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Paulihedral：用于量子模拟内核的通用块编译器优化框架
量子模拟内核是一个重要的子程序，在许多量子程序中以非常长的门序列出现。在本文中，我们提出了 Paulihedral，这是一个分块编译器框架，它可以通过利用高级程序结构和优化机会来深度优化此子程序。Paulihedral 首先采用了一种新的 Pauli 中间表示，它可以维护量子模拟内核中的高级语义和约束。这自然可以实现难以在低门级实现的新型大规模优化。具体而言，我们提出了两种与技术无关的指令调度过程和两种与技术相关的代码优化过程，它们协调了编译器的电路综合、门取消和量子位映射阶段。实验结果表明，Paulihedral 在近期超导量子处理器和未来容错量子计算机的广泛应用中都可以胜过最先进的编译器基础设施。
能源与环境汇编指南
审查与能源有关的申请部分是否符合 935 CMR 500.000 和 501.00 以及是否完整。法规和指导旨在确保 ME/MTC 在设施设计过程的早期考虑如何最佳地使用能源，并不断评估减少能源使用和成本的新机会。被许可人应使用最佳管理实践来减少能源和水的使用，参与能源节约并减轻其他环境影响。在获得最终许可证之前，被许可人还必须满足所有适用的环境法律、法规、许可证和其他适用的批准，包括与水质和固体和危险废物管理相关的法律、法规、许可证和其他适用的批准。目前，大麻控制委员会 (Commission) 认为遵守上述法规的操作要求构成与能源使用和节约有关的最佳管理实践。种植设施应根据 935 CMR 500.120(12)(e) 和 935 CMR 501.120(13)(e) 的要求，制定旨在减轻环境影响的所有措施的政策和程序。如果法律或监管要求发生变化，申请人将负责遵守本指南的任何修订。
NNI-2020-RFI-编译的回复。......
• 为了通过应变诱导的 Stranski-Krastanov 过程自发形成外延 QD，QD 材料和势垒材料之间的晶格失配必须达到一定的最小值。 • 需要紧密排列的 QD，以便孤立 QD 中通常观察到的离散能级加宽以形成微带。还需要高密度的 QD 以实现充分的吸收。为了实现所需的高密度应变 QD，几乎肯定需要某种应变平衡的 QD 超晶格结构来防止形成晶格失配诱导的穿透位错。这些缺陷会导致高度的非辐射复合，从而降低设备性能。 • 还需要 QD 和势垒材料中的载流子寿命长，以实现有效的载流子提取。
将人工智能应用于卫星图像以编制精细的贫困统计数据
目录 表格和图表 iv 摘要 v I.介绍 1 II.文献综述 2 III.数据和方法 3 A.参考期 3 B. 白天卫星图像 3 C. 夜间卫星图像 4 D. 用作输入的贫困数据来源 4 E. Shapefile 5 F. 使用人工智能预测贫困 5 IV.主要发现 7 A. 卷积神经网络验证 7 B. 岭回归 8 V. 稳健性评估 12 A.平均特征与平均输出 12 B.探索数据分割策略 12 C. 针对城市和农村地区的单独模型是否可以提高预测准确性？13 D. 岭回归与随机森林估计 13 E. 将结果与更简单的模型进行比较 14 F. 将基于人工智能的预测与已发布的贫困率相协调 15 VI.讨论和总结 17 参考文献 19
使用符号资源估计启用精度感知量子编译器
将量子程序编译为低级门集时，必须考虑近似错误。我们提出了一种自动跟踪此类错误的方法，然后优化准确性参数以确保指定的总体精度，同时旨在最大程度地减少量子门的实现成本。我们方法的核心思想是提取直接从量子程序的高级描述中指定优化问题的功能。然后，自定义编译器通过优化这些功能，将它们变成（1）总误差和（2）实现成本（例如，总量子门计数）的（1）符号表达式。量子程序的所有未指定参数将显示为这些表达式中的变量，包括精度参数。解决相应的优化问题后，可以从发现的解决方案实例化电路。我们开发了两个原型实现，一个基于Clang/LLVM中的C ++，另一种是使用Q＃编译器基础架构。我们将原型基准在典型的量子计算程序上，包括量子傅立叶变换，量子相估计和Shor算法。
量子编译器中的操作计划
I。尽管量子计算设备技术中的快速进展已大大增加了量子位（或量子位）的相干时间，但当前可用的量子计算机仍在所谓的嘈杂的中间尺度量子量子制度中[1]。对于嘈杂的量子计算机，重要的是要在Qubits上安排操作尽可能短，因为这增加了在任何量子装置之前完成所有操作的概率，从而获得了具有较高有限性的计算结果。即使对于容忍故障的量子计算机，缩短编译时间表的持续时间也会增加吞吐量。量子计算机（或量子编译器）的编译器采用量子电路，该电路是一系列量子操作，作为输入程序，并生成可在目标硬件上可执行的相应控制指令的顺序。例如，在使用超导码位的量子计算机的情况下，将量子操作汇编为多个控件（例如，微波脉冲），可以在一定时间段内进行。通常，任何给定的量子操作都有其自身的处理时间，并且在该持续时间内作为计算资源占据其代理量子。出于这个原因，调度，通过该调度在没有任何重叠的情况下确定每个量子操作的执行启动时间，是量子编译器中必不可少的任务。我们称此任务量子操作计划。在本文中，我们的目标是最大程度地减少总体执行时间。在跨多个资源（Qubits，对于量子操作计划的情况下）的调度任务的上下文中，第一个任务开始与
使用图形编译器和容器优化 AI 训练部署
摘要 — 基于深度神经网络 (DNN) 或深度学习 (DL) 的人工智能 (AI) 应用因其在解决图像分析和语音识别等问题方面的成功而变得流行。训练 DNN 需要大量计算，而高性能计算 (HPC) 一直是 AI 发展的关键驱动力。虚拟化和容器技术促成了云和 HPC 基础设施的融合。这些具有不同硬件的基础设施增加了部署和优化 AI 训练工作负载的复杂性。可以使用特定于目标的库、图形编译器以及通过改进数据移动或 IO 来优化 HPC 或云中的 AI 训练部署。图形编译器旨在通过为目标硬件/后端生成优化代码来优化 DNN 图的执行。作为 SODALITE（Horizon 2020 项目）的一部分，MODAK 工具旨在优化软件定义基础设施中的应用程序部署。 MODAK 使用数据科学家的输入和性能建模，将最佳应用程序参数映射到目标基础架构并构建优化的容器。在本文中，我们介绍了 MODAK，并回顾了 AI 的容器技术和图形编译器。我们说明了使用图形编译器和 Singularity 容器优化 AI 训练部署。使用 MNIST-CNN 和 ResNet50 训练工作负载的评估表明，定制的优化容器优于 DockerHub 的官方映像。我们还发现图形编译器的性能取决于目标硬件和神经网络的复杂性。索引术语 —MODAK、SODALITE、HPC、云、性能优化、AI 训练、Singularity 容器、图形编译器
适用于 PIC32M MCU 的 MPLAB XC32 C/C++ 编译器用户指南
23.1. 概述................................................................................................................................................215 23.2. 翻译....................................................................................................................................215 23.3. 环境....................................................................................................................................215 23.4. 标识符....................................................................................................................................216 23.5. 字符....................................................................................................................................216 23.6. 整数.......................................................................................................................................217 23.7. 浮点数....................................................................................................................................217 23.8. 数组和指针....................................................................................................................................218 23.9. 提示....................................................................................................................................219 23.10. 结构、联合、枚举和位字段.............................................................................................219 23.11. 23.12. 限定符................................................................................................................................220 23.13. 声明符.................................................................................................................................220 23.14. 语句.................................................................................................................................220 23.14. 预处理指令.......................................................................................................................220 23.15. 库函数.................................................................................................................................221 23.16. 架构.................................................................................................................................225
