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基于分布式感知的自动驾驶应用程序的当前状态
摘要：本文回顾了分布式云体系结构在自动驾驶系统中的关键作用及其与智能计算网络的集成。通过将计算资源跨越多个地理位置传播，分布式云实现了局部处理和数据存储，从而减少了延迟并改善了自动驾驶汽车中的实时决策。本文指出，分布式云技术和智能计算网络的组合提供了一个有力的解决方案，以应对自主驾驶技术的挑战。通过动态分配计算资源并深入整合云，网络和芯片技术，分布式云为自主驾驶系统提供了增强的数据处理功能，以确保在各种驾驶场景中稳定可靠的性能。最后，本文强调，分布式云和智能驾驶技术的协同作用标志着智能运输系统的重要里程碑，预示着在汽车行业加速采用分布式云解决方案，推动了创新和转型的速度。
Newgen 的 AI 云平台
大规模训练和运行 AI/ML 模型需要大量昂贵的计算能力。此外，需要异构计算来使用 AI/ML 获取实时洞察，确保在与全球客户互动时触发即时推理。在内部构建此类计算资源需要高昂的前期成本，并且在模型构建、训练和执行阶段利用率不均衡。
2024年8月BTEP生物信息学公告
使用R（8/08）基因组，头像和AI的二进制数据分析的统计方法：个性化医学的未来（8/08）利用高性能计算资源，并使用Qiime 2使用QIIME 2来推进您的微生物组项目（In-Meron，In-Mer-perser，8/27-8/29-8/29）临床和计算分子培训中的临床和计算分子培训322929292929292929292929 8/8/
对从通用到医疗应用的大型语言模型的调查：数据集，方法和评估
大型语言模型（LLMS）在各种自然语言处理任务中表现出令人惊讶的表现。最近，具有特定领域知识的医学LLM在医疗咨询和诊断方面表现出了出色的功能。这些模型可以平稳模拟医生的对话并提供专业的医疗建议。大多数医疗LLM是通过继续培训开源总LLM的，与从头开始培训LLM相比，计算资源所需的计算资源要少得多。此外，此方法比基于API的解决方案提供了更好的患者隐私保护。鉴于上述优势，该调查系统地总结了如何从开源的一般LLMS来培训医疗LLMS，从更细粒度的角度来看。它涵盖了（a）如何获得培训语料库和构建定制的医学培训集，（b）如何选择适当的培训范式，（c）如何选择合适的评估基准，以及（d）现有的挑战和有前途的研究方向。这项调查可以为开发LLM的开发提供指导，这些LLM专注于各种医学应用，例如医学教育，诊断计划和临床助理。相关资源和补充信息可以在GitHub存储库1上找到。
基于图像分割的草坪割草机器人的边界识别
准确地识别草坪边界是草坪割草机器人的可行操作的基础。当前的草坪边界识别方法依赖于预埋的电缆或通过RTK-GPS定位技术绘制边界。两种方法都容易受到定位错误和环境变化的影响。实时识别基于图像的草坪边界的实时识别可以在路径计划和对草坪割草机器人的边界识别之间形成实时闭环，从而提高了机器人工作的鲁棒性和可靠性。U-NET网络是一个简单的图像分割模型，适用于具有有限计算资源的机器人。但是，草坪的二元分割的结果通常是开放的边界线，这与医学图像中U-NET模型的某些多闭合单元的结果不同。因此，很难将U-NET模型直接应用于准确的草坪分割。考虑到草坪图像的特征和有限的计算资源，本文引入了具有通道空间注意机制和变化的损耗函数的改进的U-NET模型，这更好地解决了草坪边界识别的问题。改进模型的MDICE值为97.7％，比原始U-NET模型高约2％。
利用基金会和大型语言模型
该方法的优势和限制。说话者指出，人工智能（AI）一词包括解决一系列数学问题的一系列分析方法（例如机器学习，神经网络和计算机视觉）。近年来，由于生成AI模型所表现出的功能，AI引起了人们的关注。随着数据的可用性和计算能力的增加，生成AI基于以前的AI方法。虽然以前的AI研究努力预测顺序中的下一个变量；也就是说，在图像中的像素或句子中的单词，生成的AI通过引入数百万或数十亿个参数来添加上下文，以定义在模型达到答案之前可以进行多少处理。这些生成的AI模型可以以各种数据格式进行培训，包括文本，图像和原始数据，并能够通过修改提示并在培训数据集中添加新数据来连续学习。也就是说，培训生成模型需要访问数据和昂贵的计算资源。 因此，重新训练不能经常完成。也就是说，培训生成模型需要访问数据和昂贵的计算资源。因此，重新训练不能经常完成。
云计算对金融领域的影响
金融行业能够利用各种云服务模式，包括软件即服务 (SaaS)、平台即服务 (PaaS) 和基础设施即服务 (IaaS)。SaaS 需要提供预构建的软件应用程序，而 PaaS 则提供用于创建定制应用程序的开发和部署平台。另一方面，IaaS 授予对虚拟化计算资源的访问权限，使组织能够监督和管理其基础设施。云部署策略为公共、私有和混合方法提供了选项。在公共云中，任何人都可以存储数据并在线访问，计算资源由云服务提供商管理。另一方面，私有云（也称为内部云或企业云）使组织能够在内部或通过第三方构建和运营自己的数据中心。至于混合云，它结合了公共云和私有云的元素。在私有云上运行的服务只能由组织内的授权用户访问，而公共云上的服务任何人都可以访问。虽然混合云提供了一种平衡，但需要注意的是，公共云服务可能仍然可以从外部访问，从而影响排他性水平。
自主驾驶的多机构增强学习
摘要 - 强化学习（RL）是顺序决策的有效工具，并且已经在许多具有挑战性的现实世界任务中实现了人类能力。作为多代理系统域中RL的扩展，多代理RL（MARL）不仅需要学习控制策略，而且还需要考虑与环境中与所有其他代理的相互作用，以及不同的系统组件之间的相互影响以及计算资源的分布。这增加了算法设计的复杂性，并对计算资源提出了更高的要求。同时，模拟器对于获取现实数据至关重要，这是RL的基本原理。在本文中，我们首先提出了一系列模拟器指标，并总结了现有基准的功能。第二，为了简化理解，我们回想起基础知识，然后综合了最近对MAL相关的自动驾驶和智能运输系统的高级研究。具体来说，我们检查了他们的环境建模，状态表示，感知单位和算法设计。最终讨论了公开挑战，前景和机遇。我们希望本文能够帮助研究人员整合MARL技术，并触发更有洞察力的想法，以实现智能和自主驾驶。
2023年新加坡超级计算的一年！
Grace Foo部长与研讨会上V3研究的主要贡献者。nscc对国家项目的成功至关重要，它提供了基本的国家高性能计算资源，该计算资源使气候研究人员能够有效地处理庞大的天气数据集，从而加速了更高分辨率，复杂的模型模拟的交付，从而构成了最近发表的V3结果的关键基础。这对新加坡天气模式和更广泛的区域气候动态进行了深入分析。V3模型使用历史大气数据（例如温度，降雨，风和压力）以高分辨率或距离为2公里至8公里的距离产生气候模拟和投影。这比先前的全球气候模型的更广泛分辨率更准确，该模型的预测范围从75公里到200公里。除此之外，V3研究团队能够在不到3年的时间内运行1000年的模拟，并强调了超级计算基础架构在研究应用程序中的重要性，这是《海峡时报》新闻特征中强调的。在此处阅读该功能
