XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System并行
糖尿病性肾病和糖尿病性视网膜病中的并行性和非平行性
糖尿病性肾病（DN）和糖尿病性视网膜病（DR），作为糖尿病的微血管并发症，目前是成人劳动人群末期末期肾脏疾病（ESRD）和失明的主要原因，并且在成人劳动人群中，它们是社会和经济burdens的主要公共卫生问题。在发生和发育过程中两者之间的平行性表现在引起疾病的危险因素和发病机理的高重叠，合并症的高率，相互预测的效果以及药物临床中的部分一致性。然而，由于两个器官，眼睛和肾脏具有独特的内部环境和生理过程，每个器官都具有特定的内部环境和生理过程，并且由于不同的病理变化和对各种影响因素的响应，因此识别两种并行的dn平行性和不平行性，因此，目标器官具有不同的病理变化和响应，因此具有不同的病理变化和响应。疾病并提供早期诊断，有关药物使用的临床指导的参考以及新药的开发。
有效的量子并行重复定理和...
𝑓𝑓！𝑥，，…，𝑥！≔∏ -𝑓𝑥-是𝜀！- 预测𝐷𝐷！[levin'87]等效于平行重复，直至一定损失：•XOR引理⇒平行重复 - 直觉上容易[Viola，widgerson'08]•XOR引理⇐平行重复 - Goldreich -Levin
哈密顿模拟的并行量子算法
我们研究并行性如何加速量子模拟。提出了一种并行量子算法来模拟一大类具有良好稀疏结构的汉密尔顿量的动力学，这些汉密尔顿量称为均匀结构汉密尔顿量，其中包括局部汉密尔顿量和泡利和等各种具有实际意义的汉密尔顿量。给定对目标稀疏汉密尔顿量的 oracle 访问，在查询和门复杂度方面，以量子电路深度衡量的并行量子模拟算法的运行时间对模拟精度 ϵ 具有双（多）对数依赖性 polylog log(1 /ϵ )。这比以前没有并行性的最优稀疏汉密尔顿模拟算法的依赖性 polylog(1 /ϵ ) 有了指数级的改进。为了获得这个结果，我们基于 Childs 的量子行走引入了一种新的并行量子行走概念。目标演化幺正用截断泰勒级数近似，该级数是通过并行组合这些量子行走获得的。建立了一个下限Ω(log log(1 /ϵ ))，表明本文实现的门深度对ϵ 的依赖性不能得到显著改善。我们的算法被用来模拟三个物理模型：海森堡模型、Sachdev-Ye-Kitaev 模型和二次量子化的量子化学模型。通过明确计算实现预言机的门复杂度，我们证明了在所有这些模型上，我们的算法的总门深度在并行设置下都具有 polylog log(1 /ϵ ) 依赖性。
并行算法与神经执行对齐
经典算法通常对信息处理构成瓶颈[1]。它们通常旨在处理一致的，完全有序的，抽象的数量，而实际上，我们需要对嘈杂，高维数据进行推理。机器学习和神经网络（NNS）尤其使机器可以从此类输入中提取有用的功能，但是如果其输出需要与非差异性算法组成，则他们将无法通过反向传播从直接反馈中学习。以使算法适用的方式压缩信息会丢失许多潜在的相关细节。通过教导NNS如何执行算法来打破这种瓶颈是神经算法推理的目标[1-3]。对现实世界数据的首次应用是有希望的[4-6]，但是即使在高度精心制作的架构上，推断仍然有改进的空间[7，8]。因此，显然需要更仔细地研究神经网络的信息处理功能。
有效：2010年11月29日取代：“ DER互连指南的并行互连
引言3意图，目的和范围3互连客户的职责3发电设施4 PJM批发市场参与5互连的要求5互连过程5互连过程概述概述5互连申请和付款6技术审查7申请批准和互联协议9的互联协议9个保护性和审查9个工程要求11设备11设备11个设备11个设备，要求11个设备，要求11个设备，要求11个设备，并启用11设备。互连12保护方案12保护方案概述12 Der InterConnection保护方案配置12客户设备的设计和操作要求14互连客户工程设计设计14外部断开要求16保护要求17遥测要求20
推进集成人工智能的并行编程，提高效率和自动化程度
摘要。本文深入探讨了人工智能 (AI) 在并行编程中的蓬勃发展，强调了其改变计算效率和开发人员体验格局的潜力。我们首先探讨了并行编程在现代计算中的基本作用及其带来的固有挑战，例如任务分配、同步和内存管理。人工智能的出现，尤其是在机器学习和深度学习中，为这些挑战提供了新颖的解决方案。我们讨论了人工智能在自动创建并行程序中的应用，重点是自动代码生成、自适应资源管理和增强开发人员体验。本文研究了特定的人工智能方法——遗传算法、强化学习和神经网络——及其在优化并行编程各个方面中的应用。此外，我们深入探讨了将这些人工智能方法结合起来以产生协同效应的前景，强调了提高效率和准确性的潜力。我们还强调了将人工智能技术与现有开发工具相结合的重要性，旨在将人工智能的好处带给更广泛的开发人员。本文最后展望了未来的研究方向，包括开发适应并行编程中不同任务和环境的自适应 AI 模型。这些进步有望使并行编程更加强大、更易于访问和更高效，为计算能力和创新的新时代铺平道路。
漫相关光谱：并行化和深度鉴别技术的最新进展回顾
摘要：漫反射相关光谱是一种用于实时测量脑血流的非侵入性光学方法，在临床监测和神经科学中具有重要的潜在应用。因此，许多研究小组最近一直在研究提高漫反射相关光谱的信噪比、成像深度和空间分辨率的方法。这些方法包括多斑点、长波长、干涉、深度鉴别、飞行时间分辨率和声光检测策略。在这篇评论中，我们详尽地评估了这些最新进展，这些进展可用于评估局限性并指导未来实施漫反射相关光谱的创新，这些创新将在未来几年利用技术改进。
Charles Kuehmann，SpaceX 和 Tesla Motors 材料工程副总裁，下一代太空和 Sus 并行工程框架中的材料
Charles Kuehmann，SpaceX 和 Tesla Motors 材料工程副总裁 下一代太空和可持续能源解决方案的并行工程框架中的材料 摘要 在追求行星际定居和向地球上的可持续能源过渡的过程中，材料挑战比比皆是。在极端太空条件下长期可靠运行的轻质结构、可在高效火箭发动机中可靠重复使用的高温材料、用于车身结构的先进材料以及可以高效批量生产的先进储能材料，这些只是材料创新推动这些雄心勃勃的目标的一小部分机会。这些材料不仅需要具有高性能，还需要具有成本效益和可扩展的批量生产能力。向可持续电动汽车的过渡将涉及尽快更换数亿辆石油燃料汽车。此外，已安装的可再生电力生产也必须以类似的方式扩大规模，以确保这些车辆由最清洁的能源驱动。技术成就还表明，我们可以到达并探索地球以外的范围。需要采用和完善许多新技术，以便在其他世界和太空的恶劣条件下生活。实现这些目标的新材料和制造方法需要在能力和时间框架上实现前所未有的飞跃。幸运的是，材料工程在过去十年中也取得了长足进步，将计算方法和先进的系统设计整合到一个我们现在称为“集成计算材料工程”的框架中。该框架为系统的并行工程奠定了基础，将材料作为整体设计和制造行业和优化的一部分。一旦完全实现，这将比逐步改进材料，然后采用和集成到新设计和系统中具有显著优势。
使用强化学习对量子电路进行经典模拟：并行环境和基准
谷歌的“量子霸权”公告 [3] 受到了学术界和工业界的广泛质疑，因为 Summit 超级计算机上经典模拟任务的运行时间估计为 10,000 年，这一估计存在争议。“量子霸权”已经到来了吗？还是一二十年后才会到来？为避免科技巨头或量子初创公司仓促宣传“量子霸权”，并消除专门组建团队进行经典模拟任务的成本，我们提倡采用开源方法来维持可靠的基准性能。在本文中，我们采用强化学习方法进行量子电路的经典模拟，并通过报告估计模拟时间少于 4 天、比最先进方法加速 5.40 倍来展示其巨大潜力。具体来说，我们使用 K-spin Ising 模型将经典模拟任务公式化为张量网络收缩排序问题，并采用一种基于汉密尔顿的新型强化学习算法。然后，我们评估量子电路经典模拟的性能。我们开发了十几个大规模并行环境来模拟量子电路。我们开源了我们的并行 gym 环境和基准。
Colossal-AI：用于大规模并行训练的统一深度学习系统
Transformer 模型的成功将深度学习模型规模推向了数十亿参数，但单 GPU 的内存限制导致在多 GPU 集群上进行训练的需求迫切。然而，选择最优并行策略的最佳实践仍然缺乏，因为它需要深度学习和并行计算领域的专业知识。Colossal-AI 系统通过引入统一接口将模型训练的顺序代码扩展到分布式环境，解决了上述挑战。它支持数据、管道、张量和序列并行等并行训练方法，并集成了异构训练和零冗余优化器。与基线系统相比，Colossal-AI 在大规模模型上可以实现高达 2.76 倍的训练加速。