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World File Search SystemGaudi
与UMAP嵌入和基于密度的聚类
1美国杜克大学医学院，美国北卡罗来纳州达勒姆大学医学院，美国2杜克大学血液学典型科学系高维细胞多摩学数据对于理解生物控制的各个层次至关重要。单一的'Omic方法提供了重要的见解，但在处理基因，蛋白质，代谢产物以及其他方面的复杂关系方面常常缺乏。在这里，我们提出了一种称为Gaudi的新颖，非线性和无监督的方法（通过UMAP数据集成进行组聚集），该方法利用独立的UMAP嵌入来进行多种数据类型的并发分析。Gaudi比几种最先进的方法更好地发现不同的OMIC数据之间的非线性关系。这种方法不仅通过它们的多摩尼克曲线群簇样本，而且还识别了每个OMICS数据集的潜在因素，从而促进对每个群集有助于的基本特征的解释。因此，Gaudi促进了更直观，可解释的可视化，从而从广泛的实验设计中识别出新颖的见解和潜在的生物标志物。引言多摩变分析整合了各种数据类型，例如基因组学，蛋白质组学和代谢组学。组合多种OMICS模式比单独分析每种数据类型时，有可能发现新颖的见解和生物标志物（1，2）。高通量技术的增长促使OMICS数据呈指数增加，这突显了对新的集成方法的迫切需求。传统的多摩学集成方法主要集中在降低尺寸技术上。例如，在RGCCA（3）中使用了基于规范相关分析（CCA）的方法，而MCIA中使用了共惯性分析（4）。同样，贝叶斯因子分析基于MOFA+（5）等方法，负基质分解对于Intnmf（6），主成分分析（7）和独立组件分析是TICA（8）的基础。尽管这些方法已在各种OMICS数据集和生物环境中应用，但它们的有效性和局限性各不相同，强调了在其应用中需要仔细考虑的需求（9）。这些方法共享的中心限制是它们对线性假设的依赖。虽然在某些情况下合适，但这种假设可能不足以准确捕获复合物，通常是非线性的相互作用（10，11）。此外，它们的计算强度构成了挑战，尤其是对于大型数据集。应对这些挑战，最近的进步已转向非线性整合方法（9，10）。均匀的歧管近似和投影（UMAP）是一种降低技术，可以揭示复杂数据集中的基础结构（12）。通过将流形学习与拓扑数据分析相结合，它可以有效地可视化较低空间中的高维数据。UMAP通过有效地从PCA和T-SNE等其他方法中脱颖而出
建立抹布式的blag-ebook-final.pdf
Intel AI for Enterprise RAG体系结构可确保从知识基础创建到提供最终响应的所有关键组成部分都可以平稳，有效地运行。该体系结构利用Intel®Xeon®处理器进行数据处理和矢量化，而Intel®Gaudi®AI加速器则用于优化LLM/LVM推理，从而为Enterprise用例提供有效的扩展和安全数据处理。此外，Intel®Tibre™AI云在不断跟踪几个关键组件中起着至关重要的作用。检索性能的延迟和准确性受到监控，以确保保留日志进行审核，以确保精确有效的信息传递。重新排列效率以保持上下文相关性和最佳系统速度。推理服务质量可用于衡量延迟和响应质量，并连续登录以进行改进。
英特尔实验室将基础多模式模型中的 AI 偏见降低了 20% 1
英特尔实验室的研究人员开发了一种创新方法，利用社会反事实来减少人工智能基础模型中的偏见。他们创建了一个合成图像数据集，其中包含各种交叉社交属性，使他们能够分离和研究每个属性的影响。使用这种方法，他们可以探测六个基础模型并将偏见减少高达 20%。1 该团队利用配备第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器和英特尔® Gaudi® 2 人工智能加速器的大型人工智能集群来训练基础多模式模型，并利用数据、文本、图像和视频的结果。这项工作是英特尔对负责任的人工智能承诺的一部分，旨在确保人工智能模型准确、基于权威来源并且没有有害偏见。此外，研究人员还开源了他们的数据集，以帮助提高整个行业的人工智能公平性。
网络连接：助力人工智能无处不在
基于开放标准的连接对于大规模部署 AI 至关重要。2024 年 6 月 4 日——英特尔的使命是将 AI 带到任何地方，让 AI 更容易通过网络从 PC 集成和扩展至边缘和数据中心。英特尔强大的企业生态系统以英特尔® 至强® 和英特尔® 酷睿™ 处理器以及英特尔® Gaudi® AI 加速器为基础，有助于为全球企业扩大 AI 的整体价值。然而，AI 不能孤立存在。网络连接是连接系统的粘合剂，使数据能够在整个计算过程中无缝流动。这些功能对于满足 AI 时代前所未有的性能、带宽和扩展需求至关重要。英特尔实现端到端 AI 网络解决方案的方法基于以太网，并为客户提供兼容性、互操作性和供应商选择。作为超级以太网联盟 (UEC) 和超级加速器链接促进会 (UAL) 的创始成员，英特尔在广泛的行业支持和协作之外，致力于推动下一代以太网技术的发展，并建立开放的行业标准，使 AI 加速器能够更有效地通信。通过这些努力，加上长期以来提供高效、经济的企业级技术的传统，英特尔正在扩展其基于开放标准的网络解决方案组合，以解决连接需求、推动创新和提高客户价值。AI 可扩展性依赖于以太网技术英特尔® 以太网 800 系列产品凭借 40 多年的行业领导地位和在集成和独立以太网产品方面的专业知识，目前提供 25 和 100GbE 的速度，并且向后兼容 10GbE。该系列产品为完全可编程的数据包处理管道实施动态设备个性化，并支持 RDMA（RoCEv2 和 iWARP）以实现低延迟、高吞吐量的工作负载。产品目前提供 25 和 100GbE 的速度，并且向后兼容 10GbE。该系列实现了完全可编程的数据包处理管道的动态设备个性化，并支持 RDMA（RoCEv2 和 iWARP）以实现低延迟、高吞吐量的工作负载。为了扩展 800 系列的整体速度和功能，英特尔将于 2024 年晚些时候推出一系列新的以太网 E830 控制器和网络适配器产品。这些产品的最大数据速率高达 200 千兆位每秒 (Gbps)，支持 PCIe 5.0x8 主机互连，并具有安全性和可管理性增强功能。利用英特尔 IPU 加速企业中的 AI 基础设施处理单元 (IPU) 是可编程的网络设备，可让用户减少开销并释放 CPU 性能。
什么是参数设计
作为建筑师中最有争议的主题之一，参数设计通过基于算法的方法将意图与结果结合了结果，从而产生了吸引全球观众的复杂几何形状。本视频探讨了使参数设计如此独特的原因，从其起源到当前的软件应用程序。它首先检查了安东尼奥·高迪（Antonio Gaudi）颠倒教堂模型的工作中参数设计的早期起点，在那里使用悬挂的加权串创建了复杂的链条拱门。该视频还深入研究了其他开创性建筑师的贡献，例如Luigi Moretti，后者创造了“参数体系结构”一词和弗雷·奥托（Frei Otto），他的实验方法使用肥皂膜铺平了与参数建模的方式。近年来，软件包使设计人员更容易通过合并图表而不是文本的视觉脚本接口进行参数建模。诸如Grasshopper，生成组件和Dynamo之类的程序使建筑师可以快速有效地创建复杂的设计，从而在其创造性方法中为它们提供了前所未有的灵活性。随着架构和设计数字工具的兴起，参数架构已成为一个革命性的概念，正在改变建筑物的设计和构建方式。它不仅定义了一组参数和规则，而且还会生成复杂的可自定义设计，这些设计难以手动实现。它的应用不仅可以在建筑中看到，还可以在产品设计，家具设计，时装设计甚至动画中看到。这就像一部科幻电影中的东西！在计算机模型中使用各种设计选项播放的过程使建筑师和设计师可以突破可能的边界，从而使参数架构成为一个令人兴奋的领域，超越了传统的建筑实践。参数模型与手动建模相比提供了一种更有效，更具成本效益的方法来彻底改变建筑设计。这些设计依赖于决定其形式的预定的计算机算法或参数，从而可以提高精确性和独创性。使用参数和变量的使用使设计人员能够操纵结构的各个方面，例如尺寸，角度和材料特征，从而促进锻造性和灵活性。算法设计是参数体系结构的一个基本方面，利用数学算法来改变参数并产生符合特定标准的设计。这种方法既鼓励了创造力又可以精确，从而使建筑师轻松地生成复杂的形状和形式。生成建模使设计师能够快速测试众多概念，并通过迭代调整来完善他们的想法。参数设计在建筑设计中有许多应用，包括可持续设计，建筑师可以优化建筑物的功能以提高能源效率并减少浪费。通过微调参数，例如绝缘，方向和材料，绿色设计变得更加实用。此外，参数设计在生成复杂的有机形式方面擅长展示独创性和创造力。但是，技术使建筑师能够快速解决设计问题。参数体系结构还可以在立面设计中亮起，从而允许创建对环境条件做出反应的视觉令人惊叹和动态的外墙。建筑师可以操纵参数以创建功能和艺术元素，从而突破建筑物设计的界限。为了有效地实施参数体系结构，建筑师依赖于专业的软件和工具，包括蚱hopper，犀牛3D和发电机。这些工具使设计师能够轻松创建复杂的模型，从而促进建筑设计中的创新和创造力。参数设计：探索参数设计基本原理的革命性方法可以创建参数模型，从而允许设计探索和空间创建。与建筑师和工程师等专业人士的合作，可以增强知识共享和进步。数字制造技术可以精确地转化为物理世界，从而通过能源效率和可持续性提供长期节省。存在挑战，包括对复杂性，施工困难以及工艺的潜在丧失的关注。参数设计代表了体系结构的重大转变，从而创建了触觉上令人震惊但功能高效且可持续的结构。随着技术的不断发展，AI准备领导塑造明天的城市和建筑物。Zaha Hadid的陈述“有360度，那为什么要坚持一个呢？”强调了现代参数设计的创新性质，它违反了惯例并突破了建筑的界限。谁知道？参数设计是一种建筑方法，已经存在了几个世纪，但其名称是由Patrik Schumacher在2008年创造的。此方法使用计算机算法来创建复杂的结构和形状，从而通过参数和规则在设计响应与意图之间建立联系。与传统的体系结构相反，参数设计依赖于算法程序来雕刻建筑和工程组件之类的功能。其对输入参数的使用，称为“参数”，允许建筑师在设计的各种迭代中实验，同时确保所得的结构保持在纯压缩中。参数设计不是一个新概念；众所周知，安东尼·高德（Antoni Gaud）使用机械模型来创建自己的建筑物，并在19世纪结束时使用参数方法。他在教堂颠倒模型上的工作展示了这种方法的潜力，使他能够改变每个拱门的形状，并观察其如何影响连接的拱门。参数架构的开发涉及多个建筑师，包括Luigi Moretti和Frei Otto，他们使用了非数字技术，例如肥皂膜和路线来确定紧张紧张结构的最佳设计。参数建模的探索性方面已经引起了两类：基于传播的系统，这些系统从原始输入和约束系统中产生未知的形状，这些系统使用算法定义了必需品。根据某些限制进行了调整设计目标，例如一个永不停止发展的难题。在设计和架构中，“旧的是新的”，通常是正确的。参数设计已经摆脱了年龄的传统规则，将脚本翻转为我们认为的可能性。是直接线和角度的日子；参数主义是关于使每个结构一种一种结构的一种大胆，清晰的曲线。通过结合复杂性和变化，参数设计就是要拥抱个性，拒绝曲奇切口的架构方法。设计师现在使用计算机技术来分析和模仿自然的复杂模式，将其应用于建筑形状和城市规划。不仅仅是在结构上扔一些曲线；这是关于创建适应周围环境并优先考虑形式和功能的系统。说实话，谁不喜欢他们的设计有些惊喜和喜悦？参数形式可以是数学上的或手动定义的，但是使用算法就像拥有超级大国一样 - 它使设计人员可以专注于更大的图景，而计算机则处理零用的细节。这些创新的设计不仅仅是美学；他们是要创建功能性且鼓舞人心的空间。通过利用计算机的力量，建筑师和设计师的力量可以突破可能的界限并创造真正独特的体验。也许有一天我们将拥有类似于珊瑚礁或森林的建筑物，而不仅仅是弯曲的盒子！设计的未来就是拥抱复杂性，个性和魔力。参数设计彻底改变了建筑行业，使建筑师能够创建复杂而创新的结构，从而突破传统设计的界限。使用数字工具和软件的使用为建筑师提供了前所未有的灵活性和表达方式，从而使他们能够探索广泛的创意可能性而无需限制。Zaha Hadid Architects是一个很好的例子，其建筑物具有光滑，流动的曲线，没有可见的角或边缘。同样，让·诺维尔（Jean Nouvel）的卢浮宫阿布·达比（Abu Dabi）展示了参数设计在创建复杂和令人印象深刻的结构中的潜力。其他值得注意的例子包括北京的Galaxy Soho购物中心和世界贸易中心运输中心的Santiago Calatrava的Oculus。参数设计不仅涉及技术规格，而且还为建筑师提供了一种新的语言来传达他们的想法和愿景。虽然掌握基本概念可能具有挑战性，但数字解决方案使其更容易访问和用户友好。软件包现在提供视觉脚本界面，使设计人员可以将参数映射到功能，从而导致精确而准确的几何形状。参数设计的好处很明显：它在建筑设计中提供了无与伦比的灵活性和创造力，使建筑师可以探索新的可能性而无需限制。