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人工智能为人工智能：利用人工智能加速投资
在快速发展的人工智能 (AI) 领域，组织正在积极探索其变革能力。人工智能不可抗拒地挂在每个人嘴边——学者、公司、政策制定者和政府。可以说，人工智能越来越重要，并且越来越依赖我们生活的方方面面，但更广泛地说，它对社会的影响更大。特别是，企业对人工智能的兴趣已经深深地影响了投资决策，尽管必须注意，这并不是一个完全新的现象，至少当我们试图将商业智能的起源历史化时，它早在生成和分析人工智能出现之前就已扎根。此外，我们还看到政治实体（在这个意义上是国家）将人工智能纳入其投资战略和监管框架的能力可能带来的结果。同样，可以说，人工智能给私营和公共部门领域带来了不可否认的变革性影响，并且可能带来这种影响。
AI.STARTUP.HUB 汉堡人工智能加速器计划
我们批次内的初创企业将有机会参与我们广泛的加速器计划，该计划由八个模块组成，每个模块又有不同的主题：从研讨会、一对一辅导到指导计划和社交活动。一旦您被接受，我们将根据您在创业旅程中的阶段和您的个人资料共同分析您当前的需求，以便从以下模块中创建定制投资组合：
采取协作方式加速为罕见肿瘤患者提供更好的治疗
✓ 前 500 名参与者的 10662 个数据字段 ✓ 前 200 名参与者的 57245 个数据字段 ✓ 193 种肿瘤的变异调用 ✓ 193 种肿瘤的 2370 个生物样本注释字段 ✓ 受控访问下的公开发布预计于 2023 年第四季度
24.09.02 全球南方加速可再生能源部署的潜力
● 非洲：在 1.5°C 情景下，非洲能源部门转型将带来大量经济和就业机会。然而，实现这一转型需要大量投资和体制改革，以解决高资本成本和债务限制问题，同时减少能源贫困。● 拉丁美洲：拉丁美洲的锂三角地区对全球转型矿产行业至关重要，具有强大的投资潜力。然而，发展强大的锂价值链面临着必须解决的环境、社会和技术挑战。● 东南亚：实现东南亚的能源转型目标需要大量的年度投资和精简的许可程序。菲律宾和越南等国家在政策改革方面取得了进展，但长期政策规划仍然是一项关键挑战。
书面声明_DIU 主任为 SASC ETC 听证会加速作战人员创新_FINAL.docx
1 《涉及中华人民共和国的军事和安全发展》（2020 年），国防部国防部长办公室，第 25 页；《涉及中华人民共和国的军事和安全发展》（2021 年），国防部国防部长办公室，第 24-29 页。
基于 FPGA 的 YOLO 可重构 CNN 加速器
摘要 卷积神经网络（CNN）在图像处理领域得到了广泛的应用，基于CNN的目标检测模型，如YOLO、SSD等，已被证明是众多应用中最先进的。CNN对计算能力和内存带宽要求极高，通常需要部署到专用的硬件平台上。FPGA在可重构性和性能功耗比方面具有很大优势，是部署CNN的合适选择。本文提出了一种基于ARM+FPGA架构的带AXI总线的可重构CNN加速器。该加速器可以接收ARM发送的配置信号，通过分时方式完成不同CNN层推理时的计算。通过结合卷积和池化操作，减少卷积层和池化层的数据移动次数，减少片外内存访问次数。将浮点数转换为16位动态定点格式，提高了计算性能。我们分别在 Xilinx ZCU102 FPGA 上为 COCO 和 VOC 2007 上的 YOLOv2 和 YOLOv2 Tiny 模型实现了所提出的架构，在 300MHz 时钟频率下峰值性能达到 289GOP。
通过标记辅助QHIR1和QHIR8在玉米中加速单倍诱导率和单倍体验证
双倍（DH）技术更常规地应用于玉米杂种繁殖中。但是，单倍诱导和识别的某些问题持续存在，需要解决以优化DH生产。我们的目标是使用taqman测定法实施QHIR1（MTL/ ZMPLA1/ NLD）和QHIR8（ZMDMP）的同时进行标记辅助选择（MAS），以在F 2代生成四个BHI306衍生的热带热带×温度诱导剂中。我们还旨在评估F 3代的单倍体诱导率（HIR）作为对MAS的表型反应。我们强调了每个诱导剂家族的HIR的显着增加。携带QHIR1和QHIR8的基因型比仅携带QHIR1的基因型表现出1-3倍的单倍体频率。此外，QHIR1标记还用于在种植后7天验证推定的单倍体幼苗。流式细胞仪分析是评估R1-NJ和QHIR1标记的准确性的黄金标准测试。QHIR1标记显示出很高的精度，并且可以在早期幼苗阶段通过R1-NJ标记在早期幼苗阶段进行多个单倍体识别。
使用 Selene DGXA100 SuperPOD 和 Lustre 并行文件系统存储加速大规模 AI
大规模人工智能的挑战 DGXA100 和 Selene 关于 Selene 存储架构的讨论 合成和真实应用性能 客户端缓存：工作负载性能的新功能？
加速器组件的自动视觉识别
本研究提出了计算机视觉技术的新应用，用于识别ALS拥挤的加速器隧道中的磁铁和磁铁组件。利用SAM2/YOLO跟踪，我们培训了一个系统，结合了CAD渲染和来自Advanced Light Source升级（ALSU）项目的组件的真实照片。我们的方法涉及创建一些手动标记的图像的综合数据集，这些图像源自CAD模型和现场手动标记的照片。我们在简化维护程序，增强安全协议并改善了复杂加速器环境中自动化视觉检查和库存管理方面的总体操作中显示了潜在的应用。