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证据表明疫苗与自闭症无关
父母通常在孩子 18-24 个月大时首次注意到自闭症行为——这是大多数儿童疫苗接种的年龄。因此，父母可能会错误地将疫苗接种与自闭症的发病联系起来。然而，数据显示并非如此。在过去的 20 年里，临床医生一直在密切研究被诊断为自闭症的儿童的婴儿兄弟姐妹。与没有家族病史的儿童相比，这些儿童被诊断的可能性高达 30 倍。作为婴儿，他们在 6 个月大时就开始出现早期发育迟缓。如果您有自闭症家族病史，请告诉您的儿科医生，以便密切监测您的孩子。不幸的是，过去的研究表明，这些婴儿接种疫苗的可能性较小，但被诊断为自闭症的可能性仍然较大。新技术使科学家能够研究被诊断为自闭症可能性较高的婴儿的大脑发育情况。他们的大脑发育早在 6 个月大时就与普通婴儿不同。导致自闭症诊断的发展级联在父母看到明显症状之前就开始了。
标准玻璃衬里技术有限公司
Outlook和估值：标准玻璃衬里技术有限公司除了提供设备供应外提供交钥匙解决方案，以对客户的单一停止解决方案区分自己。多年来，该公司提供了强大的财务业绩，展示了一致的收入增长和稳定的利润率。展望未来，该公司计划通过将容量从1,609增加到1,877个单位来增强其SGL单位。此外，它打算将IPO收益3亿印度卢比投资于其材料子公司S2工程行业PVT。Ltd.，升级具有高级机械的设施，并将容量从1,962扩大到2,172辆。该公司主要关注国内市场，出口仅贡献24财年的收入，但其目标是1255财年的出口收入为12-15％，Y-O-Y收入增长了25％。从估值角度来看，该公司的市盈率为47倍，EV/EBITDA为30倍，ROE和ROCE分别为21％和23％，被认为是与同行相比的价值。总体而言，该公司具有独特的商业模式，战略合作伙伴关系和雄心勃勃的扩张计划，在财务上是一个健壮的公司。可以利用印度制药，化学和相关行业的增长。因此，我们分配了“订阅”评级。
因果一致性：使用A/B测试的增强语言模型
我们通过调整语言模型以超过A/B测试结果来开发一个通用框架，以优化营销传播的内容。我们微调了一种语言模型，将较低表现的内容转换为表现较高的变体，教会其在文本空间中进行爬山。部署后，该模型会改善人类提出的营销内容。此设计可确保AI援助不太可能损害绩效，从而减轻实施风险并促进组织的采用。我们通过电子邮件营销中的大规模现场实验来验证我们的框架。在涵盖2.83亿印象的36个活动中，在我们调整的模型的协助下创建的主题行实现了单击的速度，比未经辅助的人类专家创造的汇率高33％。这些绩效增长是由于内容质量的提高而有因果关系，从而确认了我们框架的有效性。此外，具有30倍的通用语言模型该参数无法改善结果，而我们较小的微调模型成功，这表明域特定于适应性是必要的，并且相对较小的语言模型就足够了。我们的发现提供了实验证据，表明语言模型可以从A/B测试中提取可概括的见解，从而实现从文案到创意设计的非结构化营销决策的系统优化。
![arXiv:2001.06598v1 [quant-ph] 2020 年 1 月 18 日](/simg/1\174a048da60bba0d61b6f8525514decca7ba7608.webp)
arXiv:2001.06598v1 [quant-ph] 2020 年 1 月 18 日
对于某些问题，量子计算有望比传统计算具有显著的计算优势。然而，量子硬件的错误率比传统硬件高得多。因此，需要进行广泛的量子纠错才能执行有用的量子算法。解码器是纠错方案的关键组件，其作用是比错误在量子计算机中积累的速度更快地识别错误，并且必须使用最少的硬件资源来实现，才能扩展到实际应用的范围内。在这项工作中，我们考虑了表面码纠错，这是量子计算中最流行的纠错码系列，我们为 Union-Find 解码算法设计了一个解码器微架构。我们提出了一种三阶段全流水线硬件实现的解码器，可显著加快解码器的速度。然后，我们优化了同时对量子计算机的所有逻辑量子位执行纠错所需的解码硬件数量。通过在逻辑量子位之间共享资源，我们将硬件单元数量减少了 67%，内存容量减少了 70%。此外，我们使用低开销压缩算法将解码过程所需的带宽减少了至少 30 倍。最后，我们提供了数值证据，证明我们优化的微架构可以快速执行，足以纠正量子计算机中的错误。
下一代共包装的光学技术在数据中心和其他计算应用程序中训练和运行生成AI模型John Knickerbocker
4 IBM T. J. Watson Research Center，1101 Kitchawan Rd，Yorktown Heights，NY 10598简介需要快速管理大量数据，有效地促进了对数据中心中高速数据传输的需求。 生成AI的出现进一步推动了对高速数据传输的需求，因此数据中心的近四分之三居住在数据中心中[1]。 Traffim的增长加速了对下一代网络设备的需求，以支持更高的端口密度。 但是，用于数据传输的传统铜电缆受到长距离信号降低的限制。 这又推动了大规模部署高速光学元件的要求，以连接网络设备的各个层。 今天，数据中心在很大程度上依赖于光学，但不用于短到中间（<2m）的互连。 传统的可插入光学带宽的增加速度要比数据中心的速度慢得多，并且应用要求和常规可插入光学的功能之间的差距不断增加，这一趋势是无法实现的。 共包装光学（CPO）是一种破坏性的方法，可通过通过高级包装和电子设备和光子学的优化来大大缩短电连接长度，从而提高互连带宽密度和能量效率。 计算性能的进步从摩尔的定律缩放中有益，并且在过去20年中的性能高达60000倍，如图1所示。 但是，在同一时间范围内，I/O带宽仅增加了30倍。4 IBM T. J. Watson Research Center，1101 Kitchawan Rd，Yorktown Heights，NY 10598简介需要快速管理大量数据，有效地促进了对数据中心中高速数据传输的需求。生成AI的出现进一步推动了对高速数据传输的需求，因此数据中心的近四分之三居住在数据中心中[1]。Traffim的增长加速了对下一代网络设备的需求，以支持更高的端口密度。但是，用于数据传输的传统铜电缆受到长距离信号降低的限制。这又推动了大规模部署高速光学元件的要求，以连接网络设备的各个层。今天，数据中心在很大程度上依赖于光学，但不用于短到中间（<2m）的互连。传统的可插入光学带宽的增加速度要比数据中心的速度慢得多，并且应用要求和常规可插入光学的功能之间的差距不断增加，这一趋势是无法实现的。共包装光学（CPO）是一种破坏性的方法，可通过通过高级包装和电子设备和光子学的优化来大大缩短电连接长度，从而提高互连带宽密度和能量效率。计算性能的进步从摩尔的定律缩放中有益，并且在过去20年中的性能高达60000倍，如图1所示。但是，在同一时间范围内，I/O带宽仅增加了30倍。电信号速率的增加需要显着前进才能使信号进入/退出，此外，根据应用程序，根据应用程序，还有一个伴随的挑战，可以进一步将电信号移至路由器或开关的前面板。为了解决这一挑战，该行业将通过共包装光引擎和主要
NVIDIA H100 Tensor Core GPU 架构
○ 与 A100 相比，新的第四代 Tensor Cores 的芯片间速度提高了 6 倍，包括每个 SM 的加速、额外的 SM 数量和 H100 的更高时钟频率。在每个 SM 的基础上，与上一代 16 位浮点选项相比，Tensor Cores 在等效数据类型上提供 2 倍的 A100 SM MMA（矩阵乘法累加）计算速率，使用新的 FP8 数据类型提供 4 倍的 A100 速率。Sparsity 功能利用深度学习网络中的细粒度结构化稀疏性，使标准 Tensor Core 操作的性能翻倍。○ 新的 DPX 指令使动态规划算法比 A100 GPU 加速高达 7 倍。两个示例包括用于基因组学处理的 Smith-Waterman 算法和用于在动态仓库环境中为机器人车队寻找最佳路线的 Floyd-Warshall 算法。○ 与 A100 相比，IEEE FP64 和 FP32 芯片间处理速度提高了 3 倍，这是由于每个 SM 的时钟对时钟性能提高了 2 倍，再加上 H100 的额外 SM 数量和更高的时钟。○ 新的线程块群集功能允许以大于单个 SM 上单个线程块的粒度对局部性进行编程控制。这通过在编程层次结构中添加另一个级别来扩展 CUDA 编程模型，现在包括线程、线程块、线程块群集和网格。集群支持跨多个 SM 同时运行的多个线程块同步并协作获取和交换数据。○ 新的异步执行功能包括一个新的张量内存加速器 (TMA) 单元，它可以在全局内存和共享内存之间非常高效地传输大块数据。TMA 还支持集群中线程块之间的异步复制。还有一个新的异步事务屏障，用于执行原子数据移动和同步。● 新的 Transformer Engine 结合使用软件和定制的 Hopper Tensor Core 技术，专门用于加速 Transformer 模型训练和推理。Transformer Engine 可智能管理并动态选择 FP8 和 16 位计算，自动处理每层 FP8 和 16 位之间的重新转换和缩放，与上一代 A100 相比，在大型语言模型上提供高达 9 倍的 AI 训练速度和高达 30 倍的 AI 推理速度。● HBM3 内存子系统提供的带宽比上一代增加了近 2 倍。H100 SXM5 GPU 是世界上第一款配备 HBM3 内存的 GPU，可提供一流的 3 TB/秒内存带宽。● 50 MB L2 缓存架构可缓存大量模型和数据集以供重复访问，从而减少 HBM3 的访问次数。● 第二代多实例 GPU (MIG) 技术为每个 GPU 实例提供大约 3 倍的计算能力和近 2 倍的内存带宽
NVIDIA H100 Tensor Core GPU 架构
○ 与 A100 相比，新的第四代 Tensor Cores 芯片间速度提高了 6 倍，包括每个 SM 的加速、额外的 SM 数量和 H100 的更高时钟频率。与上一代 16 位浮点选项相比，在每个 SM 上，Tensor Cores 在等效数据类型上提供 A100 SM 的 2 倍 MMA（矩阵乘法累加）计算速率，在使用新的 FP8 数据类型时提供 A100 的 4 倍速率。稀疏性功能利用深度学习网络中的细粒度结构化稀疏性，使标准 Tensor Core 操作的性能翻倍。○ 新的 DPX 指令使动态规划算法比 A100 GPU 快 7 倍。两个例子包括用于基因组学处理的 Smith-Waterman 算法和用于在动态仓库环境中为机器人车队寻找最佳路线的 Floyd-Warshall 算法。 ○ 与 A100 相比，由于每个 SM 的时钟性能提高了 2 倍，再加上 H100 的额外 SM 数量和更高的时钟频率，因此芯片到芯片的 IEEE FP64 和 FP32 处理速度提高了 3 倍。○ 新的线程块群集功能允许以大于单个 SM 上单个线程块的粒度对局部性进行编程控制。这通过在编程层次结构中添加另一个级别来扩展 CUDA 编程模型，现在包括线程、线程块、线程块群集和网格。群集支持跨多个 SM 同时运行的多个线程块以同步并协作获取和交换数据。○ 新的异步执行功能包括一个新的张量内存加速器 (TMA) 单元，它可以在全局内存和共享内存之间非常高效地传输大块数据。TMA 还支持群集中线程块之间的异步复制。还有一个新的异步事务屏障，用于执行原子数据移动和同步。 ● 新型 Transformer Engine 结合使用软件和定制的 Hopper Tensor Core 技术，专门用于加速 Transformer 模型的训练和推理。Transformer Engine 可以智能地管理和动态地选择 FP8 和 16 位计算，自动处理每层 FP8 和 16 位之间的重新转换和缩放，与上一代 A100 相比，在大型语言模型上提供高达 9 倍的 AI 训练速度和高达 30 倍的 AI 推理速度。● HBM3 内存子系统提供的带宽比上一代增加了近 2 倍。H100 SXM5 GPU 是世界上第一款配备 HBM3 内存的 GPU，可提供一流的 3 TB/秒内存带宽。● 50 MB L2 缓存架构可缓存大量模型和数据集以供重复访问，从而减少对 HBM3 的访问。● 第二代多实例 GPU (MIG) 技术为每个 GPU 实例提供大约 3 倍的计算能力和近 2 倍的内存带宽