类的发现能力。因此，利用机器学习（ML）技术可以提供利用大型数据集所需的准确性和自动化，这是非常需要的。在此项目中，我们将各种ML算法应用于Gaia数据，以：
CLIQ®墙编程设备
1将钥匙插入钥匙插槽中。编程作业会自动启动。Ö数据已编程为密钥。编程过程可能需要几分钟，具体取决于数据量。在此期间，三个LED闪烁白色。Ö完成编程任务已成功完成时，两个升高的声学信号声音，三个LED熄灭，并且显示器亮起了绿色。2卸下钥匙。
作业1：模仿学习1行为克隆
2。运行匕首并报告您先前使用行为克隆（即ANT +另一个环境）测试的两个任务。以学习曲线的形式报告您的结果，绘制匕首迭代的数量与策略的平均收益，并显示出错误栏以显示标准偏差。在同一地块上包括专家策略的性能和行为克隆代理（如遍布图的水平线）。在标题中，说明您使用的任务以及有关网络体系结构，数据量等的任何详细信息。（如上一节所示）。
工程变更提案 (ECP) 发起说明 ...
注意：Agile ECP 表单上的许多块的字符长度有限，因此限制了可以输入的数据量。（ECP 表单中添加了字符计数器（图 7）。）如果文本太长，则需要使用附件才能包含 ECP 中的所有信息。附件 A（附加信息）用于此目的。本文档的附录 D 中包含了附件 A 模板的示例。附件 A 的模板也可以在 Agile 中此 WPI 表单的附件选项卡上找到。