(未通过同行评审认证)是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2023年12月14日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.12.13.571465 doi:Biorxiv Preprint
摘要。本文深入探讨了人工智能 (AI) 在并行编程中的蓬勃发展,强调了其改变计算效率和开发人员体验格局的潜力。我们首先探讨了并行编程在现代计算中的基本作用及其带来的固有挑战,例如任务分配、同步和内存管理。人工智能的出现,尤其是在机器学习和深度学习中,为这些挑战提供了新颖的解决方案。我们讨论了人工智能在自动创建并行程序中的应用,重点是自动代码生成、自适应资源管理和增强开发人员体验。本文研究了特定的人工智能方法——遗传算法、强化学习和神经网络——及其在优化并行编程各个方面中的应用。此外,我们深入探讨了将这些人工智能方法结合起来以产生协同效应的前景,强调了提高效率和准确性的潜力。我们还强调了将人工智能技术与现有开发工具相结合的重要性,旨在将人工智能的好处带给更广泛的开发人员。本文最后展望了未来的研究方向,包括开发适应并行编程中不同任务和环境的自适应 AI 模型。这些进步有望使并行编程更加强大、更易于访问和更高效,为计算能力和创新的新时代铺平道路。
摘要:考虑数据可靠性,用于相位不连续性重构的对偶残差优化连接提供了更可靠的方案并产生了更稳健的解缠结果。然而,它们的实际实现通常涉及耗时的迭代全局操作,不适合应用于大块干涉合成孔径雷达(InSAR)相位数据的相位解缠(PU)。提出了一种基于局部最小可靠性对偶扩展的并行PU方法。在给定质量权重图的情况下,基于残差定义对偶可靠性,并引入最小可靠性残差对来表示可能的不连续边界。我们提供了一种具有局部最小可靠性搜索和对偶合并的对偶动态扩展方法。最终获得的最小平衡树用于在可靠性图的帮助下对PU进行路径集成。可靠性图的计算、残差对搜索和动态扩展被设计为并行进行。我们采用基于艾科纳方程和洪水填充的界面传播方案进行并行实现。采用所提方法处理了两大块机载 InSAR 数据,实验结果和分析验证了该方法对大规模 PU 问题的鲁棒性和有效性。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 4.0 Unported 许可证发布。分发或复制
结果:2小时的餐后血糖,糖基化的血红蛋白,胰岛素抵抗指数,总胆固醇,低密度脂蛋白胆固醇,体重指数,腰围,腰围,收缩压和舒张压血压在干预后的介入显着降低。相比之下,高密度脂蛋白胆固醇高于干预前,并且在统计学上很重要(p <0.05)。随访1年后,对照组的糖基化血红蛋白和体重指数高于干预前,并且在统计学上是显着的(p <0.05)。2小时的餐后血糖,糖基化的血红蛋白,胰岛素抵抗指数,体重指数和藜麦组的平均舒张压在统计学上显着低于对照组,而高密度脂蛋白胆固醇较高(p <0.05)。藜麦组参与者的转化率(7.8%)在统计学上显着低于对照组(20.3%)(χ2= 12.760,p = 0.002)。逻辑回归分析表明,藜麦消耗是防止糖尿病进展的保护因素(p <0.05)。
结果3050名参与者(1440 GR,1610个标准护理)在38个英国集群中招募(20 GRS,18个标准护理)。平均年龄为65.7岁(标准偏差12),男性为69%,平均基线宽限分数为119.5(标准偏差31.4)和GRS和标准护理的125.7(34.4)。GRS的指南推荐过程的吸收为77.3%,标准护理的摄取为75.3%(优势比1.16,95%置信区间为0.70至1.92,p = 0.56)。GRS没有显着改善第一个复合心脏事件的时间(危险比0.89,95%置信区间0.68至1.16,p = 0.37)。基线调整后的EQ-5D-5L实用程序在12个月(差异-0.01,95%置信区间-0.06至0.04)和12个月内住院持续时间(平均11.2天,标准偏差18天V 11.8天,19天,19天)与GRS和标准护理相似。
变异量子算法(VQA)已成为一种有希望的近期技术,可以探索嘈杂的中间尺度量子(NISQ)设备上实用的量子优势。然而,由于反向传播的不可能和大量测量成本引起的参数训练过程效率低下,对VQA的大规模开发构成了巨大挑战。在这里,我们提出了一个参数并行分布的变分量子算法(PPD-VQA),以通过使用多个量子处理器进行参数并行训练来加速训练过程。为了在现实的噪声场景中维持PPD-VQA的高性能,提出了一种替代训练策略来减轻多个量子处理器之间噪声差异引起的加速度衰减,这是不可避免的共同的分布式VQA的常见问题。此外,还采用了梯度压缩来克服潜在的通信瓶颈。所达到的结果表明,PPD-VQA可以提供一个实用的解决方案,以协调多个量子处理器,以将多个量子处理器与大规模实词应用程序进行协调。
使用微聚焦 MeV 质子束 (micro-PIXE) 的质子诱导 X 射线发射是一种强大的分析工具,可用于定量分析样品中微量和痕量元素的空间分布,分辨率可达微米。位于卢布尔雅那的 Jo ˇ zef Stefan 研究所 (JSI) 微分析中心的离子探针光束线 1 通常用于执行 micro-PIXE 映射。由于其出色的功能(例如对冷冻水合组织进行 micro-PIXE 分析 2),它吸引了广泛的用户群,尤其是来自生物学和医学领域的用户 3 – 5 我们的微探针分析的最大总表面积限制为 ∼ 1 mm 2 。后者,再加上对真空样品环境的需求,带来了一些重要的实验限制。因此,我们最近升级了我们的外部光束线,现在可以与微探针光束线互补使用,以中等横向分辨率(几十毫米)对较大的物体进行空中微 PIXE 分析。6
对于工业并行机器人的加工过程,移动平台和链接产生的重力将导致工具头预期的加工轨迹的偏差。为了评估此偏差并绕过它,有必要执行机器人刚度模型。但是,在先前的刚度分析中很少考虑重力的影响。考虑到链接/关节合规性,移动平台/链路重力以及每个链接的质量中心位置,本文为工业并行机器人提供了一种有效的刚度建模方法。首先,与每个组件相对应的外部重力由重力和质量中心位置的影响下的静态模型确定。然后,通过运动学模型获得了每个组件的相应Jacobian矩阵。随后,通过悬臂梁理论和基于FEA的虚拟实验获得了每个组件的遵从性。依次确定整个平行机器人的刚度模型,并在几个位置计算平行机器人的笛卡尔刚度矩阵。此外,可以预测工具头在每个方向上的主要刚度分布。最后,通过比较计算出的刚度和在相同条件下测量的刚度的比较来证明具有重力的刚度模型的有效性。
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紧凑的量子数据表示对于数据分析的量子算法这一新兴领域至关重要。我们引入了两种新的数据编码方案 QCrank 和 QBArt,它们通过均匀控制的旋转门具有高度的量子并行性。QCrank 将一系列实值数据编码为数据量子位的旋转,从而实现高存储密度。QBArt 直接将数据的二进制表示嵌入计算基础中,需要更少的量子测量,并有助于对二进制数据进行易于理解的算术运算。我们介绍了针对不同类型数据的几种拟议编码应用。我们展示了用于 DNA 模式匹配、汉明重量计算、复值共轭和检索 O(400)位图像的量子算法,所有算法都在 Quantinuum QPU 上执行。最后,我们使用各种可云访问的 QPU(包括 IBMQ 和 IonQ)来执行其他基准测试实验。