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编程平行密集的矩阵因子化和新产生numa体系结构的反转
我们提出了一种方法，以解决从新一代共享内存NUMA架构的出现中得出的可编程性问题。为此，我们采用了密集的矩阵因子化和矩阵反转（DMFI）作为用例，并且我们针对两种现代体系结构（AMD Rome和Huawei Kunpeng 920），它们表现出了可配置的Numa拓扑。我们的方法论通过为DMFI提出多域的实现以及混合任务和循环级并行化来追求各个不同的NUMA配置的性能可移植性，以配置多线程执行，以在核心到达核心绑定，从而利用核心固定型绑定，并以较小的代码进行限制。此外，我们还介绍了DMFI多域实现的概括，该实现几乎支持当前和未来体系结构中的任何NUMA拓扑。我们对三个代表性密集的线性代数操作的两个目标架构进行的实验验证了该提案，揭示了有关调整代码及其执行以改善数据访问区域的必要性的见解，并报告跨架构以及与固定的数字竞争的构建和内部互动竞争的群体相关联，以实现的范围，以实现距离，以实现范围，以实现距离，以实施欧元，以实现距离，以实施欧元，以实施欧元，以实现距离，以实施欧元，以实现距离，以实现距离，并将其竞争性地融合到脉络上，并涉及群体的范围，以实现距离，并将其与范围内的脉络相关联。 编程。
说明性行业建筑，以减轻中央银行数字货币和商业银行货币的潜在分裂*
中央银行已经描述，提出和试行了CBDC的几种模型和架构。国际定居银行（BIS）描述了一系列CBDC架构，包括单层“直接”体系结构，两层“混合”和“中间介于介于的”体系结构以及“间接”体系结构[2]。BIS还描述了多CBDC布置的模型，以使跨境支付更有效，即“兼容” CBDC系统，“相互关联”的CBDC系统和“单个” CBDC系统[3]。中国人民银行发起了使用两层建筑的CBDC飞行员，中央银行向负责交换和流通的授权运营商发行了数字法定货币[16]。爱沙尼亚中央银行正在尝试基于法案的CBDC货币计划建立在分区区块链体系中[14]。波士顿联邦储备银行和马萨诸塞州理工学院已经制作了两个带有中央交易处理器的CBDC系统，一个具有“雾化器”建筑，另一个具有“两相提交”体系结构[11]。英格兰银行描述了CBDC提供的几种潜在模型，包括“平台模型”，“汇总帐户模型”，“中间的令牌模型”和“携带者仪器模型” [5]。我们在本文中采用的“平台模型”（图1）包括英格兰银行经营核心分类帐，并通过应用程序编程接口（API）访问授权和监管的付款接口提供商（PPIPS），这些提供商（PPIPS）可为用户提供访问CBDC的访问。
酸樱桃粉和镁l-硫酸镁补充对认知功能和睡眠结构的综合作用：健康成人的初步研究
客观睡眠指标在所有域中都改善了。总睡眠持续时间从488分钟增加到513分钟，平均增益为25分钟。深度睡眠从87分钟增加到102分钟，这对于物理恢复和免疫功能至关重要。REM睡眠从117分钟增加到122分钟，这是记忆巩固和情绪调节的关键阶段[9]。参与者还报告了主观改进，包括更快的睡眠发作和更多的恢复性睡眠，与客观的发现保持一致。表1列出了脑电图指标的预补充结果，包括脑电压和潜伏期。电压（以微伏，µV测量）反映了大脑的神经参与，而潜伏期（以毫秒为单位测量）表示认知处理所需的时间[10]。补充后，参与者表明平均电压从13.0 µV增加到17.7 µV，表明神经活动增强[11]。同样，延迟减少
多个单个特征GWA和监督的机器学习揭示了欧洲对Ash Dieback的Fraxinus Excelsior耐受性的遗传结构
1丹麦弗雷德里克斯伯格哥本哈根大学地球科学与自然资源管理系| 2西北德国森林研究所，汉恩。Münden，德国| 3立陶宛考纳斯的Kaunas林业与环境工程大学应用科学大学| 4 NTNU大学博物馆自然历史系，挪威科学技术大学（NTNU），挪威特朗德海姆| 5立陶宛立陶宛农业与林业研究中心，立陶宛Kaunas | 6 Zentralstelle der forstverwaltung，ForschungsanstaltfürWaldökologieund forstwirtschaft，Hauptstraße16，Trippstadt，德国| 7森林生物多样性与自然保护研究所，联邦森林研究与培训中心，自然危害和景观，奥地利维也纳| 8 Skogforsk，Ekebo 2250，Svalöv，瑞典| 9瑞典农业科学大学瑞典南部森林研究中心，瑞典阿尔纳普| 10森林发展部，爱尔兰都柏林Teagasc | 11巴伐利亚森林遗传学办公室（AWG），德国Teisendorf | 12森林昆虫学研究所，森林病理学和森林保护，生态系统管理部，气候与生物多样性，波库大学，维也纳，奥地利，奥地利| 13丹麦哥本哈根卫生与医学科学学院进化全息学中心| 14 BIOGECO，INRAE，波尔多大学，法国CESTASMünden，德国| 3立陶宛考纳斯的Kaunas林业与环境工程大学应用科学大学| 4 NTNU大学博物馆自然历史系，挪威科学技术大学（NTNU），挪威特朗德海姆| 5立陶宛立陶宛农业与林业研究中心，立陶宛Kaunas | 6 Zentralstelle der forstverwaltung，ForschungsanstaltfürWaldökologieund forstwirtschaft，Hauptstraße16，Trippstadt，德国| 7森林生物多样性与自然保护研究所，联邦森林研究与培训中心，自然危害和景观，奥地利维也纳| 8 Skogforsk，Ekebo 2250，Svalöv，瑞典| 9瑞典农业科学大学瑞典南部森林研究中心，瑞典阿尔纳普| 10森林发展部，爱尔兰都柏林Teagasc | 11巴伐利亚森林遗传学办公室（AWG），德国Teisendorf | 12森林昆虫学研究所，森林病理学和森林保护，生态系统管理部，气候与生物多样性，波库大学，维也纳，奥地利，奥地利| 13丹麦哥本哈根卫生与医学科学学院进化全息学中心| 14 BIOGECO，INRAE，波尔多大学，法国CESTAS
Manipal建筑与规划学校（MSAP）的客座讲座，
WWF-India于2023年12月1日与Mahe签署了一份谅解备忘录（MOU），其针对知识共享，以生物多样性保护的知识共享，以吸收MSAP MSAP的学士和硕士学位的学生。这是美国国际开发署支持的亚洲线性基础架构保护性质（ALIGN）项目下的活动的一部分。该协议是由加强学术界与行业之间合作的议程所驱动的，在这些协作中，未来的建筑师和计划者将被告知有关生物多样性友好的基础设施计划和发展实践的敏感性和需求。
GRASP：加速 GPU 并行架构上基于哈希的 PQC 性能
签名和验证过程。我们为 SPHINCS+ 提出了一种适应性并行化策略，分析其签名和验证过程以确定高效并行执行的关键部分。利用 CUDA，我们执行自下而上的优化，重点关注内存访问模式和超树计算，以提高 GPU 资源利用率。这些努力与内核融合技术相结合，显著提高了吞吐量和整体性能。大量实验表明，我们优化的 SPHINCS+ CUDA 实现具有卓越的性能。具体而言，与最先进的基于 GPU 的解决方案相比，我们的 GRASP 方案可将吞吐量提高 1.37 倍到 3.45 倍，并比 NIST 参考实现高出三个数量级以上，凸显了显著的性能优势。
AIA/Deltek 建筑业指数 (ABI) 2024 年 12 月
AIA/Deltek 建筑业营业额指数 (ABI) 是一种扩散指数，源自 AIA 经济与市场研究小组每月进行的 Work-on-the-Boards 调查。ABI 是一种领先的经济指标，可领先非住宅建筑活动约 9-12 个月。调查小组询问参与者，在刚刚过去的一个月里，他们的营业额是增加、减少还是保持不变。根据选择每个选项的受访者比例，将生成一个分数，该分数代表每个月的指数值。指数分数为 50 表示公司营业额与上个月相比没有变化，分数高于 50 表示公司营业额与上个月相比有所增加，分数低于 50 表示公司营业额与上个月相比有所下降。
Metu AH Prog-研究生研讨会 - 建筑系
一词工作室通常用于描述艺术家，摄影师，演员等专业的研讨会或排练空间。在电影领域的背景下，该术语涵盖了更广泛的定义。它指的是电影公司网站上的整个阶段和建筑物。尽管这些网站有可能进一步了解建筑，政治和技术的历史，但现有关于工作室历史的研究主要集中在这些地方制作的电影，俯瞰着工作室的建筑。因此，本研究研究了欧洲1930年代至1950年代之间的工作室建筑。它旨在检查其中包括哪种设施，旨在创建的内部环境，这些空间如何影响员工以及它们的社会历史意义。论文认为，这些电影录音室综合体凭借其建筑布局和广泛的设施，在城市中充当孤立的，自给自足的城市，这反过来又使其成为第二次世界大战时期危机时期重新利用的理想空间。在这项研究中，在第二次世界大战之前建造的三个主要欧洲工作室建筑群，德国的Babelsberg，英国的Pinewood Studios和意大利的Cinecitta作为案例研究。通过从建筑的角度接触工作室，该论文旨在突出电影制片厂的分层历史中建筑，电影和政治的交集。
支持国际空间站和地球之间联合学习以训练空间生物医学机器学习模型的基础架构
公共和商业太空行业正在计划持续时间更长、距离更远的太空任务，包括建立可居住的月球基地和载人火星任务。这些任务将产生大量数据，这些数据太大且成本太高，无法发送回地球，其中一些数据可能受到隐私保护。为了支持独立于地球的科学和医疗操作，此类任务可以利用人工智能和机器学习来构建模型，以协助科学实验、机组人员医疗保健、资源管理、航天器维护、调度和其他关键任务。然而，在地球和太空之间传输大量数据以进行模型开发会消耗宝贵的带宽，容易受到通信中断的影响，并可能危及机组人员的安全和数据隐私。联邦学习提供了一种解决方案，它允许模型训练，而无需在地球和太空之间传输大量可能对隐私敏感的数据集。在这项工作中，我们提出了一种基础架构，以促进地球和国际空间站之间模型更新的安全传输。该架构代表了在太空飞行环境中部署的第一个联合学习框架，能够使用真实的生物医学研究数据和合成生成的数据在地球和国际空间站之间训练和更新分类器模型。