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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。
呼吁暑期研究实习加速 Vigyan ...
实习细节： 持续时间 – 2023 年 6 月 26 日至 7 月 23 日（一个月） 实习领域：人工智能 (AI) 及其应用 所需实习生人数：05 人 培训和技能实习方式：离线模式 提交申请的截止日期：2023 年 6 月 15 日 入选学生名单将于 2023 年 6 月 18 日之前公布 入选候选人确认接受实习：2023 年 6 月 21 日 确认候选人的报告日期：2023 年 6 月 25 日 地点：CSIR - 先进材料和工艺研究所 (AMPRI)，博帕尔 (462026) 实习不提供津贴。 实习期间的食宿费用将按照 SERB、DST 的 Vritika 计划提供。 成功完成实习期后，将向实习生提供证书。
加速化石燃料时代的终结：人类和行星健康的必要和机会
在其出色的铅文章中，“由气候变化引起的免疫介导的疾病 - 相关的环境危害：缓解和适应”，Agache等。（1）生动地描绘了人类免疫系统如何因气候变化而失调。他们的及时审查是在COP28结束后不久的吉祥时刻发表的，即联合国第28个联合国（联合国会议），以协商全球对气候变化的反应 - 根据联合国气候变化的行政部长西蒙·斯蒂尔（Simon Stiell）的说法，这标志着“化石燃料时代的终结”。在COP28上，全球领导人致力于2030年，并在2030年和“从化石燃料过渡”中进行三重可再生能源生产。这并不是太早了，鉴于2018年领先的气候科学家 - 通过气候间的面板
加速生成式 AI - OpenVINO™ 文档
2024 年 12 月 2 日 — 使用 optimum-intel 软件包转换和优化模型 pip install optimum-intel[openvino]。下载并将模型转换为 OpenVINO IR 格式...
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。
通过GPU和机器学习加速结构变体检测
结构变异（SV）是重大的基因组改变，在包括癌症在内的遗传多样性，进化和各种疾病中起着至关重要的作用。检测SVS的传统方法通常在计算效率，准确性和可扩展性方面面临挑战，尤其是在处理大型基因组数据时。近年来，图形处理单元（GPU）和机器学习（ML）的出现已经开发了解决这些挑战的新途径。本文探讨了GPU加速度和ML技术的整合，以增强结构变体的检测和分析。我们提出了一个全面的框架，该框架利用深度学习模型（用于在GPU上并行处理）以高精度实现实时SV检测。我们的方法不仅减轻了计算负担，而且还提高了与常规方法相比，SV检测的敏感性和特异性。通过在各种基因组数据集上进行广泛的基准测试，我们在速度，准确性和可扩展性方面证明了我们的GPU加速ML框架的出色性能。这些发现强调了将GPU和ML技术相结合以革新基因组研究的潜力，并为在临床和研究环境中更有效，更精确的结构变体分析铺平道路。
使用 NVIDIA Parabricks 和 RAPIDS 加速基因组学分析
v3.8 基准数据集：HG002 30x WGS，除 SEQC2 上的 Mutect2 50x WGS CPU：m5.24xlarge；GPU：8xA100，除 8xV100 上的 DeepVariant 和 Mutect2
通过降低通信成本来加速风能模拟
指导和指导者：Ann Almgren、Don Willcox、Weiqun Zhang、Aaron Lattanzi 计算科学与工程中心 (CCSE)、AMCR 部门、伯克利实验室
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。