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探索世界各地的人类肠道真核微生物群
总而言之，既不能确认也没有反驳全球真核核心的存在或不存在。然而，由于个体数量的异质性，已经谨慎地证明了某些特定的区域核心的存在。这证明了未来需要继续探索人类微生物组的真核比例。
基于人工智能的脑部计算器交互神经接口及其并行编程，使用群集移动设备上的高性能计算
因此，下一个提到的结果遵循。基于通过实验测量左手和右手拇指运动过程中大脑电活动获得的EEG信号，我们获得了用于训练集合随机森林算法的输入和输出数据，该算法是通过Scikit-Learn库的软件工具实现的。使用Joblib库的软件工具，可以通过将N_JOBS HyperParameter的值设置为-1时在物理内核和计算机流程上训练集合的随机森林算法时并行化计算。基于DASK库的软件工具，将并行计算分布在群集计算机系统的物理核心及其流中，这使得组织高性能计算以训练集合随机森林算法。结果，根据质量指标：准确性，ROC_AUC和F1评估了创建算法，软件 - 硬件计算管道的质量。所有这些一起制作
2024 年核心日
时间 活动 上午 9:00 抵达并签到，享用咖啡和糕点 上午 9:20 Cassandra Quave 博士 埃默里管理学院研究核心副院长 核心日介绍 上午 9:30 David Stephens 博士 伍德拉夫健康科学中心研究副总裁 欢迎致辞 上午 9:40 展厅开放 上午 9:45 Laura Fox-Goharioon 综合细胞成像核心总监 综合细胞成像核心：连接专业知识和技术，实现高级成像研究 上午 10:00 Anton Bryksin 博士 佐治亚理工学院分子进化核心实验室总监 协同优势：核心设施服务合作的力量 上午 10:15 咖啡休息 上午 10:45 Hari Trivedi 博士 AI 图像提取核心 (AI 2 EC) AI 大规模放射学数据集提取和管理：乳腺成像经验 上午 11:00佐治亚研究联盟 联盟案例 11:15 AM 午餐休息 12:15 PM Jeremy Boss 博士 埃默里管理学院研究核心临时副院长 核心现状 12:30 PM Adriana Harbuzariu 博士 埃默里干细胞和类器官核心 (ESCOC) 核心主任 iPSC 中基因编辑细胞系的生成和应用 12:45 PM Deborah Mook 博士 埃默里动物研究部 动物资源部执行主任 1:00 PM Lyra Griffiths 博士 埃默里综合基因组学核心 (EIGC) 核心主任 EIGC 基因组学服务 1:15 PM Ricardo Guerrero-Ferreira 博士
氧化还原会触发客人的释放和吸收一系列基于阿索皮丁的金属 - 有机胶囊
使用外部刺激对来宾释放和重新捕获的精确控制是一个宝贵的目标，有可能实现新的化学纯正方式。包括分子胶囊配体核心内的氧化还原部分，以触发客人的释放和吸收，但事实证明是有效的，但是该技术仅限于某些胶囊和客人。在此，证明了来自二置，三位文和四型配体的一系列新型金属有机胶囊的构造，所有这些都包含与Fe II中心协调的氧化还原活性的Azo基团。与基于亚米吡啶的类似物相比，这种新的基于硫基吡啶的胶囊具有较大的空腔，能够封装更多庞大的客人。还原胶囊后，它们的客人被释放，然后在胶囊通过氧化再生时可以重新安装。由于氧化还原中心位于配体臂上，因此它们是模块化的，并且可以连接到各种配体核心，以变化和可预测的结构。因此，该方法显示了一种通用方法，用于设计氧化还原控制的访客释放和摄取系统。
企业基础模型面临的人工智能基础设施挑战
AIU 概述：• 完整的 AI 加速器，插入标准 PCIe 插槽 • 32 个第三代 AI 核心 • 针对 AI 推理进行了优化，同时支持所有微调和训练操作 • 旨在简化云集成，在 Red Hat 堆栈中启用 • 支持所有常见的神经网络类型
聚乳酸（PLA）降解对3D印刷晶格结构的动态机械响应的影响
摘要：基于材料 - 排斥的3D打印与多乳酸（PLA）已改变了各种行业的轻量级晶格结构的生产。尽管PLA提供了诸如环保性，可负担性和可打印性等优势，但由于环境因素而导致其机械性能降低。这项研究研究了在室温，湿度和自然光暴露下造成物质降解的PLA晶格结构的影响。在Poisson的比例，poisson的比率和蜂窝的比例上，在泊松比，正对阴性（PTN）梯度方面进行了四种晶格核心类型（辅助性，负阳性（NTP）梯度，以及由于产量压力和失败菌株的下降而导致机械性能的变化。在各种屈服应力和失败应变水平下的机械测试和数值模拟评估了降解效应，并使用未基因的材料作为参考。结果表明，尽管物质减弱，但泊松比的结构对局部粉碎表现出了较高的抵抗力。与减少其屈服应力相比，降低材料的脆性（故障菌株）对影响反应的影响更大。这项研究还揭示了梯度核的潜力，梯度核心在中等降解（60％和80％的参考值下）（屈服强度和失败菌株）在中等降解（屈服强度和失败菌株）下表现出平衡（维持相似的峰值峰值力（保持相似的峰值峰值）和能量吸收（比辅助核高40％））。这些发现表明，使用辅助设计的泊松比的梯度结构对于在可变的环境条件下既需要强度和弹性的AM零件都是有价值的选择。
NEC 直接液体冷却技术
● 570 台 2U4N 服务器，用于 2,280 个双处理器节点 ● 4,560 个 AMD Epyc 7601 32 核处理器 ● 总共 145,920 个核心 ● 仅 DLC 处理器冷却回路 ● 30 个 DLC 冷却机架，配备 15 个行内冷却器 ● InfiniBand HDR 核心交换机、HDR100 边缘交换机 ● 两个带有行内冷却器的 ILC 冷却机架，用于存储系统
Archimedes实验：量子真空可以感觉到重力吗？
每个节点•2 x 6240r（24芯2.4 GHz 165W）CPU•192 GB DDR4•10 GBPS以太网•2 x 800GB NVME SSD•HDR 100 Mellanox NIC•3.675 TF峰（68％RMAX）•40 port hdr 200 hdr 200 empe•14.75 tf•14.75 tf（64. 1％）
关键事实和数据 – CERN 数据中心
CERN 数据中心是 CERN 整个科学、管理和计算基础设施的核心。所有服务（包括电子邮件、科学数据管理和视频会议）都使用数据中心的设备。CERN 的大部分 IT 设备都托管在梅林数据中心。不过，第二个网络枢纽已于 2017 年启用，位于普雷维桑 (https://home.cern/news/news/computing/inauguration-second-cern-network-hub)。LHCb 还向 IT 部门借出了两个集装箱（https://home.cern/news/news/computing/alice-and-lhcb-upgrade-their-data-centres），直到 2025 年可能开始的长期停机 3 (LS3)。大约 470 000 个处理器核心和 11 000 台服务器全天候运行。截至 2021 年 10 月底，CERN 数据中心目前运行着约 14,000 台虚拟机。CERN IT 在 9,000 多个物理节点上运行私有 OpenStack 云，拥有约 300,000 个核心，通过虚拟机或直接作为裸机服务器提供给用户。使用过量使用作为一种有效利用可用物理资源的措施