XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System加速的
加速的机器学习和数据科学...
图1描绘了使用标记数据训练以预测材料特性的典型监督ML模型。此类ML模型的主要组成部分是（a）定义问题（b）数据采集并选择适当的特征空间，（c）数据处理或探索性数据分析（EDA）和（d）使用合适的算法培训和验证该模型。尽管有许多开源材料数据库，但与数据科学的其他领域相比，数据由不同的类别组成，每个类别的数据相对有限。在大多数实验数据中，研究是在不同的实验条件下进行的，因此数据取决于温度，时间，湿度，原始化学物质等各种对照参数。选择数据后，下一个关键挑战是选择材料的适当功能集（指纹），以用目标属性映射。诸如Pymatgen [12]，Matminer [13]，原子模拟环境（ASE）[14]，DSCRIBE [15]等的开源库[13]等。对于分子和材料的不同位点，键和全局（晶格）特征非常有用。EDA包括验证任何异常值，将丢失的数据推出，将对象类型参数编码为数字类型，检查数据中的任何重复副本等。一旦数据准备就绪，为给定问题选择特定算法是另一个挑战，它应该考虑不同的因素，例如数据的大小，特征空间，问题的复杂性等。如果选择有限的数据点（例如深度学习算法）（高方差）模型（高方差）模型，则可能导致过度拟合。训练模型的解释性是了解最归因于总体预测的特征的另一个重要因素[16]。可以使用超参数调谐方法（如随机搜索交叉验证和网格搜索交叉验证）进一步调整模型的精度。
高科技生产加速的关键因素...
1.1 背景 公司面临的压力与日俱增，近年来全球化的因素更是使压力急剧增加。因此，他们必须找到在成本、质量、交付、灵活性、服务、创新和环境等竞争重点方面取得竞争优势的方法（Sansone 等，2017 年）。对于受高生产成本和产品质量制约的生产系统，生产力对于获得竞争优势至关重要（Blais，2003 年）。工业化国家的公司正试图提高效率，同时降低运营成本，而劳动力成本却在不断增加（Chowdhury、Shahriar、hossen 和 Mahmud，2016 年）。这包括试图通过投资知识、智力资本和创新来创造竞争优势的高科技公司。再加上市场的不确定性，高科技公司的管理情况比传统公司更加复杂 (Zakrzewska-Bielawska, 2010)。
算法量子加速的演示
尽管量子计算机的性能日益强大，但使用当今的非容错设备进行可证明的算法量子加速的实验演示仍然难以实现。在这里，我们明确地在 Oracle 模型中展示了这种加速，并以解决问题时间指标与问题规模的缩放比例来量化。我们利用两个不同的 27 量子位 IBM Quantum (IBMQ) 超导处理器实现了单次 Bernstein-Vazirani 算法，该算法解决了识别每次 Oracle 查询后都会发生变化的隐藏位串的问题。当量子计算受到动态解耦保护时，仅在两个处理器中的一个上观察到加速，但如果没有动态解耦，则不会出现加速。这里报告的量子加速不依赖于任何额外的假设或复杂性理论猜想，并在具有 Oracle 和验证器的游戏环境中解决了真正的计算问题。
将加速的AI和图形功能带到边缘
下面的免责声明可以在备份幻灯片中或资产或网页底部的•Spec®，Specrate®和SpecCPU®的底部进行注册的标准性能评估公司的商标。有关更多信息，请参见http://www.spec.org/spec/spec/trademarks.html。
由前冰湖加速的更新世冰川终止
摘要。在过去80万年的冰川周期中，欧亚大陆和北美被大型冰盖覆盖，导致高达100 m的海平面变化。虽然晚更新世冰川周期通常持续80 000 - 112万年，但终止阶段仅在10 000年内完成。在这些冰川终止期间，北美和欧亚冰盖撤退了，在冰片边缘前造成了大型的前冰湖。沿冰期湖泊在北美和欧亚冰盖的南部边缘的冰架上促进冰架上加速冰川。这些冰架的特征是基础熔化，低表面高程和底座上可忽略不计的摩擦。在这里，我们使用冰片模型来量化前后湖泊对晚期更新世冰川终止的（组合）影响，通过检查其与冰川等静态调节（GIA）和基础滑动的相互作用。我们发现，冰期湖泊的加速冰盖的脱气主要是因为冰架下没有基部摩擦。如果将接地冰下的摩擦施加到冰冰上，则全脱裂料会被几千年推迟，从而导致冰期冰期剩余的冰，没有形成广泛的冰架。此外，湖泊冰架下熔体速率的巨大不确定性转化为终止终止的不确定性。冰期湖是由冰盖撤退后留下的陆地上的凹陷而产生的。这是 -前进湖泊的深度，大小和时机取决于基岩反弹的速度。我们发现，如果基岩在几个世纪内反弹（而不是几千年），则冰盖的质量损失率将大大降低。
用于边缘 AI 加速的无溢出计算内存
图3.逐层 CNN 量化策略概述。虽然可以进行进一步的优化操作 (a)，但选择对 MAC 周期数减少影响最大的操作并将其应用于模型 (b)。然后，再训练阶段将补偿由于 IMO 或 BO 的位宽减少而导致的准确度下降 (c)。如果违反了准确度约束 (d)，则恢复先前的配置 (e)，并从候选优化列表中删除当前操作 (f)。
高剂量辅导：一种加速的经过验证的策略......
在冠状病毒 (COVID-19) 全球公共卫生紧急事件期间，学校、教师、学生和家长一直努力确保学生的安全和健康，并让他们的学习继续进行。然而，过去一年，之前存在的不平等现象暴露无遗，并进一步加剧。华盛顿特区的教育系统必须确保全球公共卫生紧急事件不会在未来几年阻碍学生的学习。对于那些最没有机会的学生、残疾学生和英语学习者来说，这种需求尤其迫切。为了减轻疫情的短期和长期影响，地方教育机构 (LEA) 正在努力迅速识别和解决公共卫生紧急事件期间延长虚拟学习导致的任何未完成的教学和学习。
药物预防骨肉瘤动物模型中手术加速的转移
摘要背景：骨肉瘤是一种高度转移性的原发性骨肿瘤，主要影响青少年和年轻人。骨肉瘤的主要治疗方法是切除原发肿瘤。然而，手术切除本身与促进肿瘤生长和转移有关，这种效应被称为手术加速转移。导致手术加速转移的潜在机制仍不清楚，但巨噬细胞功能的促肿瘤发生改变已被证实与此有关。方法：使用 K7M2-BALB/c 同系小鼠骨肉瘤模型研究手术对转移、巨噬细胞表型和总体生存的影响。利用吉非替尼（一种受体相互作用蛋白激酶 2 抑制剂，先前已证明可促进抗肿瘤巨噬细胞表型）研究了手术加速转移的药物预防。结果：手术切除原发肿瘤导致肺转移表面结节、总体转移负担和微转移灶数量增加。这种术后转移增强与肺内巨噬细胞表型转变为更有利于肿瘤的状态有关。吉非替尼治疗可防止巨噬细胞表型发生肿瘤支持性改变，从而减少转移。切除原发肿瘤并联合吉非替尼治疗可提高中位生存期和总生存期。结论：手术加速转移部分由巨噬细胞表型发生肿瘤支持性改变所介导。可在围手术期使用靶向药物疗法来防止巨噬细胞表型发生肿瘤支持性改变，以减轻手术加速转移并提高手术的治疗效果。