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实时可持续数据中心减少碳足迹
随着机器学习工作负载大大增加了能源消耗，具有低碳释放的可持续数据中心已成为全球政府和政府的重中之重。这需要在冷却及其加载中加载功率消耗的范式转移，并根据功率电网的可再生能源可用性的可用性以及使用协作代理来利用数据中心中不间断的电源的电池存储。这些运行策略及其对可变的外部因素（如天气和电网碳的强度）之间的依赖性之间的复杂关联使得这是一个困难的问题。当前，缺乏在Dynamic Real-World设置中同时优化所有这些目标的实时控制器。我们提出了一个数据，碳足迹减少（DC-CFR）多代理执法学习（MARL）框架，以优化数据中心，以实现碳足迹的多重目标，能源消耗，能源成本和能源成本。结果表明，DC-CFR MARL代理有效地解决了复杂的相互依存关系，以实时在现实世界中的动态天气和网格碳强度条件下实时优化冷却，负载转移和能源存储。DC-CFR显着超过了行业标准的ASHRAE控制器，碳排放量大大降低（14.5％），能源使用率（14.4％）和企业成本（13.7％），当时在整个模拟地理区域一年中评估了一年。
基于人工智能的语音识别文本的交互式可视化
语音识别是计算语言学的一个重要领域[CRS05、CFL13]。多年来，研究人员已经开发出各种技术和工具来识别口语中的单词和短语[JM14、BMG∗16、HM15a]。最近，人工智能技术，特别是深度学习网络，已经具有革命性，因为它们超越了以前的方法，并且在语音转文本的结果中带来了高质量和低错误率[HDY∗12、MLJ∗14]。许多大公司已经使用深度学习模型提供基于云的语音转文本服务，例如微软[Mic]、谷歌[Goo19]等。来自多个领域的用户都渴望将这些人工智能工具用于实际应用，如进行实地调查和收集用户意见 [BZK12、HM15b、Muh15]。然而，转录结果仍然存在一系列实际问题，包括：（1）完整的语音被识别为一组片段，这些片段通常不能代表说话者的自然句子或段落；（2）音频识别错误不可避免，且质量差异很大；（3）语音识别算法给出的单词和片段的置信度得分有时不能反映出真实的误识别概率。这些问题已经阻碍了语音转文本工具的更广泛使用 [KRS17]。领域科学家在收集来自多个说话者的长音频时面临着有效完成以下任务的挑战：
自主空中交通管制员：深度多智能体强化学习方法
空中交通管制是在高度动态和随机环境中的实时安全关键决策过程。在当今的航空实践中，人类空中交通管制员监控并指挥多架飞机飞过其指定空域。随着传统（商用客机）和低空（无人机和 eVTOL 飞机）空域的空中交通复杂性快速增长，需要一个自主空中交通控制系统来适应高密度空中交通并确保飞机之间的安全分离。我们提出了一个深度多智能体强化学习框架，该框架能够识别和解决具有多个交叉点和合并点的高密度、随机和动态航路区中的飞机之间的冲突。所提出的框架采用了演员-评论家模型 A2C，该模型结合了近端策略优化 (PPO) 的损失函数来帮助稳定学习过程。此外，我们使用集中学习、分散执行方案，其中一个神经网络由环境中的所有代理学习和共享。我们表明，我们的框架既可扩展又高效，可容纳大量进场飞机，实现极高的交通吞吐量和安全保障。我们通过在 BlueSky 环境中进行大量模拟来评估我们的模型。结果表明，在极端高密度空中交通场景中，我们的框架能够分别解决交叉点和合并点的 99.97% 和 100% 的所有冲突。
分析信息的云数据存储模型
本文是由尼日利亚IMO州立大学的云数据存储的现有问题所激发的，例如外包数据，导致数据丢失和未经授权的用户或黑客滥用客户信息，这使客户/客户数据可见且未受到保护。此外，由于设备有缺陷，错误服务器和奇异的操作，这导致了客户/客户的巨大风险。目的如果本文是为了使用Unicode转换格式（UTF）基本64算法来稳定存储数据的算法。使用的方法是采用了对象导向的超媒体分析，并且采用了设计方法（OOOHADM）。Python用于开发安全模型；基于角色的访问控制（RBAC）和多因素身份验证（MFA）以增强安全算法的增强算法已集成到使用HTML 5，JavaScript，Cascading样式表（CSS）版本3和PHP7开发的信息系统中。本文还讨论了以下一些概念。云中计算的开发，计算特征，云部署模式，云服务模型等。结果表明，提议的合作平台信息系统的增强安全模型已处理的操作授权和身份验证威胁，只有一个登录页面将把不同模块的所有登录请求引向服务器上的一个单个符号（SSOS）。经过身份验证后，这将依次将用户重定向到其请求的资源/模块，并利用地理位置集成进行物理位置验证。关键字这个新开发的系统的出现将解决现有系统的缺点，并在使用现有系统时减少时间和资源。
异常低的STAT3和STAT5反应与小儿急性髓样白血病的预后不良和炎症基因表达信号有关。
摘要尽管化学疗法且经常是干细胞移植，但急性髓样白血病儿童的复发率接近40％。我们试图了解环境诱导的信号反应如何与治疗的临床反应有关。我们先前报道说，与具有更强的STAT3反应的患者相比，AML细胞显示出低的G-CSF诱导的STAT3激活的患者无事件生存率较低。在这里，我们扩展了范式，以评估由更生理的刺激引起的误解信号传导参数。我们测量了对G-CSF的STAT3，STAT5和ERK1/2的反应，并针对参加COG试验AAML03P1和AAML0531的113名患者对基质细胞条件培养基进行了测量。低诱导性STAT3活性在多变量分析中与无事件的生存独立相关。与患有中间STAT5反应的患者相比，对于可诱导的STAT5活性，最低和最高的无事件生存率较低。使用现有的RNA序列数据，我们比较了诱导型STAT3/5低激活患者的基因表达谱与较高诱导型STAT3/5信号的患者的患者。编码造血因子和线粒体呼吸链亚基的基因在低的STAT3/5反应组中过表达，这意味着炎症和代谢途径是化学疗法抗性的潜在机制。，我们在大型独立的小儿AML患者中验证了SAT3/5响应率低的单个基因的预后相关性。这些发现为与治疗失败相关的AML细胞与微环境之间的相互作用提供了新的见解，可以针对治疗干预措施。
功能性胎儿MRI的实时胎儿大脑跟踪
抽象目的：通过开发固有的实时运动校正方法来提高功能性胎儿MRI扫描的运动鲁棒性。MRI提供了表征胎儿脑发育和生长的理想工具。但是，这是一种相对较慢的成像技术，因此非常容易受试者运动，尤其是在获得基于摩尔型回声平面成像的功能性MRI实验中，例如，扩散的MRI或血液氧基因级依赖性依赖性依赖性MRI。方法：在125个胎儿数据集上对3D UNET进行了训练，以实时跟踪扫描的每次重复中的胎儿脑位置。此跟踪插入临床扫描仪上的Gadgetron管道中，允许在修改的回声平面成像序列中更新视野的位置。该方法在3T时实时评估了对受控运动幻影实验和十个胎儿MR研究（17 + 4-34 + 3胎周）。在29个低场（0.55t）数据集上进行了回顾性测试。结果：我们的方法实现了实时的胎儿头跟踪和对采集几何形状的前瞻性校正。定位性能的骰子得分分别为84.4％和82.3％，对于看不见的1.5T/3T和0.55T胎儿数据，头孢胎胎儿的值较高，并且随着胎龄的增加。结论：即使在3T时实时的18周GA的胎儿，我们的技术也能够跟随胎儿大脑，并成功地将“离线”应用于0.55T。接下来，它将部署到其他方式，例如胎儿扩散MRI和诊断出患有妊娠并发症的孕妇人群，例如前体前和先天性心脏病。
利用仿射变换扩大树形结构的帕累托优化：评估亚马逊地区的混合浮动太阳能水电系统
可持续性挑战本质上涉及对多个相互竞争的目标的考虑。帕累托边界（即所有最优解的集合，这些解不能针对一个目标进行改进，否则会对另一个目标产生负面影响）是应对可持续性挑战的关键决策工具，因为它强调了相互冲突的目标之间的内在权衡。我们的研究动机是亚马逊河流域水电战略规划，亚马逊河流域是地球上最大、生物多样性最丰富的河流系统之一，增加能源生产的需求与最大限度地减少有害环境影响的迫切要求不谋而合。我们研究了一种将水电与浮动光伏太阳能电池板 (FPV) 配对的创新战略。我们提供了一种新的扩展多树网络公式，可以考虑多种水坝配置。为了应对扩大帕累托优化框架以解决整个亚马逊河流域的多个目标的计算挑战，我们通过两项改进进一步增强了树形结构网络中帕累托边界的最先进的算法。我们引入了由子边界引起的仿射变换来计算帕累托优势，并提供了合并子树的策略，从而显著提高了优势解决方案的修剪率。我们的实验表明，在保持最优性保证的同时，速度显著提高，在某些情况下甚至提高了一个数量级以上，从而使我们能够更有效地近似帕累托边界。此外，我们的研究结果表明，当将混合水电与 FPV 解决方案配对时，帕累托边界的能量值会显著向更高的方向转变，从而有可能在减轻不利影响的同时扩大能源生产。
研究倒数冰盖模型的倒数第二和最后冰川终止的相似性和差异
摘要。冰川终止以气候系统不同组成部分的重组为特征。特别是，快速的冰盖瓦解会导致误解的反馈回路，这些反馈循环仍然很少了解。为了进一步研究这一方面，我们在这里使用了完全构成的北半球冰盖模型，以形成最后两个冰川终止的数值实验。我们表明，即使这两个终止的一阶气候轨迹相似，太阳日光差的差异也会导致冰原 - 气候系统的重要变化。在倒数第二次终止期间温度较高，与全新世的最后一次冰河间期间的海平面兼容。我们将最后一次对海平面上升约2 m的海平面上升的冰川绿地贡献。我们还模拟了南大洋的温暖地下，与南极冰盖的副作用兼容。，即使没有考虑冰盖融化而导致的海洋淡水浮游，这两个终止却散发出不同的大西洋推翻循环敏感性，这种循环在五次终止期间更容易占用。最后，在额外的灵敏度实验中，我们表明，对于这两个终止，即使还需要考虑植被变化以模拟整个脱胶裂解，北半球的灭绝也是冰盖重新治疗的主要驱动力。相反，即使它影响温度，温室气体的浓度也单独变化也不能解释冰盖撤退的幅度，而只能调节其时间安排。
RapidChiplet：用于快速设计空间探索chiplet体系结构的工具链
提高处理器和加速器的每成本绩效比以往任何时候都变得更具挑战性，导致摩尔定律的减慢[22]。这种慢速下降的原因是过渡到更先进的技术节点[19]时的设计和制造成本，以及由于IO驱动器，模拟电路的缩放限制以及最近的静态随机访问记忆（SRAM）而导致此过渡的重新转换。针对这些挑战的有前途的解决方案是2.5D集成，其中多个称为chiplets的硅死模被整合到同一软件包中。可以将单个芯片设计重复使用以降低每芯片的设计成本的事实。此外，由于2.5D集成允许将不同技术内置的异质芯片集成到同一包装中，因此只有可以充分利用技术扩展的组件才能以高级和昂贵的技术节点制造。达到缩放限制的组件是成熟的低成本技术制造的。由于其经济利益，2.5D整合将其进入行业领先的公司的产品，例如NVIDIA的P100 GPU [17]（仅用于高频带宽度内存（HBM））和AMD的EPYC和Ryzen CPU [23]。2.5D堆叠芯片的设计空间很大。One can decide between different packaging options [ 18 , 21 , 27 , 29 ], chiplet counts and sizes [ 9 ], chiplet placements [ 13 ], die-to-die (D2D) link imple- mentations [ 7 , 24 ] and protocols [ 1 , 3 ], inter-chiplet interconnect (ICI) topologies [ 4 , 14 , 16 , 25 , 26 ], and many more factors.更重要的是，有许多感兴趣的指标，例如面积要求，功耗，热能性能以及芯片的制造成本，或ICI的潜伏期和吞吐量。
RapidChiplet：用于快速探索 Chiplet 架构设计空间的工具链
提高处理器和加速器的性能成本比以往更具挑战性，这导致摩尔定律的减速 [22]。减速的原因在于过渡到更先进的技术节点时设计和制造成本呈指数级增长 [19]，同时由于 I/O 驱动器、模拟电路以及最近的静态随机存取存储器 (SRAM) 的扩展限制，这种过渡的收益不断递减。2.5D 集成是解决这些挑战的一个有前途的解决方案，其中将多个称为小芯片的硅片集成到同一封装中。单个小芯片设计可用于多种产品，这降低了每个芯片的设计成本。此外，由于 2.5D 集成允许将采用不同技术构建的异构小芯片集成到同一封装中，因此只有能够充分利用技术扩展的组件才会采用先进且昂贵的技术节点制造。已经达到扩展极限的组件则采用成熟的低成本技术制造。由于其经济效益，2.5D 集成已应用于行业领先公司的产品中，例如 NVIDIA 的 P100 GPU [ 17 ]（仅适用于高带宽内存 (HBM)）和 AMD 的 EPYC 和 Ryzen CPU [23]。2.5D 堆叠芯片的设计空间巨大。人们可以在不同的封装选项[18、21、27、29]、芯片数量和尺寸[9]、芯片放置位置[13]、芯片到芯片 (D2D) 链路实现[7、24]和协议[1、3]、芯片间互连 (ICI) 拓扑[4、14、16、25、26]以及其他许多因素之间进行选择。此外，还有许多不同的相关指标，例如芯片的面积要求、功耗、热性能和制造成本，或 ICI 的延迟和吞吐量。