XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System加速
通过降低通信成本来加速风能模拟
指导和指导者：Ann Almgren、Don Willcox、Weiqun Zhang、Aaron Lattanzi 计算科学与工程中心 (CCSE)、AMCR 部门、伯克利实验室
MADTP：多模式对准引导的动态令牌修剪，以加速视力 - 语言变压器
视觉 - 语言变压器（VLT）最近显示出巨大的成功，但同时伴随着大量的计算成本，其中主要原因可以归因于大量的视觉和语言令牌。存在用于压缩VLTS的令牌修剪研究主要遵循基于单模式的方案，但忽略了对齐不同模态来指导令牌修剪过程的关键作用，从而导致重要的代币在另一个模态分支中错误地修剪一个模态。同时，现有的VLT修剪作品也缺乏基于不同输入样本动态压缩每一层的灵活性。为此，我们提出了一个名为M Ultodal的新颖框架，用于加速变化VLT的木质制成d ynamic t ynamic t oken p Runing（MADTP）。具体来说，我们首先引入了精心设计的多模式对齐指导（MAG）模块，该模块可以使相同语义概念的特征与不同的模式相结合，以确保修剪的代币对所有模式都不太重要。我们进一步设计了一种新型的dy-namic令牌修剪（DTP）模块，该模块可以根据不同的输入实例自适应地调节每个层中的令牌压缩比。对各种基准测试的广泛实验表明，MADTP可以显着确定多种模型的计算复杂性，同时保留竞争性能。值得注意的是，当将MADTP应用于NLVR2数据集中的BLIP模型时，可以将GFLOPS降低80％，而性能降低少于4％。该代码可在https://github.com/double125/madtp上找到。
Agrirobot获得资金以加速自主农业安全软件的发展。
lizzie blythe lizzie.bly@ederalab.co.uk初级客户经理+44（0）20 805 850 18 Sam Salzman sam.salzman@ederalab.co.uk.co.uk International PR Executive +44（0）7848 698 867
治疗室中的加速器束仪器：VHEE闪光和质子治疗的纤维阵列探测器的开发
CMS沿着大型强子对撞机环位于CERN。它以40 MHz的速率记录了质子质子碰撞的质子胶原碰撞。每个事件记录来自〜10 2 M传感器的信息。多亏了触发系统，每秒仅保存100K事件。〜6 GB/s输出。
跨学科方法通过可持续设计加速了混合可再生能源系统的采用
海洋具有大量的微生物多样性，在海水，海洋沉积物和海洋生物中广泛普遍存在。与传统自然产品研究中探索的地面资源相反，海洋微生物的栖息地明显独特。放线菌是继发代谢产物的重要来源，包括抗生素和其他有效的天然产物，例如链霉素和四环素。他们在诸如致病细菌感染等明显疾病的临床治疗中起着关键作用。然而，广泛使用抗生素导致抗药性细菌的种类和数量急剧增加，尤其是耐多药（MDR）和广泛的耐药（XDR）细菌，在临床环境中，对人类生存构成严重威胁。因此，即时需要发现结构新颖的抗菌天然产品并开发新的抗生素。这项迷你评论总结了来自2024年出版的海洋放线菌的45种新型抗菌天然产品。这些产品，包括聚酮化合物，生物碱，大酰胺类和肽，在其结构和生物活性方面突出显示。本文的目的是为新型抗生素的研究和开发提供宝贵的见解。
通过机器学习来优化激光 - 血压加速器
n eupraxia的高级加速器高质量束激光注射器（LPI）[1] IJCLAB [2]：10 Hz 200Mev LPI测试设施的准备技术设计阶段和未来的高梯度加速器R＆D R＆D
![FDA-2024-D-2033] 严重...的加速计划](/simg/4/49120807c0694476f08754a710395c96f2df71bf.webp)
FDA-2024-D-2033] 严重...的加速计划
该文件计划于 2024 年 12 月 6 日在《联邦公报》上公布，并可在线查阅：https://federalregister.gov/d/2024-28392 和 https://govinfo.gov
通过科学和物理知识的机器学习降低模型来加速数值模拟
○ITHACA，实时高级计算应用程序，是整合已经建立了良好的CSE/CFD开源软件○RBNICS作为新手ROM用户（培训）的教育计划（FEM）。○ Argos A dvanced R educed order modellin G O nline computational web server for parametric S ystems ○ PINA a deep learning library to solve differential equations ○ EzyRB data-driven model order reduction for parametrized problems ○ PyDMD a Python package designed for Dynamic Mode Decomposition ( in collaboration with University of Texas, CERN, and University of Washington)