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优化雅各比符号的计算
摘要。Jacobi符号是诸如原始测试，整数分解和各种加密方案之类的加密应用中的基本原始符号。通过探索算法循环中模量减少之间的相互依赖性，我们开发了一种精致的方法，可显着提高计算效率。以Rust语言实施的我们的光学算法，其性能比传统的教科书方法增长了72％，并且是以前已知的Rust实现的两倍。这项工作不仅提供了对优化的详细分析，而且还包括全面的基准比较，以说明我们方法的实际优势。我们的算法根据开源许可公开获得，从而促进了基础加密优化的进一步研究。
CA-IS309XW 高 EMI 优化设计
3.1. PCB 设计指南 ...................................................................................................................................................................... 6
cGMP sgRNA：用于基因和细胞治疗中优化基因编辑的样品杂质鉴定和评估的战略方法
为了进一步确定最终产品中各杂质的最大可容忍残留水平，且不增加脱靶编辑，我们分别以差异比例将脱靶风险最高的杂质A02U和U17A添加到FLP中。我们利用这些样本在原代T细胞中进行CRISPR基因编辑，并用Sanger测序评估每个样本在OT1位点（这两个杂质样本中脱靶率最高的位点）的编辑效率（图1）。结果显示，杂质A02U的残留水平为50%，杂质U17A的残留水平为10%会导致脱靶编辑显著增加。当杂质水平低于4%时，本例中观察到的脱靶效应最小。
使用GPU和多线程的优化视觉变压器训练
摘要 - 传统的卷积神经网络（CNN）通常在捕获各种数据集中的复杂空间关系和细微的模式方面遇到困难。为了克服这些限制，这项工作先驱，使视觉变压器（VIT）模型的应用在计算机视觉领域引起了显着关注，因为它们能够通过自我意见机制在图像中捕获图像中的长期依赖性的能力。然而，培训大量参数的大规模VIT模型会带来计算挑战。在本文中，我们提出了一种优化的方法，用于培训VIT模型，该模型利用图形处理单元（GPU）的并行处理功能，并使用多线程优化了计算工作负载分布。在CIFAR-10数据集上对所提出的模型进行了训练和测试，并在100个时期后达到了99.92％的出色精度。与现有方法相比，实验结果揭示了我们方法在优化训练效率方面的有效性。这强调了VIT模型的出色性能及其革新图像分类任务的潜力。索引术语 - CIFAR-10数据集，卷积神经网络（CNN），GPU，图像分类，多线程，视觉变压器（VIT），注意机制
基于变压器的强化学习模型用于优化定量交易
摘要 - 由于投资者和政策制定者的巨大潜力，储存市场的预测长期以来一直是财务研究的重点。这是一项具有挑战性的任务，因为它涉及根据历史数据来预测资产的未来价格。传统的定量交易策略通常在适应动态市场条件并捕获财务数据中的复杂模式方面面临挑战。回应，这项工作探讨了一种新颖的股票预测方法，将变压器架构的力量与强化学习的决策能力相结合。我们提出了一个定量交易框架，该框架集成了一个基于变压器的编码器 - 编码网络，以预测未来的股票价格，并根据这些预测来预测股票价格和强化学习代理商，以对投资策略进行计算。变压器网络利用其自我注意力的机制在历史价格数据中捕获复杂的关系，而强化学习代理在模拟环境中通过反复试验学习最佳行动。实验结果证明了与现有方法相比，我们方法在提高库存预测准确性方面的有效性。这项工作突出了将变压器和增强学习结合起来的潜力，以实现股票和库存市场导航。索引条款 - 托克预测，强化学习，变压器，量化交易，算法交易，金融市场
翘曲变形和变形的优化模拟方法...
摘要 — 大型语言模型等生成式人工智能工作负载的计算需求每年增长 1000%，而摩尔定律的扩展每年仅提供 3% 的晶体管/平方毫米。为了缩小这些巨大的需求和供应指数之间的差距，行业不仅需要更好的芯片间互连，还需要将更多硅片集成到单个封装中的方法。本文将重点介绍 Groq 语言处理单元 (LPU TM ) 推理引擎的先进封装建模，这是迄今为止性能最高的大型语言模型推理引擎。更具体地说，本文将重点介绍准确的翘曲预测，这已成为对设计可靠性和可制造性具有深远影响的关键挑战。
文章基于优化的*算法
摘要：随着智能驾驶技术的快速发展，实现无人车辆的准确路径计划变得越来越重要。但是，在处理复杂且不断变化的道路状况时，路径规划算法面临挑战。在本文中，提出了基于优化的全球编程算法，旨在提高生成路径的准确性和鲁棒性，同时保持了传统A*算法的效率。首先，将惩罚函数和障碍栅格系数集成到搜索成本函数中，以增加搜索路径的适应性和方向性。其次，提出了一种有效的搜索策略来解决轨迹将通过稀疏障碍的问题，同时降低空间复杂性。第三，基于离散平滑优化的冗余节点消除策略有效地减少了控制点和路径的总长度，并大大降低了随后的轨迹优化的难度。最后，基于实际地图栅格化的仿真结果突出了路径计划的高级性能以及基准之间的比较，而拟议的策略则表明了优化的A*算法可显着提高计划中路径的安全性和合理性。值得注意的是，它将遍历节点的数量减少了84％，总转弯角度降低了39％，并在一定程度上缩短了总路径长度。
dyfyniad o'r fersiwn a gyhoeddwyd / for出版版本（APA）的引用：Wu，B.，Monks，J.N.，Yue，L.优化的宽
摘要：本研究提出了基于硅纳米球（SINP）的广角超材料长通（LP）边缘的系统优化。多层配置构成了sinp- meta-firms和抗旋转涂层（ARC）元素以前在文献中未考虑的元素，以增强其在停止和通过频段中的效果性能。这项研究已成功地开发了一种使用Kramers-Kronig关系的有效折射指数的准确模型，从而实现了用于快速设备性能优化的经典薄膜设计软件，该软件由全波数值软件验证。这种系统的优化产生了高度效率，近换档的长期超材料过滤器，这是由于其高光密度（OD = 2.55）和跨宽角范围（0°–60°）的高光谱移动而证明的。这些进步预示着高效率的超材料光学组件的发展，适用于各种应用，这些应用需要在发病率的各种角度上保持一致的性能。
IFS 和人工智能：优化资产可靠性
资产和其他运营数据遍布整个企业，由机器、机器内的组件、物联网连接系统和人工输入生成。通过利用人工智能访问和分析这些数据，运营可以优化流程和生产力，同时确保持续改进。有序数据库的好处非常显著，从日常资产可靠性到实现既定的行业标准（如 ISO 55000 认证）。
一个针对脑肿瘤分类的优化的集合深学习模型
* md。 div>Alamin Talukder电子邮件地址：Alamintalukder.cse.jnu@gmail.com（MD。 div>）Alamin Talukder），manowar@cse.jnu.ac.bd（Md。 div>） Manowarul Islam），Ashraf.uddin@deakin.edu.au（Md Ashraf Uddin） div>Alamin Talukder），manowar@cse.jnu.ac.bd（Md。 div>）Manowarul Islam），Ashraf.uddin@deakin.edu.au（Md Ashraf Uddin） div>Manowarul Islam），Ashraf.uddin@deakin.edu.au（Md Ashraf Uddin） div>