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World File Search System伸缩
可拉伸的，可识别和编码的触觉感觉的可伸缩的皮肤可通态神经形态系统
在生物体验系统中，信息的感知，转移和处理依赖于分布的平行神经网络来有效解决复杂而非结构化的现实世界问题。1,2，例如，Tac-Tile感觉与机械信号转换为机械感受器的电信号有关。3然后这些电信号通过神经纤维流动到拟南芥，诱导神经递质的释放和突触后膜的发射，最后将它们传递到大脑中以形成触觉。神经编码和学习是在协作和处理外部信息的过程中进行的。受到生物系统的启发，已经开发出神经形态电子来重建和增强智能功能，4
可持续可伸缩电池用于下一代可穿戴设备
在大规模模拟中，由于量子方法的数值成本很高，原子之间的相互作用通常不能从第一个原理计算。相反，它们通常是使用力ELDS（FFS）对势能的物理动机功能形式进行建模的，并进行参数化以匹配从头算能的能量和/或再现实验数据。最广泛的FF是所谓的经典力eLS（例如Amber 1或Charmm 2），它们结合了XED-Charge Colomb电位和Lennard-Jones的相互作用来模拟分子间电位。这些模型在数值上非常有效，可以在长期尺度上模拟非常大的系统。然而，它们的简单功能形式缺乏极化和多体效应，这对于正确描述某些系统至关重要（例如在极性溶剂，PI堆叠或复杂的蛋白质结构中溶剂化3）。更先进的力量eelds - 例如Amoeba，4 TTM，5
通过切割增强量子电路的可伸缩性
在NISQ时代，量子算法仅限于宽度和深度降低的电路。混合经典量子算法，例如变分量子算法（VQAS），旨在通过反复运行浅参数化电路来解决深度瓶颈问题。但是，可用QPU中的QPU和古典计算机中的内存数量仍然限制了VQAS的适用性。为了构建高性能量子计算环境，我们将HPC技术与门切割相结合以增强可扩展性。以这种方式，我们可以依次执行量子电路较少的量子电路的一部分，或在单独的计算机中并行执行。在这里，我们仅使用适用于玩具模型和VQA的准概率分解来模拟仅使用局部门模拟两倍的门。此方法引入了所需执行次数的开销，但对于低深度量子电路，例如变化量子eigensolver（VQE）电路可能是合理的。我们探讨了在VQE问题中切割门的潜力，首先是减少噪声对基态能量的影响，其次是仿真资源。
用于增强传感器和电子元件的磁致伸缩材料
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Intel第四代Xeon可伸缩处理器已启动为...
从根本上讲，英特尔主张内置的加速能力可以有效地提高CPU核心计数和复杂性的性能。从我们看来，英特尔已经证明了前一代Xeon可伸缩处理器在特定的现实世界中每瓦提供突破性的性能，已经具有广泛的可信度。因此，客户和用户获得了更有效的CPU使用，减少功耗和提高投资回报率的范围。总的来说，英特尔通过英特尔内置加速器创新，英特尔正在重新定义竞争格局，以使内置加速能力和每核绩效在数据中心和云环境中最高的选择标准。
HW-SW-CO设计对量子计算可伸缩性的影响
摘要 - 量子处理单元（QPU）的使用有望迅速解决计算问题。然而，当前的设备受量子数的数量限制，并且遭受了明显的缺陷，从而阻止了实现量子的优势。要迈向实用实用程序，一种方法是应用硬件软件共同设计方法。这可能涉及对量子执行环境的问题制定和算法的定制，但也需要将QPU的物理特性调整为特定应用程序。在这项工作中，我们遵循后一条路径，并研究关键数字（电路深度和门计数）如何解决四个基石NP核电组的问题随量身定制的硬件属性而变化。我们的结果表明，实现近乎最佳的性能和属性并不一定需要最佳的量子硬件，而是可以通过更简单的结构来满足，这些结构有可能实现许多硬件方法。使用统计分析技术，我们还确定了适用于所有主题问题的基本通用模型。这表明我们的结果可能普遍适用于其他算法和问题域，而量身定制的QPU可以在其最初设想的问题域之外找到效用。尽管如此，可能的改进仍突出了QPU量身定制对量子软件实用的部署和可扩展性的重要性。索引术语 - 量价计算，软件工程，硬件软件共同设计，量子算法性能分析，量子应用的可扩展性
模块组装的弹性体显示大量应变僵硬的能力和高可伸缩性
弹性体是必不可少的材料，因为它们的灵活，可拉伸和弹性性质。但是，构成弹性体的聚合物网络结构通常是不均匀的，从而限制了材料的性能。在这里，具有前所未有的应变性能力的高度可拉伸的弹性体是基于模块组装策略启用的高度均匀网络结构而开发的。弹性体是通过狭窄的分子量分布的星形脂肪族聚酯前体的有效末端链接来合成的。所得的产品显示出高强度（≈26mPa）和显着的可伸缩性（伸展比在突破≈1900％），以及良好的疲劳性耐药性和缺口不敏感性。此外，它显示出超出任何现有软材料的性能的非凡应变性功能（> 2000倍的增长）。这些独特的特性是由于应变诱导的聚合物链在均匀拉伸的网络中的排序，如原位X射线散射分析所揭示的那样。通过实现一个简单的变量sti sti sti sti or sectuator，用于软机器人技术，证明了这种伟大的应变性能力的实用性。
使生物经济实现，发展为可伸缩性和信用性
使用发酵（微生物的生长，请参见词汇表）生产和修改食物并不是什么新鲜事物。诸如面包，啤酒，酸奶或柠檬酸之类的产品都是以这种方式制造的。制药行业还使用微生物作为微型药品工厂，例如用于胰岛素。生物经济现在将发酵的使用扩展到创新食品和生物材料。蓝色地平线投资组合中食品空间中的示例包括每一个生产无动物的蛋清蛋白质，色彩学的一系列食物颜色，以及用于增强颜色，质地和味道的食品成分。如《好食品研究所》的报告中概述了许多公司在这个领域中活跃。在食品价值链上进一步的上游，蓝色地平线投资组合公司Agbiome创建了微生物的作物保护解决方案。
通过粗粒分量并发提高地球系统模型的可伸缩性 - 与图标v2.6.5建模系统的案例研究
摘要。在Exascale计算时代，具有前所未有的计算能力的机器可用。使这些大规模平行的机器有效地使用了数百万个核心，提出了一个新的挑战。需要多级和多维并行性来满足这种挑战。粗粒分量并发性提供了一个差异的并行性维度，该维度通常使用了通常使用的并行化方法，例如域分解和循环级别的共享内存方法。虽然这些主教化方法是数据并行技术，并且它们分解了数据空间，但组件并发是一种函数并行技术，并且分解了算法MIC空间。并行性的额外维度使我们能够将可扩展性扩展到由已建立的并行化技术设置的限制之外。，当通过添加组件（例如生物地球化学或冰盖模型）增加模型复杂性时，它还提供了一种方法来提高性能（通过使用更多的计算功率）。此外，货币允许每个组件在不同的硬件上运行，从而利用异质硬件配置的使用。在这项工作中，我们研究了组件并发的特征，并在一般文本中分析其行为。分析表明，组件并发构成“并行工作负载”，从而在某些条件下提高了可扩展性。这些通用考虑是
3D可伸缩量子卷积神经网络用于分类应用中的点云数据处理
由于嘈杂的中间量子量子（NISQ）时代已经存在，因此量子神经网络（QNN）绝对是对许多经典神经网络无法解决的许多问题的承诺解决方案。此外，量子卷积神经网络（QCNN）现在正在受到很多关注，因为它可以处理与QNN相比的高维输入。但是，由于量子计算的性质，很难扩大QCNN以提取由于贫瘠的高原而提取足够数量的特征。这在具有高维数据输入的分类操作中尤其具有挑战性。但是，由于量子计算的性质，很难扩大QCNN以提取由于贫瘠的高原而提取足够数量的特征。这尤其是具有高维数据输入的分类操作中的挑战。为此，提出了一种新颖的3D可伸缩QCNN（SQCNN-3D），以用于分类应用中的点云数据处理。此外，在SQCNN-3D顶部还考虑了反向保真度训练（RF-Train），用于使用量子计算的保真度有限的Qubits多样化特征。我们的数据密集型性能评估验证了所提出的算法是否达到了所需的性能。