XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemFORTRAN
ftorch：耦合pytorch型号的库
•在Fortran中复制一个网络，以使用Pytorch开发的模型，并仅使用Fortran重新实现它，从而从文件中加载了节省的权重。这可能需要大量的开发工作，重写已经存在的代码，以及缺少使用Torch的多样化和高度优化功能的机会。重新实施可能是错误的来源，需要其他测试以确保正确性。如果总体目标是将ML纳入Fortran，而不是使用Pytorch特定，那么另一种方法是利用基于Fortran的ML框架（例如Neural-Fortran）（Curcic，2019）。尽管它不允许与Pytorch相互作用，但神经fortran提供了许多直接在Fortran中建造网的神经网络组件。但是，一组功能并不像Pytorch那样丰富，而GPU卸载目前不受支持。目前，菲亚斯（Rouson＆Rasmussen，2024年）库是直接在Fortran中开发，培训和部署ML模型的另一种方法，目前是实验性GPU支持。
概念证明：使用Chatgpt将地球系统模型从Fortran转换为Python/jax
地球系统模型（ESM）对于理解过去，现在和未来的气候至关重要，但它们遭受了旧式技术基础设施的困扰。ESM主要在Fortran中实施，该语言为早期职业科学家带来了很高的入境障碍，并且缺乏GPU运行时，随着GPU功率的增加和CPU缩放缩放的速度，这对于继续前进至关重要。fortran也缺乏可不同的性能 - 通过数值代码区分的能力 - 可以实现整合机器学习方法的混合模型。将ESM从Fortran转换为Python/JAX可以解决这些问题。这项工作提出了一种半自动化的方法，该方法使用大语言模型（GPT-4）将单个模型组件从Fortran转换为Python/Jax。通过从社区地球系统模型（CESM）中转换光合作用模型，我们证明了Python/JAX版本使用GPU并行化最多可快速运行时间，并通过自动差异启用参数估计。Python代码也易于阅读和运行，教室的讲师可以使用。这项工作说明了通往快速，包容和可区分气候模型的最终目标的途径。
两年制理学硕士（物理学）课程教学大纲修订版
教材 1. Jerry Peek、Grace Todino-Gonguet、John Strang，《学习 UNIX 操作系统》，O'Reilly Media, Inc. (2002) 第五版。 2. F. Mittelbach、M. Goossens、J. Braams、D. Carlisle、C. Rowley，《LaTeX Companion》，Addison-Wesley (2004)，第二版。 3. Stephen Chapman，《Fortran 90 / 95 for Scientists and Engineers》，McGraw Hill (2003) 第二版 4. Harvey M. Deitel 和 Paul J. Deitel，《C++ 编程指南》，Prentice Hall (2007) 第六版。补充阅读材料 1. WS Brainerd、CH Goldberg 和 JC Adams，《程序员指南：Fortran 90》，Springer（1995 年）：Michael Metcalf 和 John K. Reid，《Fortran 90/95 解析》，牛津大学出版社（1999 年）。 2. Michael Metcalf、John Reid 和 Malcolm Cohen，《Fortran 95/2003 解析》（数值数学和科学计算），牛津大学出版社（2004 年）。 3. Bjarne Stroustrup，《C++ 编程语言》，（2000 年）第三版。
以原子为中心的机器学习力场包
近年来，机器学习算法已被广泛用于构建力场，并准确地从头开始方法和经典力领域的效率。在这里，我们开发了一个基于Python的基于Python的机器学习部队（PYAMFF）软件包，以提供一个简单且有效的平台，用于通过用Behler-Parrinello-symmetermetryss构造Nergurnger nergerngerngernger-nergernger-nergernger-nergernger-nergerinsssssshiments实现以原子为中心的神经网络通过实现以原子为中心的神经网络算法。PYAMFF中包含以下三个功能：（1）通过脚本和未来算法的简化扩展，用于快速细纹计算和Python模块的集成FORTRAN模块； （2）纯Fortran的后端与软件接口，包括长时间的动态模拟软件包EON，可以启用分子动态模拟和具有机器学习力字段的自适应动力学模拟和自适应动力学蒙特卡洛模拟； （3）与用于主动学习和基于ML的算法开发的原子模拟环境包的集成。在这里，我们在CPU和内存使用方面演示了PYAMFF的有效并行化，并表明基于Fortran的Pyamff计算器与对称函数的数量和系统大小表现出线性缩放关系。
化学工程系
1. SC Chapra 和 RP Canale，《工程师的数值方法》，McGraw-Hill Education，2015 年 2. P. Ghosh，《使用 C++ 计算机程序的数值方法》，Prentice-Hall of India Private Ltd.，2006 年 3. JH Mathews 和 KD Fink，《使用 MATLAB 的数值方法》，第 4 版，Pearson，2004 年 4. SC Chapra，《面向工程师和科学家的应用 MATLAB 数值方法》，第 3 版，2012 年 5. P. Ghosh，《使用 MATLAB 的化学工程师的数值、符号和统计计算》，Prentice-Hall of India 6. Private Limited，2018 年 7. SK Gupta，《工程师的数值方法》，第 3 版，New Age International，2015 年。 8. WH Press、SA Teukolsky、WT Vellerling 和 BP Flannery，FORTRAN 9 中的数值配方。FORTRAN：科学编程的艺术，剑桥大学出版社，1992 年
基于人工智能（ai）的战斗机战术指导...
本文讨论了一项研究计划，该计划旨在研究如何使用人工智能 (AI) 技术来辅助开发用于视距内 (WVR) 空战的战术决策生成器 (TDG)。本文介绍了人工智能编程和问题解决方法在第二代 TDG 计算机化空对空作战模拟逻辑 (CLAWS) 的开发和实施中的应用。本文详细介绍了 CLAWS 用于辅助战术决策过程的知识库系统，并介绍了用于评估 CLAWS 与使用 FORTRAN 开发的用于在兰利差分机动模拟器 (DMS) 中实时运行的基线 TDG 的性能的测试结果。到目前为止，这些测试结果显示，在一对一空战中，与 TDG 基线相比，其性能有显著提升，而且事实证明，基于人工智能的 TDG 软件比基线 FORTRAN TDG 程序更容易修改和维护。讨论了替代计算环境和编程方法，包括使用并行算法和异构计算机网络，并介绍了原型并发 TDG 系统的设计和性能。
DYSAC：数字模拟的模拟计算机
摘要 为 CDC 1604 数字计算机编写了一个模拟大型电子模拟计算机的数字计算机程序。除了提供许多在电子模拟计算机中很少见的非线性计算元素外，该程序还接受输入数据，其形式可以直接从框图或模拟计算机接线图中写下来。使用数字绘图仪可以以绘制的曲线形式获得图形输出。输入语言的简单性使没有数字计算机经验的人也可以轻松使用该程序。这个数字计算机程序称为 DYSAC，是数字模拟计算机的缩写，实际上是一个完整的编程系统，并且与 FORTRAN 一样，它具有一种特殊的语言来方便使用。