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以千分之一的成本解锁人工智能计算硬件
神经形态计算领域就是按照这种思路创建的，主要采用原则 1 来展示令人印象深刻的性能 [2]。该计划的一个目标是表明，采用这三者的结合可以使这项工作取得长足进步，并有助于从根本上降低当今人工智能硬件的制造和运营成本。人工智能工作负载提供了一个引人注目的焦点，因为它们对上述原则具有耐受性，并且对提高性能有强烈的商业需求。如果成功，通过该计划实现的收益最终将足以推动商业应用，并且这些技术随后将在从通信系统到天气预报等多个领域得到应用，每个领域都严重依赖于先进的信息处理。
机器学习辅助构建用于噪声量子硬件的浅深度动态假设
门保真度。然而，这些方法中的大多数通常需要大量的预电路测量，这会显著增加计算开销。此外，NISQ 架构的噪声可以从根本上改变动态电路的设计。从池中选择运算符和由此产生的幺正运算可能会与最佳结果有显著偏差，因为它的构造高度依赖于测量（当使用 NISQ 硬件时会产生误差）。因此，在构建动态假设时，减少量子资源的利用至关重要。在这方面，我们应该优先使用基于第一性原理或借助机器学习的方法。这些方法有可能绕过 NISQ 架构带来的任何挑战，避免潜在的陷阱。在这项工作中，我们介绍了一种新方法，它将无监督机器学习 (ML) 技术与基于多体微扰理论的第一性原理策略相结合。最终成果是一个动态构建的假设，它在紧凑性和表现力之间取得了非凡的平衡，所有这些都是在没有大量预电路测量负担的情况下实现的。这个紧凑的假设让我们能够获得分子能量和波函数，这对于准确评估各种分子特性至关重要。它使我们能够探索目前传统计算机无法触及的新化合物和现象。
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 , Yurong Yu 4 , Ian Crawford 5 , Scott Archer-Nicholls 6 , Philip James 7 , Ann Gledson 6 , Gavin Shaddick 8,3 , Robert Haines 2, 6, , Loïc Lannelongue 2 ,9,10,11,12 , Emily Lines 3 ,13 , Scott Hosking 3 ,14 , David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将持续增加且成本将持续降低的隐含假设背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信，环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区——以及当地研究可能带来巨大好处的地区——不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为主要考虑因素还将催化科学研究的创新方法
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 、Yurong Yu 4 、Ian Crawford 5 、Scott Archer-Nicholls 6 、Philip James 7 、Ann Gledson 6 、Gavin Shaddick 8,3 、Robert Haines 2, 6, 、Loïc Lannelongue 2 、9,10,11,12 、Emily Lines 3 、13 、Scott Hosking 3 、14 、David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将继续增加且成本将继续降低的隐含假设的背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区 - 以及当地研究可能带来巨大利益的地区 - 不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为首要考虑因素还将催化科学研究的创新方法。通过将这些变化与基于领域的科学需求理解相结合，我们可以以战略方式为最佳实践制定标准。计算方法的能源需求净零被定义为人类向大气中排放的温室气体与人类从大气中清除的温室气体相平衡的状态。实现净零排放需要社会、政治、经济和技术领域的协调努力 1 。人工智能和数据科学将在这一复杂过程中发挥关键作用，帮助我们了解并最终优化人为能源使用 2 。与这一潜在优势相竞争的是，人工智能和数据科学本身具有巨大的能源和环境成本 3,4 。人工智能研究、开发和应用的资源需求不断增加，各国面临着投资更大规模计算设施以跟上步伐的压力 5 。将环境可持续性嵌入人工智能。人们认识到这种做法对环境的潜在影响，从而推动人们努力使计算更具可持续性，包括采用更节能的硬件、更好地管理数据中心以及使用可再生能源为系统供电 6 。人们还认识到软件架构的作用很重要，要取得进展，需要用户熟练编写高效的代码，以最大限度地减少对环境的影响 5 。有一些举措正在推广用于研究的节能软件（例如，https://greensoftware.foundation/ ），同时还努力为计算科学家制定高级原则 7 。尽管如此，方法的环境可持续性目前并不是计算科学研究界任何部分的主要考虑因素，而且对于那些希望以可持续的方式开发或使用人工智能和数据科学的人来说，几乎没有指导方针。艾伦图灵研究所环境与可持续发展兴趣小组首次会议于 2022 年 3 月 15 日在曼彻斯特举行，会议以一场关于
计算机硬件组件工作表
计算机的 4 个主要硬件组件是什么。 计算机的五个硬件组件是什么。 计算机硬件工作表答案。 计算机的 5 个硬件组件是什么。 直布罗陀计算机商店。 计算机硬件组件 7 级工作表。 计算机硬件组件及其功能是什么。 直布罗陀硬件商店。 直布罗陀计算机维修。 计算机系统中的五个主要硬件组件。 计算机基础：了解计算机硬件 这 15 个工作表的集合旨在帮助学生了解计算机硬件及其各个部分。 工作表涵盖的主题包括计算机的基本组件，包括主板、CPU、内存、输入设备和输出设备。 学生将能够识别和理解每个部分的功能，使他们更自信地使用计算机。 计算机的组成部分是什么？ 计算机是一种可以自动执行逻辑或数学运算的特定电子机器。 计算机的五个基本部分是主板、CPU、内存、输入设备和输出设备。 1. 主板 主板是连接所有其他电子部件（包括 CPU、内存、存储、声卡、网卡、显卡、输入设备和输出设备）的核心组件。它是计算机的通信中心，是最重要的组件。主板还将电压从电源插头传输到计算机。 2. 中央处理器 (CPU) CPU 是计算机的大脑，它执行程序并进行数学和逻辑计算。它通过三个步骤循环完成这些工作：获取、解码和执行。现代 CPU 由多个处理核心组成，可以同时执行许多指令。说到计算机硬件，有三个基本组件：中央处理器 (CPU)、内存和输入/输出设备。 让我们从 CPU 开始，由于其高性能，它会产生大量热量。为了防止过热，大多数 CPU 都配备了风扇和散热器。CPU 本身分为两个主要部分 - 算术逻辑单元 (ALU) 和控制单元 (CU)。 ALU 负责数学计算和决策，而 CU 负责从内存中检索数据以及与其他设备的通信。内存是另一个关键组件，包括主存储和辅助存储类型。主内存（也称为 RAM）存储 CPU 在处理过程中使用的临时数据。这种类型的内存是易失性的，这意味着当计算机关闭时它会丢失。另一方面，辅助存储为操作系统和用户数据等重要文件提供永久存储。辅助存储的示例包括硬盘驱动器 (HDD) 和固态硬盘 (SSD)。输入设备负责向 CPU 提供数据，例如键盘、鼠标、扫描仪和相机。另一方面，输出设备从 CPU 获取处理后的信息，并使用显示器、扬声器、打印机和投影仪等设备以用户友好的格式显示。要理解工作表上所示的计算机系统，学生必须首先研究图表并熟悉每个未标记的组件。一旦他们能够轻松识别所描绘的项目，他们就应该剪下提供的标签。收集所有标签后，他们应该将每个标签与图像中相应的部分匹配，确保精确对齐。一旦满意，他们就可以使用胶水或粘合剂将标签粘贴到空白处，完成他们的任务。这项练习旨在让学生对计算机硬件基础知识有扎实的理解。通过物理剪切、匹配和粘贴，采用触觉和视觉学习方法，这项活动有助于更全面地保留信息。作为计算机技术的动手入门，它简化了常见的硬件组件。最终，这份工作表使学生能够自信地识别和命名必要的计算机部件，为进一步探索信息技术奠定坚实的基础。
卡内基梅隆大学的量子退火研究：算法、硬件、应用
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DAFNI硬件在纽卡斯尔大学增强气候建模
为了帮助博士生，例如我们的地理空间博士培训中心的学生，以及其他潜在的DAFNI用户（例如研究人员）完善了他们的模型，并将DAFNI平台用于他们的研究，我们购买了两台Windows Machines和One Linux Machine和Dafni Hardware Monies。这些作为测试环境的作用，因此用户可以在将模型移至DAFNI生产环境平台之前磨练其模型，该平台提供了更大的可扩展性来进行大量处理。
SnCQA：一种硬件高效的等变量子卷积电路架构
摘要 —我们提出了 SnCQA，这是一组硬件高效的等变分电路，分别针对置换对称性和空间格子对称性，量子比特数为 n。通过利用系统的置换对称性（例如许多量子多体和量子化学问题中常见的格子哈密顿量），我们的量子神经网络适用于解决存在置换对称性的机器学习问题，这可以大大节省计算成本。除了理论上的新颖性之外，我们发现我们的模拟在量子计算化学中学习基态的实际实例中表现良好，我们可以通过几十个参数实现与传统方法相当的性能。与其他传统变分量子电路（如纯硬件高效假设（pHEA））相比，我们表明 SnCQA 更具可扩展性、准确性和抗噪声能力（在 3 × 4 方格上的性能提高了 20 倍，在我们的案例中，在各种格子尺寸和关键标准（例如层数、参数和收敛时间）下节省了 200% - 1000% 的资源），这表明在近时间量子设备上进行实验可能是有利的。
利用三角碳化硅结构中的光子带隙实现高效的量子纳米光子硬件
碳化硅因其色心缺陷的长自旋相干性和单光子发射特性而成为领先的量子信息材料平台之一。碳化硅在量子网络、计算和传感中的应用依赖于将色心发射有效收集到单一光学模式中。该平台的最新硬件开发专注于角度蚀刻工艺，以保留发射器特性并产生三角形设备。然而，人们对这种几何结构中的光传播知之甚少。我们探索了三角形横截面结构中光子带隙的形成，这可以作为开发碳化硅中高效量子纳米光子硬件的指导原则。此外，我们提出了三个领域的应用：TE 通滤波器、TM 通滤波器和高反射光子晶体镜，可用于高效收集和传播光发射模式选择。
csc-207-计算机硬件和系统-...
本课程是一门探索性的计算机硬件系统和维护入门课程，主要面向计算机科学专业的学生。但是，作为一门提供计算机系统安装、配置、优化和升级实践培训的课程，它也满足其他领域学生的需求。作为一门实践课程，重点是向学生传授有用的技能，以提高安装、排除故障、维修和维护计算机系统的能力。涵盖的主题包括计算机系统简介、计算机系统部件、维护技术、方法和工具；诊断技术；系统组装和安装；计算机系统和附件的故障排除和维修；便携式计算机等。课程目标