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snuqs：使用存储
由于最先进的量子计算机仍然嘈杂且容易出错，因此对量子电路的经典模拟对于验证/校准量子计算机以及原型计算机和原型化/调试复杂的量子算法至关重要。大型量子系统的经典模拟由于其空间和计算要求的指数增加，因此具有挑战性。在本文中，我们提出了一个全州模拟框架，SNUQ。它利用了HDD和NVME SSD等存储功能，以较小的成本扩大可用的主存储容量。为了获得最大的I/O带宽，我们提出了一种基于覆盖的内存管理技术和优化技术。我们还提出了一个I/O子系统体系结构，以确保每个存储设备的最大带宽。使用量子至上和量子傅里叶变换电路，我们在64核CPU和4-GPU系统上评估了SNUQ。实验结果表明，SNUQ和提议的I/O子系统在一起是一种有效且实用的解决方案，可将大型量子电路的全状态模拟以比DDR4 DRAM MAIL-MEM-MEMORY-MEMORY-HOMELLY系统低约300倍。
数据中心存储解决方案 - 西方数字
超过50年，WesternDigital®一直在大规模启用数据。我们的数据中心SSD，HDD，面料桥和平台使我们的客户能够获得和利用洞察力，它们可以从智能工厂，连接的端点，自动驾驶汽车，IoT设备等生成的数据中提取这些见解。我们强大的投资组合和杰出的客户服务可帮助公司和个人通过数据来改变其业务。
Lenovo ThinkEdge SE450 Edge Server
主动平台警报（包括PFA和智能警报）：处理器，电压调节器，内存，内部存储（HDDS和SSD，M.2存储），风扇，电源，RAID控制器，服务器环境环境和子配件温度。警报可以通过XCLARITY控制器浮出水面，例如Lenovo XClarity管理员，VMware Vcenter和Microsoft System Center等经理。这些主动的警报可让您在可能的故障之前采取适当的操作，从而增加服务器正常运行时间和应用程序可用性。
Z690 UD AX V2 Z690 UD V2
AMD RYZEN™8000系列-Phoenix 2处理器支持PCIE 4.0 X2 SSDS芯片组：-2 X M.2连接器（插座3，M键，22110/2280 PCIE 4.0 X4/X2 SSD支持） NVMe SSD storage devices RAID 0, RAID 1, and RAID 10 support for SATA storage devices USB CPU: - 2 x USB 3.2 Gen 2 Type-A ports (red) on the back panel - 2 x USB 3.2 Gen 1 ports on the back panel CPU + USB 2.0 Hub: - 4 x USB 2.0/1.1 ports on the back panel Chipset: - 2 x USB Type-C ® ports, with USB 3.2 Gen 2X2支撑（后面板上的1个端口，通过内部USB标头提供1个端口）-8 x USB 3.2 Gen 1端口（后面板上的4个端口，4个端口，可通过内部USB标头提供4个端口）-4 x USB 2.0/1.1可通过内部USB内部连接器内部连接器
利用功能连接组数据诊断精神分裂症
摘要 先前的深度学习方法尚未捕获大脑结构或功能连接组数据的图形或网络表示。为了解决这个问题，我们通过将 BrainNetCNN 和全局协方差池化纳入自注意力机制，开发了 BrainNet-全局协方差池化-注意力卷积神经网络 (BrainNet-GA CNN)。从 171 名精神分裂症谱系障碍 (SSD) 患者和 161 名健康对照者 (HC) 获得了静息态功能磁共振成像数据。我们对提出的 BrainNet-GA CNN 进行了消融分析，并使用嵌套十倍交叉验证策略与竞争方法进行了定量性能比较。将我们的模型的性能与竞争方法进行了比较。使用基于梯度的解释方法可视化判别连接，并与使用功能连接分析获得的结果进行比较。BrainNet-GA CNN 的准确率为 83.13%，优于其他竞争方法。在前 10 个判别连接中，一些与默认模式网络和听觉网络有关。有趣的是，这些区域在功能连接分析中也很重要。我们的研究结果表明，提出的 BrainNet-GA CNN 可以比其他模型更准确地对 SSD 和 HC 患者进行分类。显着区域的可视化提供了重要的临床信息。这些结果突出了 BrainNet-GA CNN 在精神分裂症诊断中的潜在用途。关键词：脑网络、功能连接组、卷积神经网络、全局协方差池、自我注意机制、精神分裂症
比较线性加速器的6 mV和15 mV光子光束在扩展源到地面距离处的计算百分比深度剂量的比较
方法论：分析了100 cm源到表面距离（SSD）的PDD值（SSD）的PDD值，并分析了Elekta Nha Sli 1998线性加速器的6 mV和15 mV光子光束的扩展SSD和15 mV光子光束。通过将电离室放置在水幻影中，以在水幻影中的z = 0-30 cm和使用10 x 10 cm 2的平方场大小中收集PDD数据。的光子能量为6 mV和15 mV，用于测量，龙门和准直角均固定为零程度。PDD的扩展SSD下，从测量的PDD值为100 cm SSD的扩展SSD，120 cm，130 cm和140 cm。
存储和数据保护解决方案
Eternus DX Hybrid存储是理想的选择，如果您想与非结构化数据，在线档案和其他“不冷不冷”数据一起托管诸如虚拟化，数据库或OLTP之类的性能应用程序的数据，这都是在单个系统中。这些解决方案通过平衡一个系统中的速度，容量和成本来促进结构化和非结构化数据的最大存储合并。Eternus DX混合存储系统及其SSD层提供“全闪存”的性能，从而允许逐渐过渡到全闪存，而高容量硬盘则以最低的成本存储非结构化数据。最新的自动化技术使您能够管理最少的人力的混合配置（SSD，SAS，近距离SAS）。只需定义每个体积所需的响应时间，而Eternus DX将分配合适的带宽和/或Indoke存储分层。
供应链安全的最终指南
但最重要的是，供应链威胁利用了我们今天使用的所有技术的基础的复杂信任网。每个设备，每个应用程序和每个云服务都是由不同实体制作的高度专业化，相互依存的作品集的集合。应用程序和服务由数十个组件，API和开源项目组成，每个项目经常都有数百个贡献者。这些应用程序和服务在服务器，交换机和笔记本电脑上运行，这些应用程序是由数百个物理组件（例如SSD，网络适配器，GPU，I/O设备，RAM，RAM，PCIE Controllers等）构建的。这些组件以自己的内部固件运行，同样取决于核心系统固件和芯片组，系统启动过程等。每当组织购买或使用“事物”时，他们实际上都在处理数十个事情。
IT@Intel：数据中心战略引领英特尔业务转型
设计 设计工程师每周运行超过 2.73 亿个计算密集型批处理作业。每个作业可能需要几秒钟到几天的时间才能完成。此外，交互式设计应用程序对在远程服务器上托管这些应用程序所导致的高延迟很敏感。我们在设计计算数据中心采用了多种方法来提供足够的计算能力和性能来支持要求。这些方法包括高性能计算 (HPC)、网格计算和集群本地工作站计算。2 我们使用 SSD 作为快速本地数据缓存驱动器、单插槽服务器和一种可提高最重设计工作负载性能的专用算法。这些投资共同使设计工程师能够在相同的计算能力上多运行多达 49% 的作业。这相当于加快了设计和上市时间。