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具有新型TPM的核心的三明治结构的定义，制造和压缩测试
摘要：Triply周期性最小表面（TPMS）构成了一种超材料，从其微观结构拓扑中得出了其独特的特征。它们表现出广泛的参数化可能性，但很难预测它们的行为。本研究的重点是使用一种隐式建模方法，该方法可以有效地产生新型的薄壁超材料，提出了八个基于壳的TPMS拓扑结构和一个随机结构，以及甲状腺作为参考。洞悉提出样品的可打印性和设计参数后，进行了细胞同质性分析，表明每个细胞结构的各向异性水平。对于每个设计的超材料，使用立体光刻（SLA）方法打印了多个样品，使用恒定的0.3相对密度和50 µm分辨率打印。为了理解其行为，进行了三明治样本的压缩测试，并确定了特定的变形模式。此外，该研究还使用开放的细胞数学模型估算了不同相对密度下新型TPMS核心的一般机械行为。统一拓扑的改变，并提出这些修改影响压缩响应的方式。因此，本文表明，隐式建模方法可以轻松生成新型的薄壁TPMS和随机结构，从而识别具有卓越特性的人为设计的结构，即辅助拓扑，例如某些甲状腺。
对微观冰芯中杂质的定量见解...
抽象理解冰川冰中杂质在定量水平上的显微镜变异性对于评估古气候信号的保存至关重要，并能够研究宏观变形和介电冰性能。通过激光燃烧感应耦合 - 质量 - 质量 - 频谱法（LA -ICP -MS）进行两维成像可以为冰中杂质的定位提供关键的见解。到目前为止，这些发现主要是定性的，并且获得定量见解仍然具有挑战性。LA -ICP -MS高分辨率成像的最新进展现在可以单独解决冰晶粒和晶界。这些决议需要新的足够的量化策略，因此，具有基质匹配标准的准确校准。在这里，我们提出了三种不同的定量方法，它们在几十微米的规模上提供了高水平的同质性，并专用于冰核的成像应用。提出的方法之一具有第二次应用，提供了实验室实验，以研究谷物生长的杂质移动，并具有研究冰与恋相互作用的重要潜力。标准，以实现选定冰芯样品中杂质的绝对定量。校准的LA -ICP -MS地图表明所有样品中杂质的类似空间分布，而杂质水平却差异很大：在冰川时期和格陵兰岛检测到较高的浓度，在南方中部的冰川间周期和样品中检测到较低的水平。这些结果与互补融化分析范围一致。与CM尺度熔化技术的进一步比较需要对跨空间尺度进行更复杂的理解，而校准的LA -ICP -MS地图现在可以定量地贡献。
在太空域中加速对FPGA的深度学习推断
- 仅由Serdes限制的车道速率（例如RTG4上的3.125 Gbps） - 对于整个温度和电压范围（即） 快速和慢速弯道） - 使用EDAC和SET过滤器 - 不需要特定的放置或定时限制。 - 即使超过80％的FPGA利用率RTG4上的3.125 Gbps） - 对于整个温度和电压范围（即快速和慢速弯道） - 使用EDAC和SET过滤器 - 不需要特定的放置或定时限制。- 即使超过80％的FPGA利用率
BaGuaLu：以超过 3700 万个核心为目标的大脑规模预训练模型
摘要 大规模预训练人工智能模型在一系列重要应用中展现出了极高的准确率。为了实现更高的准确率，预训练人工智能模型的规模每年都在大幅增长，而训练此类模型需要海量的计算和内存能力，这加速了人工智能与高性能计算的融合。然而，在高性能计算系统上部署人工智能应用仍存在不足，需要基于特定硬件特性进行应用和系统协同设计。为此，本文提出了八卦炉1号，这是第一个在百亿亿次超级计算机——新一代神威超级计算机上训练脑规模模型的工作。通过结合针对硬件的节点内优化和混合并行策略，八卦炉在前所未有的大型模型上实现了良好的性能和可扩展性。评估显示，八卦炉可以使用混合精度训练14.5万亿参数模型，性能超过1 EFLOPS，并且有能力训练174万亿参数模型，其数量堪比人脑的突触数量。
人脑中情感的依赖编码
摘要：卫星仪器昼夜监测地球的地面，因此，地球观测（EO）数据的大小显着增加。机器学习（ML）技术通常用于分析和处理这些大EO数据，而一种众所周知的ML技术是支持向量机（SVM）。SVM构成了二次编程问题，量子计算机（包括量子退火器（QA））以及基于门的量子计算机有望比常规计算机更有效地求解SVM；通过使用量子计算机/常规计算机来培训SVM，代表量子SVM（QSVM）/经典SVM（CSVM）应用程序。但是，量子计算机无法通过使用QSVM来解决许多实用的EO问题，因为它们的输入量很少。因此，我们组装了一个给定的EO数据的核心（“数据集的核心”），用于在小量子计算机上训练加权SVM，这是一个大约5000个输入量子位的D-Wave量子式退火器。核心是原始数据集的一个小的，代表性的加权子集，与原始数据集相比，可以通过在小量子计算机上使用建议的加权SVM来分析其性能。作为实际数据，我们使用合成数据，虹膜数据，印度松树的高光谱图像（HSI）以及旧金山的偏光仪合成孔径雷达（Polsar）图像。我们通过使用Kullback-Leibler（KL）散射测试来测量原始数据集及其核心之间的接近度，此外，我们还通过使用D-Wave量子量子Quantum Nealealer（D-Wave QA）和一台传统计算机在我们的核心数据上训练了加权SVM。我们的发现表明，核心具有很小的kl差异（较小的较小）近似于原始数据集，而加权QSVM甚至在我们的一些实验实例上都超过了核心上的加权CSVM。作为一个侧面结果（或副产品结果），我们还提出了我们的KL差异发现，以证明我们的原始数据（即我们的合成数据，虹膜数据，高光谱图像和Polsar图像）和组装的壳体之间的亲密关系。
在小量子计算机上的地球观测图像的组装
摘要 - 卫星仪器的白天和黑夜监视地球的地面，结果，地球观测（EO）数据的大小大大增加。机器学习/深度学习（ML/DL）技术通常用于分析并处理这些大EO数据，而一种众所周知的ML技术是支持向量机（SVM）。SVM提出了二次编程问题，包括量子退火器（QA）以及基于门的量子计算机（包括量子计算机）有望比惯性计算机更有效地解决SVM；通过使用量子计算机/常规计算机来培训SVM，代表量子SVM（QSVM）/经典SVM（CSVM）应用程序。但是，量子计算机无法通过使用QSVM来解决许多实用的EO问题，因为它们的输入量很少。因此，我们组装了给定的EO数据的核心（“数据集的核心”），用于在小量子计算机上训练加权SVM。核心是原始数据集的一个小的，代表性的加权子集，与原始数据集相比，可以通过在小量子计算机上使用建议的加权SVM来分析其性能。作为实际数据，我们使用合成数据，虹膜数据，印度松树的高光谱图像（HSI）以及旧金山的偏光仪合成孔径雷达（Polsar）图像。我们通过使用Kullback-Leibler（KL）Divergence测试来测量原始数据集及其核心之间的接近性，此外，我们通过使用D-Wave量子量子退火器（D-Wave QA）和一台常规计算机在我们的核心数据上训练了加权SVM。我们的发现表明，核心具有很小的kl差异近似于原始数据集，而加权QSVM甚至在我们的一些实验实例上都超过了核心上的加权CSVM。作为一个侧面结果（或副产品结果），我们还提出了我们的KL差异发现，以证明我们的原始数据（即我们的合成数据，虹膜数据，高光谱图像和Polsar图像）和组装的壳体之间的亲密关系。
用于高频的先进纳米晶磁芯...
与我们所有的产品一样，我们的纳米晶磁芯是定制产品，可满足特定设计要求。我们的制造工艺采用基于设计频率控制的专门退火系统。磁芯的外形可以配置为 C、E、环形、条形等，以及标准 AMCC 等尺寸，如单个、非堆叠或定制尺寸。如果需要，它们还可以通过多次切割来减少边缘损耗，或者配置为适合定制应用的机械加工。作为以客户为中心的制造商，我们提供高度的工程支持，并适合灵活的制造量，从单个原型或概念验证到大规模批量生产。有关 MK Magnetics, Inc. 纳米晶磁芯的更多信息，请直接联系我们。