XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System并行的
核融合应用中辐射效应的有限元模型
抽象的氘融合反应以14.1 MeV中子的形式产生能量，因此，融合反应器成分将暴露于高能量中子辐照的情况下，同时也受到热，机械和磁负荷的影响。暴露于中子辐射会带来许多后果，包括肿胀和尺寸变化，与等离子成分中发生的峰值瞬态热变形相当。辐照还以强烈的非线性方式动态改变了各种热机械特性，温度，应力和肿胀。有关跨越设计参数空间的中子暴露影响的实验数据非常稀疏，这突出了计算机模拟的相关性。在这项研究中，我们探讨了体力/表面牵引方法与特征性形式主义之间的等效性，用于治疗各向异性辐射引起的肿胀。我们发现，用于有限元方法（FEM）模拟的商业和大规模并行的开源软件都适合评估中子暴露对机械载荷反应器组件的影响。我们证明了辐射，辐射肿胀和导热率的降解的两个主要影响如何影响ITER TOKAMAK分流中应力和温度的分布。表征肿胀幅度和治疗模型的明显不确定性表明，基于目前可用的数据，只能给出反应堆成分中最受辐射的反应堆组件中发生的压力估算。
使用量子案例语句进行量子递归编程
其中 {| i ⟩} 是外部“硬币”系统 c 的状态希尔伯特空间的正交基，子程序 P i 的选择根据“硬币”空间的基态 | i ⟩ 进行。 (2) 和 (3) 的一个根本区别是， (3) 的控制流是量子的，因为量子“硬币” c 的基态可以叠加，因此 c 携带的是量子信息而不是经典信息（有关量子控制流的更多信息，参见 [13] 第 6 章和 [12]）。基于测量的 case 语句的递归方案 (2) 已经在文献中得到研究，并在 [13] 中被称为递归量子编程，因为递归沿着经典控制流执行。在本文中，我们考虑一种带有量子 case 语句的递归新方案 (3)。这种量子递归方案与前一种方案的一个重要区别在于：在该方案中，过程标识符可以出现在形式 (3) 的量子案例语句的不同分支中，因此对它们的递归调用可以以量子并行的方式发生，作为执行路径的叠加。因此，我们将新方案称为量子递归编程，因为执行是沿着量子控制流执行的。正如将在一系列示例中展示的那样，可以定义一类重要的大型量子门，并且可以在新的量子递归方案中方便而优雅地描述量子算法。本文的结构如下。作为定义量子递归的基础，我们在第二部分中引入了量子阵列。然后，我们在几个方面介绍了我们的量子递归程序
教练讨论作为教师和重建者的角色
米特尔哈默是农业和资源经济学教授，曾获得美国农业经济协会杰出研究生教学奖（2001 年）和华盛顿州立大学萨林教学卓越奖（2002 年）等多项殊荣。从这些奖项可以看出，米特尔哈默最大的贡献之一是教学和学生发展。农业经济系主任理查德·沙姆韦说：“罗恩·米特尔哈默可能是我 30 多年来见过的最好的老师。他精力充沛、富有魅力，全心全意帮助学生学习。”他教授的技术科目是许多学生真正害怕的，但他的教学非常有效，与学生的关系也很好，以至于他所教的任何一门课，学生对他教学质量的评价很少低于 4.9（0-5 分制）。”米特尔哈默率先使用“智能板”技术，结合多媒体和实时交互式计算机驱动的讲课材料插图。这让学生可以在课堂学习过程中体验、互动、质疑和定制统计和经济技术的例子。他还是课程修订和设计的不懈倡导者。他建立了一个并行的统计学硕士/农业经济学博士学位课程，让学生同时接受两个学位课程的培训和毕业。此外，米特尔哈默领导了一个委员会，设计和创建了农业经济学、生态经济学和经济学的联合博士学位课程。
zkllm：大语言模型的零知识证明
最近的人工智能（AI）激增，其特征是大型语言模型（LLM）的突出性，已迎来了全球的基本转变。，除了这些进步之外，围绕LLMS合法性的担忧已经增长，对其广泛的应用构成了法律挑战。加剧了这些关注点，LLM的参数通常被视为知识产权，限制了直接调查。在本研究中，我们解决了AI立法领域中的基本挑战：建立LLMS产生的产出的真实性的必要性。为了解决这个问题，我们提出了ZKLLM，它是为我们所知的为LLMS量身定制的首届专业零知识证明。解决深度学习中非偏心操作的持续挑战时，我们介绍了Tlookup，这是一个平行的查找参数，专为深度学习中的非偏振量张量操作而设计，提供了一个没有渐近性高架的解决方案。此外，在利用Tlookup的基础上，我们介绍了Zkattn，这是一种专门的零知识证明，为注意机制而设计，精心平衡运行时间，内存使用和准确性的考虑。在我们完全并行的CUDA实现的能力下，ZKLLM旨在在LLMS上实现有效的零知识可验证计算的重要大步。非常重要的是，对于拥有130亿个参数的LLMS，我们的方法可以在15分钟内为整个推理过程提供正确的证明。由小于200 kb的最终证明旨在维护模型参数的隐私，从而确保没有无意的信息泄漏。
grna-seqret：靶向和基因组的通用工具 -
高通量遗传筛选经常用于与表型快速关联并建立序列功能关系。随着CRISPR技术的出现，可以使用合并的指南RNA（GRNA）库和基于测序的测定法对非模型生物进行功能询问以前的遗传性顽固生物，以定量评估并行的每个靶向轨迹。为了帮助构建合并的GRNA组件，我们使用GRNA序列区域提取工具（GRNA-Seqret）开发了用于GRNA选择的硅设计工作流。基于先前开发的CCTOP，GRNA-Seqret启用了针对用户规范区域的GRNA库的自动化，可扩展的设计，或任何原核生物或真核生物的整个基因组。此外，GRNA-Seqret相对于基因或其他特征的任何序列区域的批量提取自动化，有助于插入或缺失构建体的同源臂设计。我们还在计算机中评估了设计的GRNA文库在其他紧密相关的基因组中的应用，并证明对于密切相关的生物体，平均核苷酸同一性（ANI）> 95％> 95％的文库可能是相关的。可以通过https://grna.jgi.doe.gov访问GRNA-Seqret Web应用程序管道。源代码由免费的软件工具和自定义的Python脚本组成，可在https://bitbucket.org/ berkeleylab/grnadesigner/src/master/master/Master/Master/Master/Master/Master/Master/Master/Master/Master/Master/Master/Master/Master/Master/Master/Master/Master/Master/Master/Master/Master/Master/Master/Master/Master/Master/Master访问（https://bitbucket.orgelelab/grnadadadeciendiable of。
基于纠缠原子阵列相干传输的量子处理器
在量子处理器中，在所需量子比特之间设计并行、可编程操作的能力是构建可扩展量子信息系统的关键 1,2 。在大多数最先进的方法中，量子比特在本地交互，受与其固定空间布局相关的连接的限制。在这里，我们展示了一种具有动态、非局部连接的量子处理器，其中纠缠的量子比特在两个空间维度上以高度并行的方式在单量子比特和双量子比特操作层之间相干传输。我们的方法利用光镊捕获和传输的中性原子阵列；超精细态用于稳健的量子信息存储，激发到里德堡态用于纠缠生成 3–5 。我们使用这种架构来实现纠缠图状态的可编程生成，例如簇状态和七量子比特 Steane 码状态 6,7 。此外，我们穿梭纠缠辅助阵列，以实现具有十三个数据和六个辅助量子比特的表面代码状态 8 以及具有十六个数据和八个辅助量子比特 9 的环面上的环面代码状态。最后，我们利用这种架构实现了混合模拟 - 数字演化 2 ，并将其用于测量量子模拟中的纠缠熵 10-12 ，通过实验观察与量子多体疤痕相关的非单调纠缠动力学 13,14 。这些结果实现了长期目标，为可扩展量子处理提供了一条途径，并实现了从模拟到计量的各种应用。
论文
尽管深度学习最近取得了成功，但在解释复杂的高维数据流（如视觉、听觉和体感刺激）方面，哺乳动物的大脑仍然无与伦比。然而，大脑在处理不可靠、高维且通常不完整的数据的同时，功耗只有几瓦的底层计算原理仍然鲜为人知。在这项工作中，我们研究了特定功能如何从哺乳动物皮层中观察到的简单结构中产生，以及如何在非冯·诺依曼设备（如“神经形态硬件”）中利用这些功能。首先，我们表明，一组确定性的脉冲神经网络可以通过简单的局部学习规则来塑造，以执行基于采样的贝叶斯推理。这表明了一种编码方案，其中脉冲（或“动作电位”）表示受感官输入约束的后验分布样本，而无需任何随机性来源。其次，我们引入了一个自上而下的框架，其中使用最小作用原理和基于梯度的最小化来推导神经元和突触动力学。综合起来，神经突触动力学近似于实时误差反向传播，可映射到皮质网络的机械组件，其动力学可再次在所提出的框架内描述。所提出的模型缩小了定义明确的功能算法与其生物物理实现之间的差距，提高了我们对大脑可能采用的计算原理的理解。此外，此类模型可以自然地转化为模仿大脑高度并行的神经结构的硬件，有望实现强大的学习和推理算法的加速和节能，我们为物理模型系统“BrainScaleS-1”展示了这一点。
社论：先进水分解技术的发展
随着风能、太阳能等可再生能源的部署和利用水平不断提高，能够适应每周和季节性能源波动的大规模长期能源存储技术将在未来可再生能源的整体部署中发挥重要作用。通过将可再生能源转化为可持续（能源存储）燃料，通过电化学、光电化学或热化学过程来利用和储存可再生能源，有可能应对长期、太瓦级能源存储的挑战。可再生氢能生产是可持续燃料生产和社会多个行业深度脱碳的基石。具有成本竞争力的清洁氢能可为以下应用提供价值：1）交通运输领域的燃料电池汽车，2）电网领域的系统稳定性和负载平衡，3）工业领域的金属精炼厂、水泥生产和生物质升级（无碳肥料生产）。此外，将清洁的可再生氢能与碳和氮循环相结合，使已知和完善的热化学过程能够生成可再生碳氢化合物燃料和氨。先进水分解技术 (AWST)：低温电解 (LTE)、高温电解 (HTE)、光电化学 (PEC) 和太阳能热化学氢 (STCH) 提供了四种独特且并行的方法来大规模生产低成本、低温室气体 (GHG) 排放的氢能（图 1）。使用这四种技术进行具有成本竞争力的清洁氢能生产是当前各国政府和工业界的首要任务。2022 年 6 月，美国能源部 (DOE) 启动了一系列 Earthshot 计划中的第一个。Hydrogen Shot，“1 1 1”旨在将清洁氢能的成本在 10 年内降低 80% 以上，至每公斤 1 美元（1 美元/公斤 H2）。欧洲绿色协议和国际能源署 (IEA)
第七届大数据与人工智能国际会议...
欢迎大家参加第七届大数据与教育国际会议 (ICBDE 2024) 和第八届电子教育、电子商务和电子技术国际会议 (ICEBT 2024)，会议将于 2024 年 9 月 24 日至 26 日在英国牛津大学三一学院举行。本次会议旨在探讨数据驱动方法在加强教育教学、学习和决策方面所带来的挑战和机遇。通过包括主题演讲、小组讨论、论文演示和研讨会在内的多样化计划，参与者将有充足的机会分享知识并就创新想法进行合作。欢迎参加 ICBDE 和 ICEBT 2024，探索前瞻性解决方案并帮助塑造大数据时代的教育未来。今年我们很荣幸地迎来了两位杰出的主题演讲者：来自挪威西挪威应用科学大学的 Chun-Wei Lin 教授和来自美国宾夕法尼亚大学的 Ryan Baker 教授。此外，我们很高兴邀请到两位特邀演讲嘉宾：新加坡南洋理工大学的谢明副教授和中国西交利物浦大学的杨睿副教授。我们热切期待他们的真知灼见以及他们将为会议的知识交流和整体成功带来的积极影响。会议议程将包括两个并行的现场技术会议和两个虚拟会议。主题将包括数据工程中的人工智能、大数据分析应用、现代教育技术、电子商务以及教育、电子教育和数字办公工具中的人工智能的各个方面。我们希望所有参与者和与会者都能发现这些会议发人深省、鼓舞人心。我们衷心感谢我们的组委会成员对提交内容的严格审查——这是会议成功的重要贡献。还要特别感谢志愿者们为规划、推广和支持本次活动付出的时间和精力。我们希望您充分享受 ICBDE 和 ICEBT 2024！
基于多尺度 Inception 的深度融合网络用于眼电图眼动分类
摘要 — 准确地对眼动进行分类对于人机界面、睡眠分期和疲劳检测等各种实际应用都至关重要。然而，基于眼电图 (EOG) 的眼动分类 (EMC) 仍然具有挑战性，现有的解决方案在准确性方面仍然不是最优的。传统的基于机器学习 (ML) 的方法主要关注手工制作的特征，严重依赖于 EOG 分析的先验知识。此外，大多数现有的基于深度学习 (DL) 的方法仅仅专注于提取单尺度或多尺度特征，而不考虑不同层次特征的贡献，从而限制了模型学习判别表示的能力。为了解决上述问题，提出了一种新的基于多尺度 Inception 的深度融合网络 (MIDF-NET)，由并行 CNN 流和多尺度特征融合 (MSFF) 模块组成，用于从原始 EOG 信号中提取信息特征。并行的 CNN 流可以有效地提取 EOG 的多尺度表示，而 MSFF 模块融合了这些特征，利用了低级和高级多尺度特征。在 5 个公共 EOG 数据集（50 名受试者和 59 条记录）上进行了全面的实验，包含 5 种眼球运动（眨眼、向上、向下、向右和向左）。还实现了最先进的基于 EOG 的眼球运动方法，包括经典机器学习模型和深度网络，以供比较。实验结果表明，我们的 MIDF-NET 在 5 个公共数据集中实现了最高的准确率（87.7%、86.0%、95.0%、94.2% 和 95.4%），优于最先进的方法，准确率显著提高。总之，提出的 MIDF-NET 可以根据特征融合子网络综合考虑多级特征，并通过增强的 EOG 表示有效地对眼球运动模式进行分类。