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先进制造 - 能力图
CAEL 与州立系统合作，在整个联邦的主要行业中开发了以下能力图。CAEL 认识到成人学习者是美国经济的支柱，因此帮助在教育和职业成功之间建立明确、可行的联系，提供促进可持续和公平经济增长的解决方案。CAEL 与劳动力和经济开发商、高等教育工作者、雇主、行业团体、基金会和其他使命一致的组织合作，打开机遇之门。通过与这些利益相关者合作，我们培养了一种创新的终身学习文化，帮助个人及其社区蓬勃发展。CAEL 成立于 1974 年，是 Strada Education Network 的附属机构，是一家非营利性的 501(c)(3) 会员组织。
D4.1 应用领域和能力图 | Excellerat
2.1 参考应用程序第一个参考应用程序 Nek5000 (C1) [1] 是一个基于谱元法 (SEM) 的流体和传热求解器，具有悠久的开发历史。在 20 世纪 90 年代中期，它是第一个可用于分布式内存计算机的代码，并于 1999 年因算法质量和持续的并行性能而获得了戈登贝尔奖。良好的扩展属性是通过将基于 SEM 的域分解为一系列不相交的谱子域来实现的，这允许将全局算子分解为一组局部执行的密集矩阵-矩阵乘法，并结合通过直接刚度求和的通信步骤。这种域分解也可用于提高模拟的可靠性，因为可以在运行过程中动态修改域分解以最小化估计的计算误差。在 EXCELLERAT 中，KTH 将致力于 Nek5000 的开发，重点关注与 WP4 服务数量相对应的多个方面，例如：使用伴随算法（内在优化方法）进行自适应网格细化、不确定性量化（数值方法、数据缩减算法）、使用加速器（移植到新架构、节点级性能工程）或后处理数据缩减（现场可视化）。它涵盖了从预处理阶段开始的整个模拟周期，其中必须生成相对复杂几何的粗六边形网格（网格划分算法）。在模拟阶段，我们将专注于非一致网格的压力预处理器（数值方法）和通信内核（系统级性能工程）。
D4.1 应用领域和能力图 | Excellerat
2.1 参考应用程序 第一个参考应用程序 Nek5000 (C1) [1] 是一个基于谱元法 (SEM) 的流体和传热求解器，具有悠久的开发历史。在 20 世纪 90 年代中期，它是第一个可用于分布式内存计算机的代码，并于 1999 年因算法质量和持续并行性能而获得 Gordon Bell 奖。良好的缩放特性是通过将基于 SEM 的域分解为一组不相交的谱子域来实现的，这允许将全局运算符拆分为一组局部执行的密集矩阵-矩阵乘法，并结合通过直接刚度求和的通信步骤。这种域分解也可用于提高模拟可靠性，因为可以在运行过程中动态修改域分解以最小化估计的计算误差。在 EXCELLERAT 中，KTH 将致力于 Nek5000 的开发，重点关注与 WP4 服务数量相对应的多个方面，例如：使用伴随算法（内在优化方法）进行自适应网格细化、不确定性量化（数值方法、数据缩减算法）、使用加速器（移植到新架构、节点级性能工程）或后处理数据缩减（现场可视化）。它涵盖了从预处理阶段开始的整个模拟周期，其中必须生成相对复杂几何形状的粗六边形网格（网格划分算法）。在模拟阶段，我们将专注于非一致网格的压力预处理器（数值方法）和通信内核（系统级性能工程）。
绘制印度人工智能潜力图
创新。尽管印度拥有的人工智能专利数量与其人工智能研究产出相比非常少，但印度仍位列人工智能专利产量前 10 名，自 2012 年以来，人工智能专利申请量高速增长，这得益于人工智能相关发明的快速增长。印度人工智能专利的四大类别是个人设备和计算、商业、电信和生命科学，这四大类别占印度人工智能专利总数的 70% 以上，表明印度创新者专注于将人工智能应用于传统优势领域。过去二十年，印度在人工智能专利方面取得了长足进步，其专利制度不断更新，企业开始看到使用专利保护其创新的好处。尽管如此，印度仍需很长的路要走才能赶上中国和美国，这两个国家目前是人工智能专利的主要来源。
绘制印度人工智能潜力图
创新。尽管印度拥有的人工智能专利数量与其人工智能研究产出相比非常少，但印度仍位列人工智能专利产量前十大国家之列，自 2012 年以来，受人工智能相关发明快速增长的推动，印度的人工智能专利申请量呈高速增长。印度人工智能专利的四大类别是个人设备和计算、商业、电信和生命科学，这四大类别占印度人工智能专利总数的 70% 以上，表明印度创新者专注于将人工智能应用于传统优势领域。过去二十年，印度在人工智能专利方面取得了长足进步，其专利制度不断更新，企业开始看到使用专利保护其创新成果的好处。话虽如此，印度仍需很长的路要走才能赶上中国和美国，这两个国家目前是人工智能专利的主要来源。
通过亲和力图在端口中的metavers
摘要：一个元的环境是人类作为网络空间中的化身在社会和经济上互动的环境，它是对现实世界的隐喻，但没有其物理或经济局限性。许多人使用这项新技术与他人建立联系，交换内容或发现新的爱好。与其他虚拟世界不同，Metaverse提供了一个可以塑造的在线世界。对于西班牙港口系统的端口，旨在确定可以在短期内通过亲和力图在短期内开发的新虚拟端口生态系统，该图是一个图表，该图用于由一个小组提供的关于在特定区域中存在的复杂问题的想法组织，在这种情况下，在这种情况下，在端口系统中到达端口系统中的META端口。主要的结论是，要推进这一概念，新的操作模型以及客户和服务是必须做出最大努力的障碍。
开放量子系统的自洽动力图
在某些情况下，可以使用依靠Born-Markov近似的主方程来成功描述开放量子系统，但是超越这些方法已经经常是必要的。在这项工作中，我们为开放量子系统介绍了NCA和NCA-Markov动力学图，这些量子系统超出了这些主方程式，以自隔一的近似值（称为非交叉近似（NCA））代替了天生的近似值。这些地图与主方程式正式相似，但允许以中等的数值成本捕获环境的非扰动效应。为了证明其功能，我们将它们应用于欧姆和亚欧姆环境的零温度下的自旋 - 玻色子模型，这表明它们既可以定性地捕获其强耦合行为，又可以在标准主方程之外进行定量正确。
使用神经场生成机器人能力图
操纵器的工作空间（定义为它可以达到的所有职位）是确定其操作适用于给定任务的重要方面。对于许多应用程序，有趣的是通过将能力措施分配给工作空间中的每个位置，例如Yoshikawa提出的可操作性指数[29]，从而生成所谓的能力图。能力图有助于许多随后的任务，例如运动计划[30，20，24]，本地化[21，23]，人体机器人相互作用[25，31]和硬件设计[14]。使用传统方法进行准确的能力图需要数小时才能计算[30，20]。尤其是在机器人形态会发生变化的情况下，例如在模块化机器人[27，1]或机器人设计[7，12]的背景下，计算复杂性因此大大限制了能力图的适用性。这项工作使用神经领域[26]来有效地生成各种串行操作器的能力图。在数值实验中，我们表明可以平均创建具有300,000多个查询位置的精确能力图。此外，我们表明我们的方法概括为分布样本。
![BERT和GPT语言模型的基于变压器的学习[0.4in] Avinash Kak Purdue University [0.1in]](/simg/g:\will\search\icon\source\b\b1789adb5a6ebb10f058c438310417bef2bfc880.webp)
BERT和GPT语言模型的基于变压器的学习[0.4in] Avinash Kak Purdue University [0.1in]
[正如我第14周讲座所述，变压器学习了输入的注意力图。忽略批处理轴，如果您在其输入中喂食[n w，m]张量，其中n w是元素的数量（令牌，补丁等）在每个元素的嵌入矢量表示的大小中，变压器的输出也将被形成[N W，M]，但有所不同。当您将学习的Q和k t张量乘以最终输出时，您将获得一个N W×N W数组，该数组是输入序列的N W元素上的注意力图。注意力图数组的元素（i，j）指示输入中的ith元素在同一输入中的j th元素中何种程度。 ]