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EDF Renewables 使用 AVEVA™ PI System™ 来揭示收入损失
这是圣地亚哥一个周五的深夜。EDF Renewables 运营控制中心 (OCC) 的控制员 Max 扫描了多个控制屏幕，这些屏幕显示了该公司分布在北美各地的风力涡轮机的状态。看一眼其中一个屏幕，他发现加拿大某地有几台涡轮机出现故障。Max 意识到自己无法远程重置涡轮机，于是产生了一个棘手但不可避免的问题：他是否应该叫来下班后的维护人员？涡轮机每故障一小时就意味着更多的收入损失。Max 知道这可能会带来巨额损失。但有多少呢？有多少潜在收入损失值得叫来维护人员？直到最近，像 Max 这样的 OCC 控制员还缺乏回答这些问题所需的信息，也许还能节省大量资金。现在，借助 AVEVA PI System，Max 和 EDF Renewables 可以访问做出正确决策所需的数据。
人工智能
让我们记住，一个神经元的能力相当于几台计算机的工作。蜜蜂大脑的质量约为1毫克，总共有85万个神经元，而蚂蚁大脑中有25万个神经元。尽管这些数字的数值相对较小，但需要一台超级计算机来分析这些个体的生命特征。需要花费多年时间观察昆虫、鸟类和其他动物的复杂行为才能找到某些模式。人类大脑包含近 1000 亿个神经元，它们需要能量才能运作。计算机也需要它的源。大脑的神经网络需要持续供应营养，主要是氧气，作为代谢过程的最佳参与者。然而，与自然神经网络相比，人工神经网络的能量需求是巨大的。自然神经网络的生命活动还有许多其他独特的特征，例如反馈现象，这种现象才刚刚被引入人工智能实践中[6, 7]。有三种算法的控制：正在执行的动作、它的程序以及在生物体本身或其外部发生的事件。所有这些过程都对神经网络的效率产生积极的影响。因此，为了开展这一领域的工作，建议继续详细研究自然
智能中最佳路径的数学研究...
本文提出了一种新的模型，用于通过应用单个自动驾驶汽车（AGV）来最大程度地减少转移成本和AGV的断点数量以及平衡点，以最大程度地减少生产线中机器的最佳面积覆盖。本研究中采用的区域覆盖范围的独特优势之一是，它可以最大程度地减少转移成本和断点，从而可以同时为几台机器提供服务。基本假设是指定至少一次确保给定工作区中每个点的覆盖范围的路径。由于本研究中使用了导轨AGV，因此AGV只能在生产线上横穿水平和垂直距离。在垂直和水平距离上的AGV路径的逆转意味着一种故障模式和本文中的点突破。模拟结果证实了该方法的可行性。使用游戏理论可以帮助系统选择最合适的AGV来在短时间内执行任务，从而减少系统的整体响应时间并提高其效率。本文采用受管制的速度政策来避免冲突，这可以帮助最大化系统的效率。通过模拟证明了该策略可以提高AGV系统的灵活性，鲁棒性和效率。
使用区块链技术来确保数字金融交易的模型VolodyMyr Nakonechnyi 1
摘要泄露数据的主要原因之一是人类错误，企业可以大大降低这些错误，以使其交易更加坚不可摧，并且不易窃听。区块链正在与基本的公司流程合并，并且正成为全球每个垂直部门的代名词。区块链技术是完全分散的，并使用基于分类帐的方法连接到网络的几台计算机记录了数据和处理交易。能够将任何数字资产添加到链条并开始交易的能力是区块链最好的事情。与传统的银行系统相比，不会有任何中间商，而且数据将永远是安全的。区块链是一个分布式分类帐，在“块”中收集数据，并向所有正在验证的参与者广播交易。这种分布式分类帐是一个块网络，被称为“区块链”技术，因为分类帐是由离散但链接的块组成的。由于网络上的每台计算机都有区块链的副本，因此用户可以快速确认交易并停止欺诈。本文分析了区块链技术的技术方面，以及它如何影响社会和金融体系。根据这项工作的研究，进一步开发了使用区块链技术保护支付数据的方法。
量子纠错综述
最近，量子计算重新引起了人们的关注，因为已经报道了几台较大规模的量子计算机，例如 [1]。容错量子计算（FTQC）[2]被认为是实现大规模量子计算机必不可少的。FTQC 对量子纠错码（QECC）中的码字执行计算，而不将其解码为原始信息。量子纠错可以分为两大类，一类是经典信息（比特序列）的传输，另一类是量子信息。FTQC 依赖于后者，因为量子计算机的内存由量子信息组成。本综述也关注后者。我们假设读者熟悉传统纠错理论和初等代数。特别是，假设读者具备张量积的知识。熟悉这些知识后，本文就可以自洽地阅读了。虽然本综述只对量子信息做了最低限度的回顾，但我们仍推荐 [3] 作为一本不错的量子信息入门教材。传统的纠错码通过向原始信息中添加冗余来纠正经典信息中的错误。量子不可克隆定理 [4] 认为这种冗余的添加是不可能的，量子纠错也是如此。然而，Shor 通过明确提供 QECC 的例子推翻了这种天真的信念 [5] ，这引发了人们对 QECC 的广泛研究关注，当时提出了许多 QECC 的构造。
混合经典量子计算
摘要。目前，几台商用量子计算机都提供混合经典-量子计算。在这个项目中，金融期权模型——金融市场统计力学 (SMFM) 采用了这种方法。然而，只有经典（超级）计算机才能包含这些模型的量子特征。自 1989 年以来，使用重要性抽样的优化代码自适应模拟退火 (ASA) 已在此类模型中拟合参数。自 2015 年以来，路径积分数值算法 PATHINT 已用于描述多个学科的多个系统。PATHINT 已从 1 维推广到 N 维，并从经典系统推广到量子系统，成为 qPATHINT。已发表的论文描述了 qPATHINT 在新皮质相互作用和金融期权中的应用。SMFM 建模的经典空间拟合非线性非平衡多元统计力学的条件短期概率分布中的参数，而 qPATHINT 建模的量子空间描述量子货币。该项目展示了如何仅使用经典（超级）计算机来计算一些混合经典量子系统。
高等教育中的区块链系统
摘要：区块链已成为ICT和高等教育界面上的重要概念。这是一个系统，其中在点对点网络中链接的几台计算机中保持了交易记录。因此，它允许创建分散的环境，其中数据不受任何第三方组织的控制。本研究提出了有关高等教育领域区块链应用研究的系统文献计量文献综述（LRSB）。综述的综述37篇文章，介绍了有关使用区块链技术来改善高等教育过程的当前含义的最新知识。LRSB发现表明，区块链被用来建立新的干预措施，以改善流行的共享，交付和保护知识数据和个人学生记录的方式。区块链技术的应用正在在高等教育领域进行概念进步，在高等教育领域，它通过改善效率，有效性，隐私控制，技术改进和数据管理机制的安全性而增加了实质性价值。提出了当前文献和进一步研究方向提出的挑战。
Alexander Rich Alexander Hollaender Theodosius Dobzhansky
亚历山大·里奇（Alexander Rich）于1924年11月15日出生于康涅狄格州的哈特福德（Hartford），出生于逃离东欧的秘密的犹太移民。他的母亲贝拉（Shub）Rich，来自白俄罗斯的Horodetz，在1920年与三个少年兄弟姐妹一起移民到美国，加入了他们的父亲Louis Shub，后者六年前到达。旅程是由战争和母亲Esther在流感大流行中的死亡的。一年之内，贝拉与1913年来自基辅附近乌克兰的马克斯·里奇（Max Rich）结婚。尽管他在马萨诸塞州的春季贫困时期长大，但亚历克斯说，他从来没有感到贫穷，因为他的朋友们都处于类似的情况下。亚历克斯的母亲十四岁时去世，高中期间他与亲戚住在一起。在17岁时，亚历克斯被雇用在美国军械库。随着战争的努力，他在高中时就全职工作，第三次。随着战争努力的越野，他同时运行几台机器的能力，他很快就会比附近的任何父母多。
人工智能颠覆：数据中心设计的挑战与指导
AI 工作负载分为两大类：训练和推理。训练工作负载用于训练 AI 模型，例如大型语言模型 (LLM)。我们在本文中提到的训练工作负载类型是大规模分布式训练（大量机器并行运行 6 ），因为它给当今的数据中心带来了挑战。这些工作负载需要将大量数据输入到带有处理器（称为加速器）的专用服务器。图形处理单元 (GPU) 就是加速器 7 的一个例子。加速器在执行并行处理任务方面非常高效，例如用于训练 LLM 的任务。除了服务器之外，训练还需要数据存储和网络来将它们连接在一起。这些元素被组装成一个机架阵列，称为 AI 集群，该集群本质上将模型训练为一台计算机。在设计良好的 AI 集群中，加速器的利用率在大部分训练持续时间内接近 100%，训练时间从几小时到几个月不等。这意味着训练集群的平均功耗几乎等于其峰值功耗（峰值与均值比 ≈ 1）。模型越大，所需的加速器就越多。大型 AI 集群的机架密度从 30 kW 到 100 kW 不等，具体取决于 GPU 型号和数量。集群可以从几个机架到数百个机架不等，通常通过使用的加速器数量来描述。例如，一个 22,000 H100 GPU 集群使用大约 700 个机架，需要大约 31 MW 的电力，平均机架密度为 44 kW。请注意，此功率不包括冷却等物理基础设施要求。最后，训练工作负载将模型保存为“检查点”。如果集群发生故障或断电，它可以从中断的地方继续。推理意味着将之前训练的模型投入生产以预测新查询（输入）的输出。从用户的角度来看，输出的准确性和推理时间（即延迟）之间存在权衡。如果我是一名科学家，我可能愿意支付额外费用并在查询之间等待更长时间，以获得高度准确的输出。另一方面，如果我是一名正在寻找写作灵感的文案撰稿人，我想要一个可以立即回答问题的免费聊天机器人。简而言之，业务需求决定了推理模型的大小，但很少使用完整的原始训练模型。相反，部署模型的轻量级版本以减少推理时间，同时降低准确性。推理工作负载倾向于对大型模型使用加速器，并且根据应用程序的不同，可能还严重依赖 CPU。自动驾驶汽车、推荐引擎和 ChatGPT 等应用程序可能都有不同的 IT 堆栈，以“调整”其需求。根据模型的大小，每个实例的硬件要求可以从边缘设备（例如，智能手机）到几台服务器机架。这意味着机架密度可以从几台
以电子质子氦仪器为例的空间天气辐射仪器
SEP 能量从超热能（几千电子伏）到相对论能（质子和离子为几千兆电子伏）对空间环境表征具有重要影响。它们与太阳耀斑和 CME 驱动的冲击波一起从太阳发射。SEP 事件构成严重的辐射危害，对依赖航天器的现代技术以及太空中的人类构成威胁。此外，它们还对航空电子设备和商业航空构成威胁。因此，必须制定缓解程序。HESPERIA H2020 EU 项目开发了新型 SEP 事件预测工具，并高度依赖于这些工具来缓解 SEP 事件。这些预测工具以及针对它们所预测事件的科学研究自然存在一些共同的局限性，例如基础数据的可用性和质量。可以说，空间天气应用最重要的数据源之一是 1995 年发射的 NASA/ESA SOHO，它自 1996 年以来一直绕拉格朗日点 L1 运行。该航天器的科学有效载荷由几台远程和现场仪器组成，包括 EPHIN，这是一台视场约为 83 的粒子望远镜，几何因子为 5.1 cm2sr，可测量能量在 0.25 至 10.4 MeV 之间的电子以及能量范围在 4.3 至 53 MeV/核子以上的质子和氦