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我们专注和负责任的量子计算方法
化学催化剂在许多行业中都起着重要作用，量子计算机可以帮助识别使关键过程更安全，更高效的催化剂，并使人们和环境受益。例如，氨是世界上最常见的工业化学物质之一，用作农业肥料以及化学制造和药品。没有氨，我们将无法维持世界当前的人口。但是，氨产生需要令人难以置信的高温和压力，并且仅贡献了全球温室气体排放的2-3％。更有效地模拟用于产生氨的化学反应可以帮助确定使氨制造过程更有效和降低排放的方法。
量子计算助力数字化转型
探索和发现。人类开始变得富有创造力，因此对新事物的探索产生了发明和创造性价值创造。他们还学会了创造性破坏的过程，为新事物和“创新”腾出空间，通过让生活更美好、更友好的道路前进。这个过程从未停止，因为charaiveti或通往自我实现的漫长而无尽的旅程演变为让生活更有意义的咒语的新内容。人们开始通过加速的文明进程前进。这里的自我实现这个词不是从精神角度使用的，而是指自我实现。两种力量引领创新思维，让世界成为一个更美好、更轻松、更令人满意的生活场所。但满足感仍然无法满足。第一个是永恒的渴望，即了解事物以特定方式发生的原因以及在自然界中观察到的原因。这方面最重要的例子是牛顿发现的万有引力定律、可见光原理和运动定律。第二个是通过做一些可以消除人类痛苦的事情来实现自我实现。医学界的众多发明和发现就是明证。最近的一项发明是 LED 灯泡，以最大限度地减少用电，从而减少碳排放并节省成本。
社论：内存传感和计算：新材料和设备迎接新挑战
随着人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 的融合重新定义了行业、商业和经济的运作方式，对边缘节能和高性能计算的需求呈指数级增长。神经形态计算是一种新兴的计算范式，受到生物大脑的低功耗和并行处理能力的启发，克服了传统计算机架构的许多限制。最重要的是，通过在内存中执行计算，神经形态计算克服了冯·诺依曼瓶颈，从而提高了计算能力，同时节省了更多的面积和功耗。虽然已经开发出几种具有出色能效的独立神经形态芯片来运行特定的人工智能算法，但这种数字系统在与边缘传感器连接时仍然会受到影响。这是因为传感输入是非结构化的、非规范化的和碎片化的，这会给具有分离的传感和处理单元的数字系统带来巨大的能源、时间和布线开销。这就需要融合传感、内存和处理功能的内存传感技术，以充分发挥生物电子学和机器人学中使用的高度复杂的传感器和执行器系统的潜力。尽管内存传感和计算的概念还处于起步阶段，但它已经在电子皮肤和仿生眼等专业领域取得了重大进展。然而，这些主要是软件实现，与之相辅相成的硬件挑战尚未得到解决。要充分利用仿生边缘处理能力，仍存在硬件层面（材料和设备）的基本挑战需要解决。因此，“内存传感和计算：新材料和设备迎接新挑战”于去年启动，引发了对最新发展和观点的讨论。来自微电子、材料和计算机科学等多学科背景和不同地区的研究人员已经发表了与此相关的意见和/或原创作品
基于 OpenFOAM 和 CPU/GPU 计算的 AI 加速 CFD 模拟 ⋆
摘要。在本文中，我们提出了一种通过将传统 CFD 求解器与我们的 AI 模块集成来加速 CFD（计算流体动力学）模拟的方法。所研究的现象负责化学混合。所考虑的 CFD 模拟属于一组稳态模拟，并使用基于 OpenFOAM 工具箱的 MixIT 工具。所提出的模块被实现为 CNN（卷积神经网络）监督学习算法。我们的方法通过为模拟现象的每个数量创建单独的 AI 子模型来分发数据。然后可以在推理阶段对这些子模型进行流水线处理以减少执行时间，或者逐个调用以减少内存需求。我们根据 CPU 或 GPU 平台的使用情况检查所提出方法的性能。对于具有不同数量条件的测试实验，我们将解决时间缩短了约 10 倍。比较基于直方图比较法的模拟结果显示所有数量的平均准确率约为 92%。
模块1（软计算的基本工具）
讲座-3 模糊逻辑当我们说模糊逻辑时，那就是我们在物理设备中遇到的变量，模糊数字用于描述这些变量，并且在设计控制器时使用此方法，它就是模糊逻辑控制器。 - 让我们采取三个陈述：零，几乎零，接近零。 - 零恰好是零，真值为 1 - 如果它几乎为 0，那么我可以认为在负 1 到 1 之间，0 附近的值是 0，因为这几乎为 0。
用于水库计算的多个读数的集成学习
储存器计算 (RC) [1, 2] 是一种循环神经网络，近年来因其训练成本低、可通过专用电路 [3, 4] 和物理 RC [5, 6] 在硬件上实现而备受关注。RC 由储存器部分和读出部分组成，储存器部分接收时间序列输入并将其非线性转换为高维空间以表示输入的时空模式，读出部分从储存器部分拾取一些模式来分析输入并生成输出。RC 的主要优势是除读出部分之外的权重连接都是固定的。因此，与深度神经网络相比，其训练所需的数据量更少，计算成本更低。因此，RC 适用于计算资源有限且无需云计算即可执行训练的边缘 AI 系统。 RC 的读出大多由线性模型（单层感知器）实现，因此，读出的适应训练数据的能力有限。为了增强 RC 的训练能力，我们提出了一个具有多个读出的 RC 模型，该模型将一个读出的训练分散，以便每个读出可以专注于特定类型的训练数据。该方法可以看作是一种集成学习，用于增强 RC 泛化性能。简单地增加读出的数量对于边缘 AI 系统来说是低效的，因为它会消耗系统中有限的内存资源。本研究引入了一种自组织函数，它能够使用
数字创新推动了AI，云计算的增长...
doha：QIIB为其在斋月的庆祝活动中推出了最佳的个人，汽车和家庭财务报价，其斋月的庆祝活动具有竞争力的融资率，并有机会与卡塔尔航空公司特权俱乐部从4000万个奖金Avios获得奖品。通过此特殊优惠（从2025年3月1日至3月30日，现有的QIIB客户）以及将其薪水和财务承诺转移给银行的新客户，可以从个人，汽车或房屋融资中受益，以有效的利润率从5％开始，根据其分类为5％。此外，在要约期间获得融资的客户将进入抽奖活动，并有机会成为100万奖金Avios的40名获奖者之一，每个奖金Avios和卡塔尔航空公司特权俱乐部。奖金Avios的获奖者可以将其用于卡塔尔航空公司，OneWorld®航空公司和合作伙伴航空公司，升级，额外行李，与卡塔尔高管直接预订，卡塔尔航空公司节日的套餐，在卡塔尔税收无需的购物和餐饮，对Privilege Club Collection的竞标等。抽奖受QIIB网站上可用的报价条款和条件的约束。收到的客户
量子计算将如何影响气候变化和更广泛的环境？
量子计算对气候的潜在影响和环境非常重要，并且在此阶段采取措施塑造其对可持续性和积极影响的轨迹对于负责任的发展至关重要。在这个问题中，我们建议进行调查的领域，以建立共同的理解并提高可持续发展。在理解量子计算的环境和气候影响时需要考虑两个维度。首先是在生命周期中开发和使用量子计算机的直接环境影响，包括资源需求和碳足迹（Arora和Kumar，2024年）。第二是针对气候解决方案的量子计算用例的可能性（Berger等，2021; Paudel等，2022; Ho等，2024）。尽管已经有了研究量子计算的能源需求的初步步骤（参见Auffèves，2022; Meier和Yamasaki，2023），但我们需要更好地了解开发，使用和处理量子计算机的全部生命周期的环境影响。这包括能源和水消耗，碳足迹，废物处理和回收以及矿物质的因素。这项最初的研究表明，与高性能计算（HPC）相比，量子计算可能会提供优势，从而降低环境成本。例如，关于量子计算的量子计算概念每秒的经典概念仍然缺乏社区共识（例如，参见Nayak；坎贝尔；替代建议）。一些突出显示的示例（绝不是详尽的列表）是：尽管当前的期望是量子计算机可能需要明显低于其经典的能量来解决某些类别的问题（Arute等人，2019; Meier和Yamasaki，2023），但首先有必要定义和同意指标以量化这些资源以正确地声称这一优势。结果，量化量子计算机的能源效率是一个挑战。为此定义社区所接受的指标和其他与环境相关的指标仍然是一个悬而未决的问题。此外，例如，量子计算系统的支持要求，例如低温冷却本身是资源密集的，因此必须考虑到计算总体资源需求时。另一个开放的问题是资源利用率如何用于有用的量子计算机。要考虑的第二维度是量子计算解决气候和其他环境挑战的潜力。