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增材制造的改进的失真补偿方法
本文研究了一种智能系统方法的开发，以解决某些疾病（例如肌萎缩性侧面硬化症（ALS））作为最主要类型的运动神经元疾病（MND）引起的完全锁定综合征（CLI）。在ALS的最后阶段，尽管身体运动受到限制，但患者将具有功能齐全的大脑和认知能力，能够感到疼痛但无法交流。本文旨在通过利用人脑在考虑特定的感觉或想象力作为交流方式时会产生的EEG来解决CLIS问题。目的是开发一种低成本且负担得起的系统，供患者与护理人员和家人进行交流。在本文中，提出了ASP（自动化传感器和信号处理选择）的新型EEG提取方法的方法，以选择最合适的感觉特征（SCF）来检测人类的思想和想象力。人工神经网络（ANN）用于验证结果。发现表明，脑电图信号能够捕获可以用作通信手段的想象信息； ASPS方法允许选择可靠交流的最重要功能。本文解释了定制安排中ASPS方法的实施和验证。因此，未来的工作将呈现出相对较高的志愿者，传感器和信号处理方法的结果。
利用 PowerEdge 和 Nvidia 实现 AI 计算现代化
无论是利用人工智能来为未来场景/结果提供更具预测性的见解，还是开发基于人工智能的产品和服务来抓住新的收入机会，企业都在不断强调采用人工智能作为现代企业游戏规则改变者的重要性。随着企业继续依赖专业基础设施来支持其人工智能工作负载，不断上升的成本和更长的价值实现时间正在推动企业寻找基于标准化组件（如优化的服务器和 GPU）的整体人工智能战略。简而言之，企业希望以更智能、更快、更具成本效益的方式利用人工智能从数据中获取价值。目前，近一半的企业 (45%) 已经在专业基础设施上运行人工智能来处理他们的人工智能计划。此外，超过一半的企业目前处于人工智能项目试点阶段 (21%)、人工智能项目概念验证阶段 (18%) 或计划在未来 12 个月内制定人工智能计划 (16%)。1
UB0100 AI 和 CV 计算引擎
锐化卷积 Chrome 生成数据类型转换中值可分离卷积色度去噪颜色类型转换颜色组合形态学操作查找表模糊边缘检测单应性卷积拉普拉斯哈里斯角最小最大调整大小下采样
如何使用量子行走进行计算
量子行走因其数学复杂性和众多应用而受到广泛赞赏。从传输特性 [36, 5] 到量子算法 [46, 12]，量子行走的例子比比皆是。量子行走用于计算的方式与用于建模物理系统的方式之间存在重要区别。对于计算，获得有效的算法是一个关键目标，而对于模型，目标是准确描述系统的物理特性。量子行走实验 [40, 28, 6, 45] 大多实现了物理量子行走，随着量子行走的演化，行走者（光子、原子）在实验装置中穿过一条路径。在算法设置中有一些量子行走的实现，例如 [44]，其中行走被编码成标记行走者位置的量子位。在本文中，我解释了为什么这个编码步骤对于产生有效的量子行走算法至关重要，并提供了在不久的将来随着量子硬件的发展可能有用的算法示例。本文组织如下。在第 2 节中，我概述了物理理论、科学、工程和计算推理的一般框架。接下来的第 3 节讨论了什么使计算“高效”。第 4 节讨论了如何在连续时间设置中使用量子行走来实现高效算法。第 5 节总结了讨论并思考了量子行走计算的未来。
金融服务计算的未来-Kyndryl
作者：吉姆·弗里曼（Jim Freeman） - 首席技术官（CTO），Kyndryl，Anz Chirag Arora - 战略解决方案主管，Kyndryl，ANZ
出售HPE计算和存储解决方案
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C ++的金属计算着色器-smish.dev
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