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数字策略的加速度2021.pdf
- 商店关闭：在COVID -19期间，该小组的销售量和通信转移到数字和移动渠道，分支机构较低。作为其审查的一部分，该集团已经确定了其网络中162家商店，该商店将在未来几个月内关闭。结果，该小组将在第四季度接受2500万英镑的重组费用。- 生活更多的维珍目标操作模型变化：该小组的生活更加处女的工作模式旨在使同事围绕工作模式和位置提供更大的灵活性，以寻求支持同事以实现更好的工作与生活的平衡，并提高幸福感和生产力。这些变化还意味着该小组的办公空间需求较低，基础架构和办公室中心重新使用以适合新的工作方式。应用估值调整并包括其他操作模型更改后，该组将在第四季度征收2000万英镑的重组费用。- 更大的自动化：该小组现在旨在通过移动基于云的基础架构来进一步简化IT遗产，该基础架构将简化和自动化关键流程。这些变化将进一步使敏捷交付，增加变化的速度并随着时间的推移提供效率。今天宣布的步骤是英国Virgin Money数字策略加速的第一阶段，该阶段将推动进一步的生产率提高，并增强持续投资，进一步的数字化以及及时的更高的成本效率。
电子加速度由低杂交饮用不稳定性驱动 - 延长的准线性模型
上下文。密度不均匀性在空间和天体物理等离子体中无处不在，尤其是在不同培养基之间的接触边界处。它们通常对应于在各种空间和时间尺度上表现出强大动态的区域。的确，密度不均匀性是一种可以驱动各种不稳定性的自由能来源，例如低杂交饮用的不稳定性，进而将能量通过波颗粒相互作用转移到颗粒并最终加热等离子体。目标。我们的研究旨在量化低杂交饮用不稳定的效率，以加速或热电子与环境磁场平行。方法。我们结合了两种互补方法：全运动和准线性模型。结果。我们报告了由低杂交饮用不稳定的3D-3V全动作数值模拟的发展驱动的电子加速度的自洽证据。观察到的加速度的效率无法通过标准的准线性理论来解释。因此，我们开发了一种扩展的准线性模型，能够在长时间尺度上定量预测低杂交闪光与电子之间的相互作用，现在与全动光模拟结果一致。最后，我们将此新的，扩展的准线性模型应用于特定的不均匀空间等离子体边界，即汞的磁化。此外，我们讨论了我们对电子加速度的定量预测，以支持未来的Bepicolombo观测值。
2021 年多元化加速计划
在 ITV 招聘高级职位时，我们努力从最广泛的背景中招募最有才华的人。虽然我们的同事中有 13.4% 来自黑人、亚洲人和少数民族背景，但在我们的高级领导团队 (SLT) 中，这一比例为 11.2%。多元化代表性在委托工作中尤为重要，因为我们努力制作能够反映现代英国观众的内容。今年我们没有任命任何新的委托人，但随着职位空缺的出现，我们希望增加黑人、亚洲人和少数民族同事的代表性，目前在委托工作中这一比例为 21.2%。我们致力于通过寻求吸引来自最广泛背景的优秀人才来扩大经验和声音的范围，以进一步丰富我们的团队。
快速但温和的 AI 加速介绍.pdf
[Inception-ResNet v2，https://ai.googleblog.com/2016/08/improving-inception-and-image.html]
激光驱动的电子和质子加速度的缩放与多picsecond Secime中激光脉冲持续时间，能量和强度的函数
1马萨诸塞州核科学与工程系，马萨诸塞州剑桥，马萨诸塞州剑桥市02139，美国2劳伦斯·利弗莫尔国家实验室，加利福尼亚州利弗莫尔，加利福尼亚州94550，美国3美国3. 30332, USA 5 Department of Physics, Florida A & M University, Tallahassee, Florida 32307, USA 6 Department of Physics, University of California at Los Angeles, Los Angeles, California 90095, USA 7 Central Laser Facility, Rutherford Appleton Laboratory, Didcot OX11 0QX, United Kingdom 8 General Atomics, La Jolla, California 92093, USA 9 Los Alamos National美国新墨西哥州洛斯阿拉莫斯实验室，美国10号物理学系，马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州剑桥市02139，美国11等等离子科学与融合中心，马萨诸塞州技术研究所，马萨诸塞州剑桥，美国马萨诸塞州02139，USA
激光驱动的电子和质子加速度的缩放与多picosecond Secime中激光脉冲持续时间，能量和强度的函数
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理解模仿 - 对抗性 - 加速器 - ...
cc/cs校正的成像允许使用最弹性和非弹性散射电子进行图像形成，而不会因单色而导致的光束强度损失。与成像能滤波器结合使用，可以使用等离子体 - 损坏或核心减脂电子形成原子分辨率EFTEM图像。对于原子分辨率滤波的TEM不仅需要对物镜的色差进行校正，而且成像能量滤波器的性能也必须满足主要是色变形和非异质性的条件。我们显示了用于大型能窗的原子分辨率的石墨烯的能量过滤透射电子显微镜（EFTEM）成像。以前的作品表现出与电离边缘信号（例如硅或钛的L 2,3边缘）的晶格对比[5,6]。然而，发现直接解释化学信息受到较厚样品的动态散射的弹性对比的贡献所阻碍。我们证明，即使在一个光原子薄样品的电离 - 边缘信号中也保留了弹性对比度 - 石墨烯 - 得出结论，任何原子分辨率EFTEM图像都无法用纯化学对比度来解释[7]。
远程神经网络的FPGA加速度
曾经假定需要完全精确的计算以获得深入NNS（DNN）的准确结果。最近，研究人员确定了这些模型的较低精度，量化甚至三元或二进制变体可以使用计算资源的一部分来达到适当的精度水平。这些量化的NN（QNN）现在可以使用较低的功率，最小资源，嵌入式芯片（SOC）和FPGA进行实施。sec。3捕获了核心的学习，差距和机会，从QNN文献中进行了进一步的创新。使用卷积NNS（CNN）实施的模式识别算法非常适合太空探索和无人驾驶飞机，并且可以使用这些应用程序使用来基于捕获的图像来识别和分类对象[2]。由于其低成本，低功率消耗和灵活性，FPGA提供了有效实施NNS
通过网络科学策略加速人工神经网络训练
摘要 深度学习的发展导致人工智能的应用数量急剧增加。然而，训练更深层的神经网络以建立稳定而准确的模型会转化为人工神经网络 (ANN)，随着特征数量的增加，这些神经网络会变得难以管理。这项工作扩展了我们之前的研究，我们探索了通过在 ANN 训练过程中依次加强自由尺度性、小世界性和稀疏性所获得的加速效果。最近的研究（独立进行）证实了这种方法的效率，其中在非专用笔记本电脑上训练了一个百万节点的 ANN。受这些结果的鼓舞，我们现在将研究重点放在一些可调参数上，以追求进一步的加速效果。我们表明，尽管由于 ANN 问题的高度非线性，最佳参数调整是不可行的，但我们实际上可以提出一套有用的指导方针，从而在实际情况下提高速度。我们发现，通过将修改后的分数参数（ζ）设置为相对较低的值通常可以显著减少执行时间。
实验室产生的湍流无碰撞冲击中的电子加速
天体物理无碰撞激波是宇宙中最强大的粒子加速器之一。超新星遗迹激波是由超音速等离子体流与星际介质剧烈相互作用产生的，据观测，它可以放大磁场 1 并将电子和质子加速到高度相对论速度 2 – 4 。在完善的扩散激波加速模型 5 中，相对论粒子通过反复的激波穿越而加速。然而，这需要一个单独的机制来预加速粒子以实现激波穿越。这被称为“注入问题”，它与电子尤其相关，并且仍然是激波加速中最重要的难题之一 6 。在大多数天体物理激波中，激波结构的细节无法直接解决，因此很难确定注入机制。这里我们报告了激光驱动等离子体流实验和相关模拟的结果，这些实验和模拟探测了在与年轻超新星遗迹相关的条件下湍流无碰撞激波的形成。我们表明，电子可以通过激波向相对论非热能转变过程中产生的小尺度湍流在一阶费米过程中得到有效加速，从而有助于克服注入问题。我们的观测为激波时的电子注入提供了新的见解，并为在实验室内控制研究宇宙加速器的物理原理开辟了道路。大多数天体物理激波都是无碰撞的，这意味着它们是由等离子体不稳定性形成的，等离子体不稳定性通过磁场放大、等离子体加热和粒子加速来耗散流能 6、7。因此，粒子注入与激波形成机制和激波产生的湍流磁场的性质密切相关。这些过程通常受激波马赫数（激波速度与环境阿尔文或声速之比）控制，但其控制方式尚不十分清楚。长期以来，航天器对地球弓形激波的现场测量已经形成了我们对中等阿尔文马赫数（MA ≈ 3 − 10）下无碰撞激波的理解（参考文献 8）。然而，由于这些奇异遥远激波的局部条件约束不充分，我们对超新星遗迹（SNR）激波相关的甚高马赫数范围（MA ≫ 10）的了解要有限得多，而且大部分都是通过数值模拟获得的 9 – 12。在过去十年中，人们在利用千焦耳级激光器产生超音速超阿尔文等离子体方面做出了巨大努力