XiaoMi-AI文件搜索系统
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使用图像或文本
自现代计算机历史记录的开始以来，图灵机一直是大多数计算设备的主要体系结构，其中包括三个基本组件：无限磁带用于输入，读/写头和有限的控制。在此结构中，头可以读取的内容（即位）与已编写/输出的内容相同。这实际上与人类思考或思考/工具实验的方式不同。更确切地说，人类在纸上想象/写作是图像或文本，它们不是他们在人脑中所代表的抽象概念。Turing Machine忽略了这种差异，但实际上在抽象，类比和概括中起着重要作用，这在人工智能中至关重要。与此体系结构相比，所提出的体系结构使用两种不同类型的头部和磁带，一种用于传统的抽象位输入/输出，另一个用于特定的视觉（更像是屏幕或带有相机观察的屏幕或工作区）。抽象位和特定图像/文本之间的映射规则可以通过卷积神经网络，Yolo，大语言模型等神经网络实现，其精度很高。为例，本文介绍了新的计算机体系结构（为简单起见，我们称为“ Ren Machine”）如何自主地学习特定领域中的分布属性/多重规则，并进一步使用该规则来生成一般方法（在抽象领域和特定领域中混合使用），以计算基于图像/图像/图像的任何正面整体的MUL-PISTICATION）。机器的强推理能力也证实了在平面几何形状中的定理中。此外，提出了一种基于REN机器的机器人体系结构，以解决视觉语言行动（VLA）模型在不合适的推理能力和高计算成本中所面临的挑战。
通过...
摘要 - 基于CPU的推理可以作为外芯片加速器的拟合作用。在这种情况下，由于其高效率，新兴的矢量体系结构是一个有前途的选择。然而，卷积算法和硬件实现的庞大设计空间使设计选项的选择具有挑战性。在本文中，我们介绍了针对基于CPU的卷积神经网络（CNN）推断的共同设计的未来矢量体系结构的持续研究，重点是IM2Col+Gemm和Winograd内核。使用GEM5模拟器，我们探讨了几个硬件微体系特征的影响，包括（i）向量泳道，（ii）向量长度，（iii）缓存尺寸和（iv）将向量单元集成到CPU管道中的选项。In the context of im2col+GEMM, we study the impact of several BLIS-like algorithmic optimizations such as (1) utilization of vector registers, (2) loop unrolling, (3) loop reorder, (4) manual vectorization, (5) prefetching, and (6) packing of matrices, on the RISC-V Vector Extension and ARM-SVE ISAs.我们使用Yolov3和VGG16网络模型进行评估。我们的共同设计研究表明，BLIS样的优化对所有类型的矢量微体系结构都不是有益的。我们还证明，与我们优化的CNN内核相比，较长的矢量长度（至少为8192位）和较大的缓存（256MB）可以提高5倍的性能，而512位和1MB的载体长度则可以提高性能。我们的共同设计研究还表明，与IM2Col+GEMM相比，Winograd需要较小的缓存尺寸（高达64MB）。在Winograd的背景下，我们通过使用每个通道的8×8图块来介绍跨输入/输出通道之间的新颖的瓷砖并行方法，以对向量长度不可知（VLA）体系结构进行载体化算法。我们的方法利用了较长的向量长度并提供了高内存重复使用，与我们在Fujitsu A64FX处理器上优化的IM2Col+Gemm方法相比，对于具有3×3内核大小的非弯曲卷积层的性能提高了2.4倍。索引术语 - CNN，GEMM，Winograd，长量架构，向量长度不可知论ISA，共同设计，优化
Vertiv™ Liebert® Trinergy™ 立方体
技术特性 UPS 额定功率 (kVA) 800 至 1600 输出有功功率 (kW) 800 至 1600 输入交流参数 整流器/旁路输入电压 (VAC) 480，三相，三线 允许输入电压范围 +10%，-10% 输入频率 (Hz) 60 ± 5Hz 输入功率因数 ≥ 0.99 额定电压下的输入电流失真 (THDi) 满载时 (%) ≤ 3.0 电源启动时间 (秒) 1 至 90（可选，以 1 秒为增量） 内部反馈保护 是 输入连接 单馈或双馈 短路耐受额定值 (kA) 100 电池和直流参数 电池类型 Vertiv HPL、锂离子、VRLA（阀控铅酸电池）、VLA（通风铅酸电池） 标称电池总线 (VDC)/电池浮动电压 (VDC) 480 / 540 浮动电压下的直流纹波 < 1.0% (RMS 值) < 3.4% Vpp 温度补偿电池充电标准，采用 Vertiv™ VRLA 电池柜 输出参数 支持的负载功率因数（无降额） 0.7 领先至 0.4 滞后 输出电压 (VAC) 480，三相，三线 输出电压调节率 (%) / 输出电压调节率（50% 不平衡负载）（%） < 1.0（三相 RMS 平均值）/ < 2.0（三相 RMS 平均值） 输出频率 (Hz) 60 ± 0.1% 标称电压下的输出 THD（线性负载）（%） ≤ 1.5（RMS 值） 标称电压下的输出 THD，包括符合 IEC 6204-3 的 100kVA 非线性负载（%） ≤ 5.0（RMS 值） 瞬态恢复 100% 负载阶跃 / 50% 负载阶跃 / 交流输入功率损失/返回 ±4% / ±2% / ±2% (一个周期的 RMS 平均值) 电压位移 (平衡负载)/电压位移 (50% 平衡负载) 120 度 ±1 度/120 度 ±2 度 额定电压和 77°F (25°C) 下的过载 110% 连续，125% 持续 10 分钟，150% 持续 60 秒，200% 持续 200 毫秒
使用扩散模型模拟射电星系的图像
上下文。随着天文调查产生的数据量的越来越多，自动分析方法已变得至关重要。合成数据是开发和测试此类方法所必需的。当前模拟的经典方法通常从不可能的细节或源类型出现的不准确表示。深层生成建模已成为综合现实图像数据以克服这些定义的新方法。目标。，我们实施了一个深入的生成模型，该模型对观测值进行了训练，以产生逼真的射电星系图像，并完全控制了频道和源形态。方法。我们使用了一个分散模型，该模型经过连续的时间步骤训练，以减少采样时间而没有质量损害。这两个模型分别在两个不同的数据集上进行了培训。一组是从Lofar两米高调查（Lots）的第二个数据发布中获得的图像选择。该模型在重新缩放图像像素值后保留信号强度信息的峰值条件。另一个较小的集合是从非常大的阵列（VLA）调查中，对二十秒（第一个）的无线电天空的微弱图像进行了调查。在该集合中，每个图像都带有形态学类标签。有条件的抽样是通过无分类的分解指导实现的。，我们通过比较了实际数据和生成数据的不同数量的分布来评估生成的图像的质量，包括来自标准源填充算法的结果。结果。通过培训分类器并比较其在实际数据和生成的数据上的性能来评估类调节。我们已经能够使用25个采样步骤来生成高质量的逼真图像，这在射电天文学领域是前所未有的。生成的图像在视觉上与训练数据无法区分，并且已成功复制了不同图像指标的分布。分类器显示出对真实图像和生成的图像的表现同样出色，表明对形态源特性的强烈采样控制。
ILIAS M. FERNINI 电子邮件：ifernini@sharjah.ac.ae
ILIAS M. FERNINI 电子邮件：ifernini@sharjah.ac.ae _______________________________________________________________ 教育： 物理学博士（专业：天体物理学），1991 年 美国新墨西哥大学，阿尔伯克基（美国） 天体物理学硕士，1985 年 美国爱荷华州立大学，爱荷华州艾姆斯（美国）理学学士固体物理学博士学位，1982 年，阿尔及尔科技大学（阿尔及利亚）工作经历：2021 年 1 月 - 至今：沙迦大学教授 2016 年 2 月 - 至今：沙迦天文、空间科学和技术学院空间科学系主任 2016 年 2 月 - 2021 年 1 月：沙迦大学副教授 2002 年 3 月 - 2015 年 12 月：阿联酋大学副教授 1997 年 9 月 - 2002 年 3 月：阿联酋大学助理教授 1995 年 9 月 - 1997 年 8 月：数学讲师，Dona Ana 通讯学院，拉斯克鲁塞斯，新墨西哥州（美国） 1996 年 1 月 - 1997 年 7 月：数学/物理讲师，埃尔帕索通讯学院1994 年 8 月 - 1997 年 8 月：博士后，新墨西哥州立大学，拉斯克鲁塞斯，新墨西哥州（美国） 1992 年 4 月 - 1994 年 7 月：助理教授，卜利达大学，阿尔及利亚 1989 年 5 月 - 1989 年 8 月：VLA 暑期学生研究助理（国家射电天文台，新墨西哥州索科罗，美国） 1984 年 8 月 - 1986 年 12 月：助教，爱荷华州立大学，爱荷华州艾姆斯（美国） 奖项： 第四届研究奖，ICES 2023（2023 年 2 月 6 日至 8 日），沙特阿拉伯利雅得 2014 年世界排名前 1% 的期刊出版物优异奖（天体物理学期刊增刊系列）–阿拉伯联合酋长国大学，2015 年 12 月 最佳教职员工优异奖 –科学，阿拉伯联合酋长国大学，2006 年 6 月。最佳非资助研究，第六届 UAEU 研究会议，2005 年 4 月 24-26 日。研究兴趣：活动星系核 / 射电星系 / 类星体火星大气 / 陨石 / 月牙可见性问题立方体卫星技术伊斯兰科学史