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用于可扩展量子器件的锗原子级精度操控
量子计算将彻底改变技术，改变从密码学到制药等各个行业。然而，要发挥量子计算的潜力，需要在物理量子比特实现方面取得突破。在众多有前途的系统中，包括超导电路、分子和光阱，还没有一个系统能够展示大规模量子计算所需的可扩展性。半导体中的自旋态是迄今为止发现的最稳定、抗噪声的量子比特之一。此外，半导体中的供体原子基本相同，使其成为可扩展量子设备的有力候选者。这项研究旨在利用锗的原子级精密制造来开发下一代量子设备，锗是一种有望克服当前可扩展性挑战的材料。
标量高级报告
Scalar® 磁带库创建一个包含驱动器和介质活动的数据库。对于每个驱动器，都会保留使用历史记录，包括所有加载、卸载、写入和读取记录。Scalar 磁带库还保留库中已知的每个介质的完整警报事件历史记录。该数据库旨在提供事件诊断和长期趋势分析。Scalar Advanced Reporting 选项为用户提供了一个灵活、易于使用的界面，可从此数据库创建报告。它提供了历史驱动器和介质事件的交叉索引，以主动识别应在影响备份或恢复操作之前更换的介质。用户可以快速轻松地确定驱动器资源是否得到充分利用，以及重新分配驱动器或添加驱动器是否会提高驱动器利用率。Scalar Advanced Reporting 还包括可配置的介质安全通知，可在移除介质时通知管理员。
高级云计算环境中的生成式人工智能的可扩展架构：
对生成式人工智能 (GAI) 应用程序的需求不断增长，云计算环境中的可扩展架构对于支持此类模型的计算复杂性和资源需求至关重要。在本文中，我们深入研究了云中生成式人工智能的可扩展架构，旨在提高性能和效率。分布式计算、容器化和边缘计算是我们探索的一些架构方法，可让组织满足 GAI 模型的资源需求。我们通过案例研究和性能基准，探索如何结合使用可扩展基础设施、智能资源管理和数据管理实践来部署和执行 GAI 应用程序。结果显示了每个架构框架的优缺点，并概述了集成新兴技术（如量子计算和无服务器架构）以提高可扩展性的未来方向。这项研究适用于各个行业的实际应用，从医疗保健到金融和娱乐，再到增加 GAI 应用程序的使用以推动创新和效率。
可扩展快速光路交换的电路设计
2.1 (a) 垂直 MEMS 耦合器的 (a) 关闭状态和 (b) 开启状态示意图 - 图片取自 [14] (c) MEMS 开关单元的 SEM - 图片取自 [22] . . 7 2.2 MEMS 开关元件的代表性传递函数。 . . . . . . . . . . . . . 8 2.3 (a) 128x128 SiPh MEMS 纵横开关 (b) 4x4 CMOS 高压驱动芯片倒装芯片接合到 SiPh MEMS 芯片的 GDS 屏幕截图。 . . . . . . . . . . . . 9 2.4 (a) SuperSwitch 1 高压驱动芯片的显微照片 (b) 驱动芯片的卡通布局图。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.5 假设采用单个 CMOS 芯片，则激活 128 行中的 1 行的简单原理图。 . 11 2.6 假设采用 4x4 CMOS 芯片阵列，则控制 128x128 开关的原理图。 12 2.7 (a) N c = 1 时第 0 列和第 1 列的逻辑 (b) N c = 2 时第 0 列和第 1 列的逻辑。 13 2.8 (a) 带有用于调试的环回多路复用器的 SuperSwitch1 控制芯片扫描架构的最终原理图。 (b) SuperSwitch1 控制器芯片的最终参数。 . . . . . 14 2.9 (a) SuperSwitch1 高压驱动电路原理图。 (b) 所有电源及其标称值的列表。 . . . . . . ... 19 2.13 (a) HVDD = 70 V、HVSS = 65 V 时所有角的 VSS 电阻 shmoo 图。 (b) 相同图，但 HVDD = 70 V、HVSS = 66 V。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 2.16 (a) 凸块 CMOS 焊盘的显微照片。(b) Au UBM 和 Au 微凸块的横截面。(c) 使用不同厚度的 UBM 在 SiPh 芯片上补偿 CMOS 焊盘高度差异的键合工艺说明。. . . . . . . . . 22
从合成数据中学习机器人学习的可扩展配方...
Lucidsim一次提供了所有三种解决方案。首先，我通过围绕Mujoco物理引擎构建并使用对象掩码和深度从模拟器构成和调节生成的图像来使数据实现和多样化。这确保了与场景几何形状的视觉一致性。为了减轻由于这种调节而导致的样本多样性的丧失，我通过从Chatgpt采购结构化图像提示来注入变化。第二，我通过一种新技术（DIM）提高了渲染速度，该技术通过机器人的摄像头姿势和场景几何形状计算得出的光流，将单个生成的图像扭曲为连续的帧。昏暗的使Lucidsim更快。最后，要生成policy数据，我们需要在封闭循环中运行图像生成，视觉策略在每个时间步骤中都会使用生成的图像。让Lucidsim“ Go Burrr”是关键，因此我开发了系统工具来分发轨迹采样，图像翘曲和跨80 + GPU的图像生成。Lucidsim的结果表明，闭环培训完全负责获得视觉政策以达到专家级的性能。
将人工智能与云计算集成，实现企业系统中的可扩展业务分析 Vedaprada Raghunath 1、Mohan Kunkulagunta 2、Geeta Sandeep Nadella 3 1 Visvesvaraya 科技大学 2 BEST 创新大学 3 坎伯兰大学 IT 系，威廉斯堡，40769，肯塔基州，美国 * vedapradaphd@gmail.com * 通讯作者 期刊信息
人工智能 (AI) 与云计算的融合正在通过实现可扩展、高效和实时的数据处理来改变业务分析。本文探讨了人工智能算法与基于云的基础设施之间的协同作用，以提高企业系统的决策和运营效率。本文解决了数据安全性、集成复杂性和资源优化等关键挑战，并提出了利用人工智能驱动的预测分析和云原生技术的解决方案。案例研究说明了这种融合在不同行业中的应用，展示了可扩展性、成本效率和分析精度的提高。研究结果强调了将人工智能与云计算相结合以重新定义企业分析的潜力，使其在不断变化的业务需求面前更加灵活和有影响力。
具有生成深度学习
遵循序列和结构旋转，预测实施生物学功能的蛋白质的动力学机制仍然是一个杰出的科学挑战。几种实验技术和分子动力学（MD）模拟原则上可以确定构象状态，结合构型及其概率，但吞吐量较低。在这里，我们开发了一种生物分子模拟器（BioEmu），这是一种生成深度学习系统，可以在单个图形处理单元上每小时从蛋白质结构集合中生成数千个独立的独立样品。通过利用新颖的培训方法和蛋白质结构的大量数据，超过200毫秒的MD模拟以及实验蛋白质稳定性，BioeMu的蛋白质集合代表了一系列具有挑战性且实际相关的指标的平衡。在定性上，生物EMU采样了许多与功能相关的构象变化，范围从隐性口袋的形成，到特定蛋白质区域的展开，到大型域的后方范围。定量地，生物EMU对蛋白质构象与1 kcal/mol左右的相对自由能误差进行了构象构象，以验证了毫秒timesscale MD模拟和实验测量的蛋白稳定性。通过同时模拟结构集合和热力学特性，生物EMU揭示了机械洞察力，例如突变体折叠不稳定的原因，并可以有效地提供实验性检验的假设。
创建可扩展的AGI：开放的通用智能框架
摘要 - 人工智能（AI）的遗物进步，尤其是大型语言模型（LLMS），已在狭窄的任务中取得了重大进展，例如图像分类，语言翻译，编码和写作。但是，这些模型由于其孤立的体系结构而面临的可靠性和可伸缩性限制，这些模型旨在一次仅处理一个数据模式（数据类型）。这种单模式方法阻碍了他们整合现实世界中挑战和解决问题的任务所需的复杂数据点的能力，例如医学诊断，质量保证，设备故障排除和财务决策。解决这些现实世界中的挑战需要更有能力的人工通用情报（AGI）系统。我们的主要贡献是开放通用智能（OGI）框架的开发，这是一种新型的系统体系结构，是AGI的宏设计参考。OGI框架基于在多个可以作为单个系统无缝运行的专用模块中进行认知的前提，采用了智能系统设计的模块化方法。OGI使用动态处理系统和织物互连会集成这些模块，从而实现实时适应性，多模式集成和可扩展处理。OGI框架由三个关键组成部分组成：（1）指导操作设计和处理的总体宏设计指南，（2）控制路由，主要目标，指令和加权的动态处理系统，以及（3）框架区域，一组专业的模块，可在凝聚力形成一个统一的认知系统。通过将人类认知原理的已知原理纳入AI系统中，OGI框架旨在克服当今智能系统中观察到的挑战，为更全面和背景感知的解决问题的能力铺平了道路。Index Terms —Artificial General Intelligence (AGI), Artificial Intelligence (AI), Open General Intelligence (OGI), Dynamic Processing System, Cognitive Architecture, Modular AI Systems, Scalable AI, Multi-Modal Integration, Human-Like Cognition, General Intelligence, Specialized AI Modules, AI Scalability, Adaptive AI Systems, Reference Design, Intelligent Systems
利用化学技术实现脂质的可扩展制造-...
脂质纳米颗粒的解剖结构 LNP 通常由四种关键成分组成：磷脂、可电离阳离子脂质、胆固醇和聚乙二醇连接 (PEG 化) 脂质（见方框）。与构成每个细胞膜的脂质一样，LNP 包裹并保护其货物。易降解的有效载荷（如 mRNA）受到保护，直到 LNP 能够将其内容物输送到细胞中。LNP 通常是球形的，平均直径在 10 到 1,000 纳米之间，包裹的材料可以包括核酸、蛋白质片段或其他生物有效载荷。人们付出了巨大努力来设计 LNP 组件以与核酸货物兼容。核酸带有多阴离子电荷，这使得它们排斥带负电荷的磷脂。可电离阳离子脂质的开发对于 mRNA-LNP 疫苗至关重要。这些脂质在酸性 pH 下带正电荷，在储存期间包围并包裹核酸。一旦 LNP 被注射并进入 pH 中性的血液，可电离脂质就会恢复中性，这有助于 LNP 逃避免疫检测。颗粒疏水性和正电荷都与免疫反应增强有关。6,7 LNP 通过内吞作用被吸收到细胞中，但它们被隔离在内体中，内体是注定要被破坏的细胞器。然后，可电离脂质在内体的酸性环境中恢复正电荷，最终破坏 LNP 结构并释放细胞内的核酸。8