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简历 - Patrick Rall 的
技能 编程语言：C、Python、Javascript、Haskell、Rust、HTML、CSS、LA TEX 软件：Git、OpenGL、CUDA、Django、Apache、OpenMP 计算：Arch Linux、Ubuntu Linux、CentOS、Mac OS X、Windows 语言：英语和德语
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Languages C++, Python, CUDA, C, Java, Scala, Bash Graphics Mitsuba, PBRT, OptiX, Houdini, Blender, RenderMan, OpenGL, GLSL, Unity, RSL, Katana, Nuke, Maya Others Git, Pytorch, Visual Studio, Matlab, Mathematica, Photoshop, L A TEX, Microsoft官员，Windows，Linux，MacOS
用于声呐浮标的“VENOM 3U”™ VPX 集成处理器
通用动力公司最新的声纳浮标处理软件（包括被动和主动能量图以及强大的跟踪算法）旨在增强战术意识，同时显著减少操作员的工作量。一项新功能是“CUDA”（计算机化水下探测助手），这是一款“APP”，旨在自动评估嘈杂沿海地区的战术情况，而无需操作员干预。
简介
------------------------------------------------------------------------------- Language files blank comment code ------------------------------------------------------------------------------- C 3 84 721 22755 C/C++ Header 43 1773 2616 12324 CUDA 21 1264 1042 7871 C++ 17 268 343 1472 MATLAB 9 49 9 245 make 3 26 10 84 Python 2 12 0 42 ------------------------------------------------------------------------------- SUM: 98 3476 4741 44793 -------------------------------------------------------------------------------
Pigeonhole排序的平行化用于有效的数据排序
摘要 - 对并行排序算法的需求是由对大规模数据集有效处理的越来越多的需求所驱动的。Pigeonhole分选是在线性时间内携带排序的分类算法之一。本研究的重点是通过采用并行编程技术专门消息传递界面（MPI）和计算统一设备体系结构（CUDA）来提高提高孔分选方法的功效来提高算法的性能。主要目的是开发和评估鸽子孔分选的并行解决方案，以优化数据密集型应用中的排序效率。开始对Pigeonhole排序算法的顺序设计进行全面分析，该工作将使用CUDA进行图形处理单元（GPU）加速器和MPI创建并行实现，以进行分布式内存并行性。这项工作有助于将Pigonhole分类算法适应平行背景的宝贵见解。这些发现强调了平行化在减少总体计算时间方面的潜在优势。索引术语 - 伪造台面，并行编程，消息传递接口，计算统一设备体系结构，图形处理单元，加速
引用Salama R、Mohapatra H、Tülbentçi T 和 Al-Turjman F (2025) 深度学习技术：通过物联网实现安全通信。
由于这些网络相互依赖，因此将它们连接在一起是一项巨大的挑战。深度学习是一种人工智能 (AI)，已成为提高物联网连接有效性和安全性的有力工具。深度学习算法可以通过使用强大的神经网络分析大量数据来发现异常、预测潜在威胁并快速应对安全漏洞。由于连接的设备数量众多且种类繁多，传统的安全方法在物联网环境中可能不够用。这就是为什么这个功能如此重要的原因。本文的目的是提供深度学习技术的基本介绍以及它如何应用于保护物联网连接。并在此研究的基础上，为基于深度学习的物联网系统中的漏洞发现提供了一种软件定义网络 (SDN) 支持的解决方案。最新的 Cuda 深度神经网络、Cuda 双向长短期记忆 (Cu-BLSTM) 和 Cuda 门控循环单元 (Cu-DNNGRU) 分类器可用于成功检测威胁。我们将研究深度学习背后的基本思想、构成其架构的组件，以及如何定制这些方法以应对物联网环境带来的独特挑战。我们还将讨论深度学习技术增强物联网网络安全性和可靠性的具体用例和实际应用。深度学习技术能够维护安全且有弹性的通信基础设施，了解其原理和功能将有助于物联网生态系统参与者（从开发人员和工程师到决策者和最终用户）认识到这一前景。通过这种分析，我们力求强调深度学习对未来物联网安全的变革性影响，并刺激相关技术的创新。要发现“深度学习技术：通过物联网实现安全通信”的相关信息，请查找讨论机器学习（特别是深度学习）与物联网安全之间关系的研究和文章。以下是一些重要领域和类似相关主题：
Caitao ZhanCaitao Zhan
Python和C ++是我最常用的语言。我也有C＃，Java，C和Matlab的经验。机器学习：Pytorch，Scikit-Learn和ML.Net。量子：量子网络模拟器NetSquid，量子开发SDK Qiskit和量子机学习库Torchquantum。GPU编程：CUDA和NUMBA。软件定义的无线电：GNU无线电。数据库：MySQL和SQLite。凸优化：Or-Tools和Cvxpy。
NVIDIA AI 推理平台解决方案概述
© 2023 NVIDIA Corporation 及其附属公司。保留所有权利。NVIDIA、NVIDIA 徽标、Base Command、BlueField、CUDA、DGX、DGX POD、DGX SuperPOD、Grace、Grace Hopper、Hopper、NVIDIA-Certified Systems、Spectrum、TensorRT 和 Triton 是 NVIDIA Corporation 及其附属公司在美国和其他国家/地区的商标和/或注册商标。其他公司和产品名称可能是与其相关的各自所有者的商标。2730427。9 月 23 日
Develset：即时掩模优化的深神经级
摘要 - 作为分辨率增强技术的关键技术之一（RET），光学接近校正（OPC）的计算成本过高，作为特征尺寸缩小的缩小。逆光刻技术（ILTS）将掩模优化过程视为反向成像问题，产生高质量的曲线掩模。但是，由于其时间消耗程序和过多的计算开销，ILT方法通常无法打印性能和制造性。在本文中，我们提出了DEVELSET，这是一种有效的金属层OPC引擎，该发动机替换了基于隐式级别设置表示的离散基于像素的掩码。使用GPU加速的岩性模拟器，Develset使用神经网络实现端到端掩模优化，以提供准优化的水平设置初始化，并使用基于CUDA的掩模优化器进行快速收敛。Develset-NET的骨干是一个基于变压器的多重型神经网络，它提供了一个参数选择器，以消除对手动参数初始化的需求。实验结果表明，DEVELSET框架在可打印性方面优于最先进的方法，同时实现快速运行时性能（约1 s）。我们期望这种增强的水平设定技术，再加上CUDA/DNN加速的关节优化范式，对工业面罩优化解决方案产生了重大影响。
Amlac-25.docx
机器学习（ML）和加速计算在近年来取得了显着的进步，改变了行业和塑造工业。用于解决大规模现实世界问题的ComputingHardware的增强性图形图形处理单元（GPGPU）已得到很好的开发，以提供用于解决各种机器学习相关任务的加速计算。