XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System可扩展性
Agnes Intelligence 使用 Checkmk 确保其 AI 平台的可扩展性
由于公司发展迅速，IT 团队必须扩展 IT 环境，同时还要确保高水平的安全性。在几分钟内扩展而不影响用户体验的能力至关重要，尤其是在对新潜在客户进行测试时。IT 团队正在寻找一种高度可扩展的监控工具，该工具提供多种现成的功能，并且还支持动态 IT 资产。Agnes Intelligence 是一家早期创业公司
机器学习是实现量子比特可扩展性的推动因素
机器学习作为量子比特可扩展性的推动者 人们正在努力生产集成技术上相关数量的量子比特的电路。 虽然大多数材料系统中的量子比特控制现已成熟，但设备变异性是量子比特可扩展性的主要瓶颈之一。 我们如何表征和调整数百万个量子比特？ 机器学习可能可以给出答案。 不久前，编码和控制单个量子比特所需的掌握还只属于少数专家。 他们为自己的精湛技艺感到自豪。 攻读博士学位的学生或以《自然》杂志上的一封信为目标的早期职业研究人员愿意坚持不懈，直到他们获得实验所需的一个可运行的设备。 要作为量子比特运行，量子设备必须首先进行调整，研究人员必须找到一组可以编码量子比特并优化其性能的参数。 但是这种单一设备的方法不适用于工业量子技术。
提高系统神经科学的可扩展性
新兴技术可以获取越来越大规模的数据，有望改变系统神经科学的发现。然而，目前数据采集规模的指数增长是一把双刃剑。扩大数据采集规模可以加快发现周期，但也可能误解结果或可能减慢周期，因为高维数据带来的挑战。主动、自适应、闭环实验范式使用经过优化的硬件和算法来实现时间关键计算，以提供解释观察结果的反馈并测试假设以主动更新刺激或刺激参数。从这个角度来看，我们回顾了主动和自适应实验的重要概念，并讨论了如何在发现循环的不同阶段有选择地限制维度和优化策略，以帮助减轻高维数据的诅咒。主动和自适应闭环实验范式可以在数据规模呈指数级增长的情况下加快发现速度，为神经科学指数增长时代及时和迭代地修改假设和发现提供路线图。
MPI+OpenMP 任务可扩展性，适用于人类大脑的多形态模拟
模拟人脑行为是当今最雄心勃勃的挑战之一，其重要应用无穷无尽。我们可以在美国、欧洲和日本找到许多不同的计划，它们试图实现这一具有挑战性的目标。在这项工作中，我们专注于最重要的欧洲计划（人脑计划）以及该项目开发的模型之一。该工具通过计算神经元形态的电压电容来模拟神经网络中触发的尖峰，是当今最精确的模拟器之一。在目前的研究中，我们评估了在此框架上使用 MPI + OpenMP 任务。我们证明，即使计算每个节点相对较低的工作负载（神经元数量），这种方法也能够实现良好的扩展。我们的目标之一不仅是实现高度可扩展的实现，而且还要开发一种具有高度抽象性的工具，而不会通过使用 MPI + OpenMP 任务来失去控制和性能。这项工作的主要动机是评估这种在多形态神经网络上的尖端模拟。模拟大量完全不同的神经元是一项重大挑战。事实上，在多形态模拟中，我们发现节点之间存在严重的不平衡，这主要是由于神经元之间的差异，导致可用资源的严重利用不足。在这项工作中，作者提出并评估了处理这个问题的机制，并大大减少了这种模拟的时间。
面向语义数据容器管理的可扩展性指南
语义技术有助于创建和管理概念模型（也称为本体），并将概念模型应用于大规模和分散的信息系统，以促进对数据和元数据的共同理解。语义数据容器管理是一种基于本体的方法，用于组织数据集并自动发现满足特定信息需求的数据集 [8]。语义数据容器方法目前正在空中交通管理 (ATM) 领域的合作研究项目 BEST (http://project-best.eu) 中开发。语义容器由数据项和元数据组成，它们提供了数据项要成为语义容器的一部分所要满足的成员条件的高级描述。成员条件通常描述数据项的地理空间和时间范围，
图形切割广泛用于计算机视觉中。为了加快优化过程并提高大图的可扩展性，Strandmark和Kahl
图形切割广泛用于计算机视觉中。为了加快优化过程并提高了大图的可伸缩性，Strandmark和Kahl引入了一种分裂方法，将图形分为多个子图中，以在共享和分布式内存模型中进行并行计算。然而，该平行算法（平行BK-Algorithm）在迭代次数上没有多项式结合，在某些情况下，由于其子问题的多个最佳解决方案，因此在某些情况下被认为是无代数的。为了补救这个非交流问题，在本文中，我们首先引入了一种合并方法，能够合并任何相邻的子图纸，这些子图几乎无法达成对其在平行BK-Algorithm中重叠区域的一致性。基于图形切割的伪树状表示形式，我们的合并方法被证明是有效地重用这些子图中的所有计算流动。通过分裂和合并，我们进一步提出了一种动态平行和分布式图切割算法，并保证在预定义的迭代次数中与全球最佳溶液收敛。本质上，本文提供了一个通用框架，以允许采用更复杂的分裂和合并策略来进一步提高性能。我们的动态平行算法通过广泛的实验结果验证。