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2024 年计划研究主题
HPC 生态系统不断发展，为探索和研究提供了无尽的途径。促成这些市场研究机会的项目包括快速引入和采用大型语言模型 (LLM) 和其他与 AI 相关的创新、在云端采用 HPC 资源的增加以及对可持续性和能源效率的重视和认识的提高，仅举几例。Hyperion Research 的分析师团队致力于在这些主题以及 HPC 市场的许多其他方面提供深思熟虑、富有洞察力和批判性的分析。这些维度包括但不限于市场数据、技术、创新、百亿亿次级部署和垂直应用用例。2023 年被证明是相当多事的一年，预计 2024 年也将同样重要。
SC24 期间的 AI 和 HPC 市场更新早餐简报会
• 2024 年 11 月 19 日星期二，美国东部时间上午 7 点至 9 点 • 亚特兰大希尔顿花园酒店 275 Baker Street NW Atlanta, Georgia 30313（步行 5 分钟即可到达佐治亚世界会议中心） • 房间：Oceanic ABC，位于希尔顿花园酒店 4 楼。进入酒店后，请前往前台左侧，然后在大厅尽头右转。电梯在右侧 - 前往 4 楼。离开电梯后左转，然后再次左转即可找到 Oceanic ABC 房间。沿途会有指示牌指引您，但如果您需要帮助，请联系 Hyperion Research 高级客户经理 Mike Thorp（703-200-7071）或 Kurt Gantrish（603-667-7949）。
3.5b 100+ 255+
Mass General Brigham医院，麻省理工学院，哈佛大学和Poweroptions从Apex Clean Energy Group采购超过400MW的清洁能源，并具有首个汇总的虚拟电力购买协议。►HECATE能源为其苹果酒太阳能农场获得了州机构的关键许可，这是纽约州最大的500MW设施。Soltage LLC ►在将其玄武岩基础设施合作伙伴有限责任公司合资企业出售，Project Hyperion，LLC - 北卡罗来纳州和南卡罗来纳州的121 MW太阳能投资组合 - 向Altus Power，Inc。►Powertoppower远期社区，涉及联邦承包，政府，政府，合规，合规性和相关性奖励奖金的奖励范围的奖励范围，该奖金是EPA的奖励，该奖项是EPA的奖励。 ►AlsymEnergy在塔塔有限公司和通用Catalyst共同领导的7800万美元的资金中，其可充电电池业务提供固定存储，海上运输和电动汽车。 ►共生联盟，包括Google，Meta，Microsoft和Salesforce在内的领先公司联盟，首次签约了2000万吨高质量的基于自然的碳删除信用额。 ►关于与其在新罕布什尔州的75MW工厂有关的监管，交易和破产事项的Burgess Biopower。►在将其玄武岩基础设施合作伙伴有限责任公司合资企业出售，Project Hyperion，LLC - 北卡罗来纳州和南卡罗来纳州的121 MW太阳能投资组合 - 向Altus Power，Inc。►Powertoppower远期社区，涉及联邦承包，政府，政府，合规，合规性和相关性奖励奖金的奖励范围的奖励范围，该奖金是EPA的奖励，该奖项是EPA的奖励。►AlsymEnergy在塔塔有限公司和通用Catalyst共同领导的7800万美元的资金中，其可充电电池业务提供固定存储，海上运输和电动汽车。►共生联盟，包括Google，Meta，Microsoft和Salesforce在内的领先公司联盟，首次签约了2000万吨高质量的基于自然的碳删除信用额。►关于与其在新罕布什尔州的75MW工厂有关的监管，交易和破产事项的Burgess Biopower。
端到端计算病理学的人工智能方法基准测试
德国海德堡肿瘤疾病中心 (NCT) (10) 德国海德堡德国癌症研究中心 (DKFZ) 德国癌症联盟 (DKTK) (11) 德国海德堡德国癌症研究中心 (DKFZ) 癌症流行病学分部 (12) 德国汉堡大学癌症中心、汉堡-埃彭多夫大学医学中心癌症流行病学组 (13) 德国海德堡德国癌症研究中心 (DKFZ) 肿瘤学数字生物标志物组 (14) 德国亚琛工业大学医院放射科 (15) 德国亚琛工业大学实验分子成像分子成像系统物理系 (16) 德国不来梅弗劳恩霍夫数字医学研究所 MEVIS (17) 德国亚琛大学医院亚琛综合诊断中心 (CDCA) (18) Hyperion 混合成像系统GmbH，德国亚琛
新闻发布Qubit Pharmaceuticals和Sorbonne University通过模拟超过4
巴黎，2023年12月6日 - Qubit Pharmaceuticals，这是一家DeepTech公司，专门通过分子模拟发现新药候选物，并通过混合HPC和量子计算加速进行建模，宣布在实现40个Qubits仿真40 QUBIT的量子计算与其新的Hyperion -hyperion -emylion -emulion -emulion -emulator serator serator semulator semulators emulators emulators emulators emulator semulators宣布，这是一项重大的科学突破性。« This is an exact simulation of 40 logic qubits carried out at very high velocity, which is an unprecedented achievement in the application of quantum computation, in particular to quantum chemistry », confirms Jean-Philip Piquemal, Professor at Sorbonne University and Director of the Theoretical Chemistry Laboratory (Sorbonne University/CNRS), co-founder and Scientific Director of Qubit Pharmaceuticals,以及开发Hyperion-1的团队负责人。这样的性能水平的位置是Qubit Pharmaceuticals在世界领先的量子计算中的Qubit Pharmaceuticals，这更加重要，因为它是在没有近似且具有最高水平的忠诚度的情况下实现的，即没有错误（或“噪声”，在量子物理学中使用普遍的表达式），并且在很短的时间内，接近人们对真正的量子计算机的期望。与索邦大学的理论化学实验室合作实现了这一表现，并且在Genci的Jean Zay HPC/IA在16个计算节点（128 GPUS（1）A100 NVIDIA）的16个计算节点（128 GPUS（1）A100 NVIDIA）托管和操作的CENRATOR SYRARITION（EPRARIARIARE）上，计算在16个计算节点（128 GPUS（1）a100 nvidia）上进行了Emris emers-emers-eflys-eproys-eflys in in in in in hytriation（Emerator），在16个计算节点（128 GPUS（128 GPUS（1）A100 NVIDIA）上进行了计算。的目的是将选择和优化感兴趣的候选人的时间和超过10倍最终目标：在此成就的一半时间内选择一名候选药物，这加强了Qubit Pharmaceuticals的野心，成为基于分子建模的药物发现中的行业参考。由国际知名的科学家2在法国和美国进行的学术研究结果，Qubit Pharmaceuticals模型分子并模拟它们的相互作用以识别更有效，更安全的候选药物。
高光谱遥感
Space Borne高光谱传感器的最新进展进一步增强了我们观察地球环境的能力，但在数据分析和探索方面也引入了新的挑战。这些挑战需要创新的方法和方法论，以充分利用高光谱成像在环境监测和科学研究中的潜力。高光谱传感器，例如Aviris，Hydice，Hysi，Hymap，Hyperion以及最近，Aviris-NG和Prisma，在各种领域具有显着高级的研究和应用。这些传感器为大气表征，生态系统研究，水资源管理，矿产勘探，气候研究，雪和冰科水文，沿海环境监测，土地使用/土地覆盖分析，植被图和行星研究提供了宝贵的数据。由Space Borne Platforms捕获的高光谱图像捕获的详细光谱信息提供了独特的见解，使其非常适合定量资源映射和监视。随着高光谱技术的不断发展，预计它们的潜在应用将进一步扩展，从而推动多个学科的创新。
杂志和活动指南 - Elsevier
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题为“基于星载和低空空中/无人机平台的高光谱遥感——方法、数据处理方法和应用方面的差异”的特刊社论
如今，已有多种基于星载和低空空中/无人机平台的高光谱遥感传感器可用于地球科学应用，具有多种光谱和空间分辨率[1-4]。高光谱遥感图像的发展促进了新型图像处理技术的发展，并在土壤地球化学、水质评估、森林物种制图、农业压力、矿物蚀变制图等广泛领域取得了令人欣喜的成果。在过去的二十年里，不同的空间机构发射了多个星载高光谱传感器（例如，美国国家航空航天局 (NASA) 于 2000 年 11 月发射的 Hyperion；日本宇宙航空研究开发机构 (JAXA) 于 2019 年 12 月发射的高光谱成像仪套件 (HISUI)；意大利航天局 (ASI) 于 2019 年 3 月发射的高光谱应用任务前体探测器 (PRISMA)）[1,5,6]。这些传感器充分利用了高光谱数据，并带来了从噪声消除到光谱制图等数据处理方法的创新。先前的研究强调了高光谱星载传感器在识别纯目标和识别具有弱光谱特征的光谱目标方面的局限性，因为这些高光谱传感器具有粗空间分辨率（通常为 20 m 至 30 m）和较差的信噪比（例如，Hyperion 在短波电磁域中的信噪比 (SNR) 较差）[7-10]。然而，这些星载传感器在环境监测方面取得了令人鼓舞的结果（例如，森林覆盖分类、检测森林的物候变化、土地利用/土地覆盖制图、农业土地覆盖表征、作物压力估计、岩性和矿物制图 [11-13]）。高光谱图像处理解决了与分类方法相关的主要困难，例如相关数据的高维性和标准处理技术的有限可用性[14]。为了克服这些局限性，最近建立了几种机器学习算法，补充了高光谱数据处理的巨大潜力[14]。由于星载高光谱传感器缺乏全球覆盖，不同国家使用不同的先进高光谱传感器进行常规的基于飞机和无人机的高光谱调查，例如先进的可见红外光谱仪（AVIRIS）及其最新版本AVIRIS-下一代（AVIRIS-NG）；HyMap；数字机载成像光谱仪（DAIS）等。这些传感器能够收集