XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System并行处理
分布式地理信息系统的查询优化
有许多优点。最明显的优势是支持数据共享。在许多情况下，特别是对于大型数据处理项目，数据共享可以大大提高生产率并降低成本。其他优势包括提高效率、提高可靠性和更容易系统增长。分布式 GIs 可以缩短响应时间。通过正确分配数据，可以最大限度地缩短数据传输所需的时间。通过将昂贵的操作分配到多个站点进行并行处理，也可以缩短响应时间。通过在多个站点复制关键数据和功能，可以实现更高的可靠性。在精心规划的系统中，新计算机很容易“插入”以整合更多功能。总之，与数据通信网络集成后，GISS 可能变得更易于访问、可用和更强大。分布式 GIs 的优势和重要性已被 GIs 研究人员和生产者所认识到（McGregor，1988 年；NCGIA，1989 年；Meredith，1995 年）。
利用超表面进行 Grover 量子搜索算法的表面声波计算
由于并行处理的优势，基于波的计算最近引起了广泛关注。特别是，已经证明了几种声波计算设备可以执行经典算法和数学运算。在这里，我们扩展了声波计算以模拟量子算法，提出了一种支持欺骗表面声波的集成声学梯度超表面系统来实现 Grover 量子搜索算法。我们表明，这种集成元设备可以实现设计的亚衍射和透射相位，可用于模拟量子算法中使用的操作，例如 Hadamard 变换和平均值的逆。数值模拟证明了该设备具有良好的搜索能力，包括比经典算法快一倍的速度和亚波长搜索精度。我们预计，我们的结果将启发片上集成元设备的替代设计方案，以实现更多受量子启发的声学模拟计算。
高性能 - ntt-hardware-accelerator-to-support- ...
大型多项式乘法对于基于模块的键盘封装机制（ML-KEM）和基于模块的数字签名（ML-DSA）（ML-DSA）等量子后加密标准标准至关重要。这些复杂的这些乘法通常使用数字理论变换（NTT）加速。这项工作介绍了一种新型的架构，具有高性能NTT加速器，能够使用一组硬件资源来执行NTT和逆NTT操作。设计利用单个蝴蝶配置单元来减少资源需求并改善关键路径。采用多路径延迟分组（MDC）策略来实现多个系数的完全管道和并行处理，从而支持ML-KEM和ML-DSA计算。实际结果表明，我们提出的NTT发动机需要3,821个LUTS，2970 FFS，20 DSP和5 BRAM，在AMD Zynq Ultrascale+ FPGA上需要322 MHz。我们的设计在当前的NTT体系结构中提供了最佳的区域时间产品（ATP）。
基于变压器的单细胞语言模型
变形金刚在自然语言处理中取得了显着的成就，它是其出色的并行处理能力和高度灵活的注意力机制。另外，已经提出了基于变压器的越来越多的研究来对单细胞数据进行建模。在这篇评论中，我们尝试系统地总结基于变形金刚的单细胞语言模型和应用程序。首先，我们提供了有关变压器的结构和原理的详细介绍。然后，我们重新查看单细胞数据分析的单细胞语言模型和大型语言模型。此外，我们还探索了单细胞语言模型在下游任务中的数据集和应用，例如批处理，细胞聚类，细胞类型注释，基因调节网络推断和扰动响应。此外，我们讨论了单细胞语言模型的挑战，并提供了有前途的研究指示。我们希望这篇评论将成为对对单细胞语言模型的方向感兴趣的研究人员的最新参考。
量子技术支持绿色氢气生产
叠加：量子计算的基本特性之一是叠加。在传统计算中，一个比特可以处于两种状态之一，即 0 或 1。在量子计算中，量子比特可以存在于这些状态的叠加中，这意味着它可以同时表示 0 和 1。此特性使量子计算机能够并行处理大量信息，从而使其在某些类型的计算中非常高效。纠缠：量子纠缠是一种现象，其中两个或多个量子比特的量子态以某种方式关联，以至于一个量子比特的状态会立即影响另一个量子比特的状态，即使它们相隔很远。纠缠允许创建量子门和算法，利用这种独特的连接来执行复杂的操作和计算。量子干涉：量子干涉是量子比特叠加产生的一种特性。它允许量子计算机组合和操纵与不同状态相关的概率幅度，以提高获得问题正确答案的可能性，同时降低出现错误结果的可能性。
amplicon在lllumina miseq/ ... div>上进行深度测序
两步PCR方法 - 如何工作，两步PCR方法与Illumina的双重索引策略相结合，可以并行处理多达384个样本（见图1）。第一步的PCR使用引物包含特定于基因座的序列以及来自Illumina的Nextera库协议中指定的通用5'尾巴（见表1）。不仅只使用一个前向底漆和反向引物，因此某些原始col使用了最多3个前向引物，这些引物通过在基因座特异性和常见的5'尾巴之间添加摇摆碱（ns）而在长度上有所不同。这可能在高通量项目中尤其有用，在该项目中，测序吞吐量特别关键并且汇总了许多样品。但是，对于大多数项目，仅使用一个正向和一个反向引物，测序吞吐量就足够高。如果您需要有关此特定主题的更高背景，请与我们联系。然后将所得的PCR扩增子用作第二步PCR中的模板，以进一步扩增，但也可以作为
№1（130）1225年。
摘要本文概述了传统神经网络体系结构的演变，例如完全连接的网络，卷积神经网络（CNNS）和经常性的神经网络（RNNS） - 变形金刚的跨形成范式。它突出了变形金刚通过引入提出机制，实现有效的并行处理并捕获长期依赖性来彻底改变深度学习，而这些依赖性较早就在努力处理。然后，本文专注于将这些原理应用于图形结构化数据。它探讨了图形神经网络（GNNS）如何，尤其是图形注意力网络（GAT），将注意力机制和位置编码整合在一起，以有效地模拟节点之间的复杂关系。重点放在gat在不同领域的实际实用性，从推荐系统和药物发现到欺诈检测和时间序列的异常检测。通过此综合，本文强调了基于注意力的方法对Handling复杂，相互联系的数据集的不断增长，并概述了正在进行的研究方向，这些研究方向推动了图形转换的领域。
ARGUS – 完整的数据采集软件套件...
在 ARGUS 的开发过程中，对操作可靠性、高性能和易操作性的需求被放在了首位。在设计内部结构时，重要的是 ARGUS 既应能够在单处理器系统上运行，又应能够在多处理器系统上运行，以提高实时能力。为此，ARGUS 被划分为许多独立的进程，每个进程都包含多个线程。因此，可以并行处理多个任务。ARGUS 会自动适应硬件配置，并对其进行最佳利用。作为用户，您无需担心这一点。多处理器系统可以具有多种架构，例如一台 PC 中的多个 CPU、PC 中的智能 PCI 卡或带有分散式智能外围设备的 PC。您将欣赏 ARGUS 的直观操作、流畅的图形结构和极快的数据访问。使用 ARGUS，您可以轻松快速地掌握最复杂的任务。然而，由于采用开放的模块化系统架构，ARGUS 可以随时扩展和调整。 ARGUS 支持的多种接口
使用大数据工具和...
OpenCV是计算机视觉OpenSource库的缩写，它是用于计算机视觉和机器学习任务的开源软件库。它最初是由英特尔（Intel）于1999年开发的，此后已成为实时计算机视觉应用程序中使用最广泛的库之一。这是其关键功能的细分。OpenCV为图像处理任务（例如过滤，边缘检测，形态操作和颜色空间操纵）提供了大量工具和算法。随着面部检测应用的不断扩展，实时处理的集成变得至关重要。实时的面部检测在诸如监视之类的方案中至关重要，在诸如监视之类的情况下，快速准确的识别至关重要。这不仅需要有效的算法，还需要并行处理和优化硬件来快速决策。此外，隐私问题在部署面部检测系统中变得越来越重要。在面部分析的益处和尊重个人隐私是一个关键的考虑之间达到平衡。伦理使用和负责处理面部数据是不可或缺的方面，需要随着这些技术的发展而需要注意。
量子技术作为数字经济和社会的新范式
在经典信息和通信技术中，信息的基本单元是代表0或1的二进制数字（或位）。叠加允许单个量子位（或值）表示在之间的0、1或任何值，从而使量子系统可以并行处理更多信息。此外，纠缠在量子位之间创造了很强的相关性，使它们可以一起工作并有效地解决某些复杂计算的速度要比最强大的超级计算机快得多。量子技术，从而利用了量子位的独特属性，以收集，处理和传输信息远远超出了使用当今古典技术所能实现的目标（见图1）。量子传感衡量物理量，例如时间，磁场和光度，并具有前所未有的灵敏度和精度。量子计算有望解决当今最先进的计算机具有挑战性甚至棘手的问题。量子通信使用粒子的量子特性来编码和传输信息，从而使互连的量子传感和计算设备的网络并增强数字安全性。