XiaoMi-AI文件搜索系统
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托卡马克内部组件的先进制造工作流程
1996 年 1 月 1 日之后发布的报告通常可通过 OSTI.GOV 免费获取。网站 www.osti.gov 1996 年 1 月 1 日之前制作的报告可由公众从以下来源购买： 国家技术信息服务 5285 Port Royal Road Springfield, VA 22161 电话 703-605-6000 (1-800-553-6847) TDD 703-487-4639 传真 703-605-6900 电子邮件 info@ntis.gov 网站 http://classic.ntis.gov/ 美国能源部 (DOE) 员工、DOE 承包商、能源技术数据交换代表和国际核信息系统代表可从以下来源获取报告： 科学技术信息办公室 PO Box 62 Oak Ridge, TN 37831 电话 865-576-8401 传真 865-576-5728 电子邮件 reports@osti.gov 网站https://www.osti.gov/
taverna：生物信息学工作流的组成和制定的工具
抽象动机：在生物信息学的计算机实验中，涉及计算工具和信息回购的协调使用。以Web服务的形式提供了越来越多的这些资源，并提供了程序化访问。生物信息学科学家将需要在工作流中协调这些网络服务，作为其分析的一部分。结果：Taverna项目开发了一种工具，用于为生命科学社区的生物信息学工作构成和制定。该工具包括一个工作台应用程序，该应用程序提供了用于工作流量组成的图形用户界面。这些工作流是用一种新语言编写的，称为简单的概念统一流量语言（SCU lof），其中在工作流程中的每个步骤都遵循一个原子任务。使用两个示例来说明在计算机实验中可以使用工作台应用程序将其表示为SCU浮动流量的便捷性。可用性：Taverna Work流量系统可作为开源可用，可以从http://taverna.sourceforge.net contact：taverna-users@lists.sourceforge.sourceforge.net
使用OpenMP和MPI
§ Atmosphere, Earth, Environment, Space Weather § Physics / Astrophysics – applied, nuclear, particle, condensed matter, high pressure, fusion, photonics § Bioscience, Biotechnology, Genetics § Chemistry, Molecular Sciences § Geology, Seismology § Mechanical and Aerospace Engineering § Electrical Engineering, Circuit Design, Microelectronics § Computer Science, Mathematics
保险行业中的生成AI：转换工作流程和
本文探讨了在保险行业中生成AI的变革潜力。它检查了当前的保险过程状态，强调了AI可以解决的效率低下和挑战。本文讨论了与保险相关的关键AI功能，包括自然语言处理，预测性建模和自动化文档生成。它概述了AI如何为各种保险角色（例如代理商，承销商和索赔经理）提供帮助，增强和自动化工作流程。本文还涉及AI实施的关键考虑，包括安全性，可靠性和法规合规性。考虑了AI采用和扩展的路线图，以及未来的前景，考虑到新兴的AI趋势，例如联合学习和量子机器学习。在整个过程中，本文提供了现实世界中的示例和数据，说明了AI对保险操作和客户体验的影响。
计算工作流程符合自动电池循环
，虽然其用于X射线差异分析的粉末机与常见的差异仪连接在一起，但22不是作为计算工作OW的一部分而驱动的。然而，在A-LAB项目中，已经证明了由机器学习算法驱动的自动X射线差异，该算法已被证明，由定制的23驱动，但开源源是ware。同样，在物质实验室中，大型语言模型驱动的合成和湿化学已成功证明。24但是，此类任务的编排仍然是“针对现实世界合成的规格设置或[尚未实现]的量身定制”。25它还依赖于使用自定义编排者。为了提高RDM实践的采用和互操作性，使用常见，建立，开源的编排或工作OW Manager（WFMS）是至关重要的。在先前的工作中，Stricker等。进行定制实验的概念概念控制
BIM 和施工管理：经过验证的工具、方法和工作流程
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集成 HPC、AI 和工作流以进行科学数据分析
本报告是由美国政府某个机构资助的工作报告。美国政府及其任何机构或其任何雇员均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证，或承担任何法律责任或义务，或保证其使用不会侵犯私有权利。本文以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务，并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构对其的认可、推荐或支持。本文表达的作者的观点和意见不一定表明或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
CRISPR 工作流程中的内毒素及其对转染效率的影响
图 3. 内毒素水平比较。根据制造商说明 (Lonza)，使用 Limulus Amebocyte Lysate (LAL) 测试测量使用 QIAGEN 的 EndoFree Plasmid Kit 和 QIAGEN Plasmid Plus Kit 以及 Zymo 的 ZymoPureII Endo-Zero Plasmid Kit 制备的质粒 DNA 样本中的内毒素水平。对于每个试剂盒，对 2 个样本进行 1:100 稀释，重复三次测试。测试的标准曲线范围在 0.005 EU/ml 和 50 EU/ml 之间。EndoFree Plasmid Plus 试剂盒产生的质粒 DNA 不含任何可检测的内毒素，而 Plasmid Plus 试剂盒提供的质粒 DNA 中内毒素含量显著降低。相比之下，ZymoPureII 产生的质粒 DNA 含有大量内毒素。通过琼脂糖凝胶电泳评估的两个试剂盒的质粒 DNA 的产量和质量相当（未显示数据）。
在软件定义的车辆中进行实时和高效的感知工作流
摘要 - 随着对软件定义的VEHICE（SDV）的需求不断增长，基于深度学习的感知模型在智能运输系统中变得越来越重要。但是，由于其实质性的要求，这些模型在实现实时和有效的SDV解决方案方面面临着巨大的挑战，这些要求在资源约束车辆中通常不可用。因此，这些模型通常会遭受低吞吐量，高潜伏期和过多的GPU/内存使用量，因此对于实时SDV应用而言，它们不切实际。为了应对这些挑战，我们的研究重点是通过在各种组合环境中整合修剪和量化技术来优化模型和工作流程，并利用诸如Pytorch，ONNX，ONNX运行时和Tensorrt之类的框架。我们系统地进行了分类并评估了三种不同的修剪方法，并结合了多个精确量化工作流程（FP32，FP16和INT8），并根据四个评估指标呈现结果：推理吞吐量，延迟，延迟，GPU/内存使用情况以及准确性。我们设计的技术，包括修剪和量化，以及优化的工作流程，可以达到最高18倍的推理速度和16.5倍越高的吞吐量，同时将GPU/内存使用量最多减少30％，所有这些都对准确性的影响最小。我们的工作建议使用用FP16精度和组修剪来量化的火炬 - 荷兰 - 托管工作流，作为最大程度地提高推理性能的最佳策略。它表现出在SDV中优化实时，有效的感知工作流程的巨大潜力，这有助于增强深度学习模型在资源约束环境中的应用。
Blackbox.ai 使用 SambaNova Cloud 来支持代理工作流程
Blackbox 利用 SambaNova Cloud 自动化 CyberCoder 任务，包括从头开始构建应用程序、调试代码以及向现有程序添加功能。“我们每秒向 SambaNova Cloud 发送数百个请求，使用 8B 模型，我们的完成速度提高了 3 到 4 倍，我们计划在 2024 年底之前提高利用率”，Rizk 说道，“高性能和低延迟对我们来说非常重要。代理工作流程本质上更长，但这些模型具有更快的推理速度和低延迟，使我们能够优化以获得更好的用户体验。”“不仅技术非常棒，支持也非常棒”，Rizk 说道，“SambaNova 团队在测试和生产阶段对我们的响应和支持速度非常出色，这是一个真正的差异化因素。”要了解有关 SambaNova Cloud 的更多信息，请访问：cloud.sambanova.ai