脉冲功率加速器在时空中压缩电能,以提供高能密度和惯性结合融合科学的多功能实验平台。Sandia National Laboratories的80-TW“ Z”脉冲功率设施是当今世界上最大的脉冲动力设备。z在其电容器库中储存多达22 MJ的能量,在低敏感性圆柱靶标中以高达30 mA的峰值在100 ns中升高,峰值上升。在过去的15年中,在将脉冲力作为精确的科学工具中取得了巨大进展。本文回顾了桑迪亚在惯性融合,动态材料,X射线辐射科学和脉冲动力工程方面的发展,自2005年对Z物理学的Z研究研究以来,重点是进步。
动员研究和创新系统吸收、应对和恢复危机和社会挑战的雄心与现状截然不同。需要新的和实验性的参与者、机构和实践配置来提高科技创新系统的弹性以及产出与新出现的危机、挑战和公民日常生活的相关性。对于气候紧急情况尤其如此,这要求能源、农业食品和流动性等领域的社会技术系统彻底转型。科技创新系统在这些转变中发挥着重要作用,但政府必须更加雄心勃勃,并在其科技创新政策中采取更紧迫的行动。他们需要设计政策组合,使变革性创新和新市场得以出现,挑战现有的基于化石燃料的系统,并为低碳技术突破创造机会之窗。这需要更大的投资,但也需要在研究和创新方面更具方向性,例如通过以任务为导向的创新政策,帮助指导和压缩低碳技术的创新周期。
信息的概念在我们这个时代无处不在。但要对这个术语的含义给出一个精确的定义却不那么明显。一个基本的直觉是,信息与知识相关,并且可以被传递。在 20 世纪 30 年代和 40 年代,图灵和香农将信息的概念从其物理载体中抽象出来,目的是建立一个适用于所有物理系统的通用信息和计算理论。在通用信息理论中,基本单位是比特。一个比特可以取两个值。在实践中,比如在计算机中,这可能是电流是否存在,或者一个微小的磁铁是指向上方还是下方,等等。然而,对于信息论而言,物理细节完全不重要,我们只需用值 0 或 1 标记这两个状态。在信息论中,我们想到的是某个过程,一个源,生成符号序列。例如,这可能是你在电脑上打字。我们如何使用比特来测量信息?让我们用压缩的基本例子来具体说明这一点。假设您在计算机上编写了一份文档。您可以通过将每个符号编码为位来保存文档。如果您使用包含 k 个符号的字母表编写了长度为 n 的文本,这将需要 n ⌈ log k ⌉ 位(因为您需要 ⌈ log k ⌉ 位来编码字母表中的单个符号)。但是,您可能很熟悉,您也可以让计算机将文本文件压缩为更少的位数。此过程使得您可以通过某种算法从压缩文件中恢复原始文档。这表明,考虑文本文档中存在的信息量的合理方法可能是您可以压缩文件到的最小位数。信息的第二个基本方面涉及传输。物理通信信道(例如电缆或电磁波)通常很嘈杂:如果发出特定信号,它可能会在途中损坏。但是,可以通过向信号添加冗余来纠正错误。信息论研究如何添加尽可能少的冗余以实现可靠的通信。信息理论对于高速电子通信的运行至关重要。
NEA ® 有效载荷释放环 (PRR) 利用 NEA ® 压紧释放机制产品线经过飞行验证的技术,从运载火箭或轨道转移飞行器 (OTV) 释放有效载荷/航天器。NEA ® 有效载荷释放环直径有 8 英寸、15 英寸和 24 英寸三种,由四 (4) 个 NEA ® 释放机制、两个半环和分离弹簧以及相应的支架组成。4 个 NEA 用于压缩分离弹簧并将两个半环固定在一起。然后将 PRR 连接到有效载荷。PRR 和所连接的有效载荷安装到运载火箭或 OTV 上,并通过冗余连接器电连接到运载火箭。提供额外的连接器以提供运载火箭和有效载荷之间的通信。当运载火箭或 OTV 向 PRR 连接器施加电流时,有效载荷被释放。连接器将电流分配至四个 NEA ® 释放机构,这些机构启动并允许分离弹簧将有效载荷与运载火箭或 OTV 分离。
深度神经网络 (DNN) 的几何描述有可能揭示神经科学中计算模型的核心原理,同时抽象出模型架构和训练范例的细节。在这里,我们通过量化其自然图像表示的潜在维数来检查视觉皮层的 DNN 模型的几何形状。一种流行的观点认为,最佳 DNN 将其表示压缩到低维子空间以实现不变性和鲁棒性,这表明更好的视觉皮层模型应该具有低维几何形状。令人惊讶的是,我们发现了一个相反方向的强烈趋势——在预测猴子电生理学和人类 fMRI 数据中对伸出刺激的皮层反应时,具有高维图像子空间的神经网络往往具有更好的泛化性能。这些发现适用于 DNN 的各种设计参数,它们提出了一个普遍原则,即高维几何形状为视觉皮层的 DNN 模型带来了显著的好处。
摘要。我们提出了W.A.L.T,是从文本提示中生成照相视频的分段变压器。我们的方法有两个关键的设计决策。首先,我们使用因果编码器在一个统一的潜在空间内共同压缩图像和视频,从而使跨模态培训和发电。第二,为了记忆和训练效率,我们使用针对关节空间和Spatiotempo-po-ral生成建模的窗口注意体系结构。综合这些设计决策使我们能够在既定视频(UCF-101和Kinetics-600)和Image(ImageNet)生成基准上实现最先进的性能,而无需使用分类免费的指导。最后,我们还培训了三个模型的级联,以完成由基本的潜在视频差异模型组成的文本到视频生成的任务,以及两个视频超分辨率分离模型,以每秒8帧的速度生成512×896分辨率的视频。
深神经网络(DNN)的几何描述有可能发现神经科学中计算模型的核心代表原理。在这里,我们通过量化其自然图像表示的潜在维度来检查视觉皮层的DNN模型的几何形状。流行的观点认为,最佳DNNS将其表示形式压缩到低维子空间以实现不变性和鲁棒性,这表明更好的视觉皮层模型应具有较低的维几何形状。令人惊讶的是,我们发现相反方向的强烈趋势 - 具有高维图像子空间的神经网络在预测猴子电生理学和人类FMRI数据中对持有刺激的皮质反应时倾向于具有更好的概括性能。此外,我们发现,在学习新的刺激类别时,高维度与更好的性能相关,这表明更高的维度表示更适合于概括其训练领域。这些发现提出了一个一般原则,高维几何形状赋予了视觉皮层DNN模型的计算益处。
模型压缩(Dettmers等人,2022; Xiao等。,2022; Frantar等。,2022)压缩参数权重以减少参数存储器的位宽和低级操作,包括KV-CACHE管理(Kwon等人,2023年)和融合的注意内核(Dao等人,2022b)已提出通过系统选择来减少记忆使用量。但是,他们节省内存的能力仍然远非预期。零下载(Ren等人,2021; Aminabadi等。,2022b)提议将未使用的参数卸载到CPU内存和磁盘上,以大大降低内存成本,但它导致速度明显损失。flexgen(Sheng等人,2023)通过计算CPU中的注意力和计算重叠I/O中的注意力,改善了大批次推理的卸载吞吐量。但是,FlexGEN对CPU和I/O资源的利用仍然有限,并且不会有效地减少稀疏输入的延迟。
高超音速武器主要有两种类型:高超音速巡航导弹 (HCM) 和高超音速滑翔飞行器 (HGV)。北约科学技术组织等一些机构还将高超音速“后隐形”攻击和侦察机列入其中,预计到 2030 年代问世。HCM 是现有巡航导弹的加速版,飞行高度为 20-30 千米。它们由称为超音速燃烧冲压发动机的吸气式喷气发动机推进。这些“超燃冲压发动机”在燃烧阶段之前将进入的空气压缩在一个短漏斗中,使发动机在高速下极其高效地运转。由于超燃冲压导弹直接从大气中获取必要的氧气,因此体积更小、机动性更强。相比之下,HGV 则是无推进式,依靠火箭助推滑翔技术升入高层大气。在 40-100 公里的高度释放后,它们以高超音速飞行,无需关闭动力即可打击目标。它们能够机动并在不同高度释放,这使得它们的轨迹难以预测和计算。
摘要 — 领域自适应是一种在深度学习 (DL) 时代减轻昂贵的数据标记过程负担的有效方法。一种实际情况是部分域自适应 (PDA),其中目标域的标记空间是源域标记空间的子集。尽管现有方法在 PDA 任务中取得了不错的效果,但由于目标只是原始问题的一个子任务,因此深度 PDA 模型中存在计算开销的可能性很高。在这项工作中,PDA 和模型压缩无缝集成到统一的训练过程中。通过最小化软加权最大均值差异 (SWMMD) 来减少跨域分布差异,SWMMD 是可微的并在网络训练期间起到正则化的作用。我们使用梯度统计来压缩过度参数化的模型,以根据批量归一化 (BN) 层中的相应缩放因子来识别和修剪冗余通道。实验结果表明,我们的方法可以在各种 PDA 任务上实现与最先进方法相当的分类性能,同时显著减少模型大小和计算开销。