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人工智能在科学中的应用 - 阿贡科学出版物
人工智能 (AI) 科学大会联合主席 Rick Stevens 阿贡国家实验室副主任 Jeffrey Nichols 橡树岭国家实验室副主任 Katherine Yelick 劳伦斯伯克利国家实验室副主任 能源部联系人 Barbara Helland 能源部项目经理 特殊协助 分会负责人： 阿贡国家实验室 Valerie Taylor，数学和计算机科学部主任 Mihai Anitescu、Prasanna Balaprakash、Pete Beckman、Thomas S. Brettin、Charles E. Catlett、Andrew Chien、Santanu Chaudhuri、Ian Foster、Dogan Gursoy、Salman Habib、Cynthia Jenks、Rao Kotamarthi、Zein-Eddine Meziani、Michael E. Papka、Robert Ross、Stefan Wild 劳伦斯伯克利国家实验室 David Brown，计算研究部主任 Katerina Antypas、Wes Bethel、Ben Brown、Paolo Calafiura、Wibe de Jong、Sudip Dosanjh、Inder Monga、Peter Nugent、Mary Ann Piette、Prabhat、Brian Quiter、Lavanya Ramakrishnan、John Shalf、Haruko Wainwright、John Wu、Petrus Zwart 橡树岭国家实验室 Arthur Barney Maccabe，计算机科学和数学部主任 David Dean、James Hack、Kenneth Herwig、Judith Hill、Forrest M. Hoffman、Teja Kuruganti、Bronson Messer、Nageswara Rao、Arjun Shankar、Bobby G. Sumpter、Georgia Tourassi、John Turner、Jeffrey Vetter、David Womble、Steven Young 劳伦斯利弗莫尔国家实验室 Ana Kupresanin 通用原子公司 David Humphreys 行政： 阿贡国家实验室：Silvia Mulligan 劳伦斯伯克利国家实验室：Hellen Cademartori 橡树岭国家实验室：Becky Verastegui
![用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。](/simg/d\d0b24e3de4e984953fcbe1080336ba472eefd4f9.png)
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
20230801-RI24_第 2 阶段（初选）_网站呼叫转发列表_V1.1-DRO.xlsx
序列名称NPP区11 Samrat Rai Aashish Dahal 12/01/78/05266 Rajan Tamang Tulachan Rai 12/01/76/02995照片16 Upendra Rai 12/01/78/06103 21st星期五12/01/78/0 88新闻24 Rabin Rai 12/01/78/04925新闻25 Bibek Rai 12/01/78/05855新闻26 Milan Rai 12/01/01/01/01/01/01/01/01/01/78/01/01399 khot 29 Uday Bikram Rai 12/01 1/78/0 Gautam Rai 12/01/76/03883 Nushan Rai 12/01/78/0 78/06224照片37 Yashas Rai 12/01/00318照片38星期四12/01/77/0 ARKI 12/01/79/0/01/79/01200语音46 12/01/80/00027语音47 SAROJ RAI 12/01/77/0 dishoj rai 12/01/01/78/03200 I 12/01/78/04320 55 Supendra Rai 12/01/78/00145 56 Suman Rai 12/01/76/04210 57 Jackson Rai SH512/1号79/00919 59 Summan Rai No. 122005/6224/6224
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序列名称NPP区11 Samrat Rai Aashish Dahal 12/01/78/05266 Rajan Tamang Tulachan Rai 12/01/76/02995照片16 Upendra Rai 12/01/78/06103 21st星期五12/01/78/0 88新闻24 Rabin Rai 12/01/78/04925新闻25 Bibek Rai 12/01/78/05855新闻26 Milan Rai 12/01/01/01/01/01/01/01/01/01/78/01/01399 khot 29 Uday Bikram Rai 12/01 1/78/0 Gautam Rai 12/01/76/03883 Nushan Rai 12/01/78/0 78/06224照片37 Yashas Rai 12/01/00318照片38星期四12/01/77/0 ARKI 12/01/79/0/01/79/01200语音46 12/01/80/00027语音47 SAROJ RAI 12/01/77/0 dishoj rai 12/01/01/78/03200 I 12/01/78/04320 55 Supendra Rai 12/01/78/00145 56 Suman Rai 12/01/76/04210 57 Jackson Rai SH512/1号79/00919 59 Summan Rai No. 122005/6224/6224
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63 Sultan Kristin Smart聚合物，用于基于稳健亲和力的捕获磷酸化和甲基化蛋白质46 Szeitz Beata对黑色素瘤蛋白质组47 Watral Joanna中癌症驱动基因突变的重点分析，Joanna探索了跨性别的proventry signal signal signal signal signal signal signal signal spirant spiratial simpals sporics spirication spirication sporics sphia tmt tmt smt tmt tmt tmt tmt tmt tmt tmt tmt tmt tmt tmt tmt genetic frontotemporal dementia subtypes 51 Xuan Yue A novel intelligent data acquisition Hybrid-DIA mass spectrometry strategy: enabling data-driven and hypothesis-driven approaches in one go 52 Xuan Yue Unlocking the potential of large-cohort proteomics studies with a novel high-resolution accurate mass platform 23 Zarrineh Mahshid PhenoPCM: A Feasibility study of Proteomics and常规临床样本中的多词