XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System性能提升
克服 HPC 挑战以优化工作负载
这些复杂的高性能环境需要强大的集群管理工具来管理 HPC 硬件、软件和消耗。例如，在 AI 训练中，您可以从性能和成本的角度测试各种解决方案。市场瞬息万变，因此您必须保持敏捷才能不断优化。这就是为什么组织与了解当前市场状况及其发展方式的合作伙伴合作如此重要。这可以帮助您更好地将您的部署与未来技术相结合，从而实现更大的性能提升和不断变化的成本结构。任何技术解决方案都必须考虑各种形式的风险，尤其是财务风险。HPC 计算可能是一项昂贵的投资。组织需要严格管理前期投资，而不会限制 HPC 的能力和功率。
委员会实施条例 (EU) 2021/116
1.2 点列出的机场构成了运营利益相关者的临界数量，以实现扩展 AMAN 和集成 AMAN/DMAN 功能所期望的网络性能提升。如果这些机场和所有其他相关运营利益相关者能够同时操作该功能，这些好处将更快实现。这需要根据必须在部署计划中定义的商定时间表同步和协调扩展 AMAN 和 AMAN/DMAN 集成的实施，包括相关投资，以避免地理范围内的实施差距。还需要同步以确保所有相关利益相关者都拥有必要的基础设施来交换轨迹信息（i4D 配置文件）并确保计量点的约束合规性。
RAMS/NATO STO HFM-364 技术课程 2023 21-24 ...
航空和/或航天医学 法规/航空医学标准 作战航空医学 跨国运营、合作与伙伴关系 互操作性、标准化、协调、培训 医疗后送、CBRN 伤员后送、大规模伤员后送 人员恢复/搜索与救援 (SAR) 机组资源管理 机组人员/飞行外科医生的选拔与培训（生理训练、训练/模拟、生存能力、人机性能提升） 风险管理（疲劳管理策略、高 G、高海拔、长时间出动、热应力、空间辐射、夜视镜、激光、事故调查） 感知与态势感知 预防医学与数据管理 非传统职业领域选择 医疗监测与临床指南 航天医学案例研究 航天医学的新兴和未来问题 航天医学：流行病、灾难和中断（包括 COVID-19）
使用行为原语搭建操作任务的脚手架......
摘要 模仿学习已展现出使机器人获得复杂操作行为的巨大潜力。然而，这些算法在长期任务中样本复杂度较高，复合误差会在任务范围内累积。我们提出了 PRIME（基于数据效率的 PRimitive-based IMitation），这是一个基于行为原语的框架，旨在提高模仿学习的数据效率。PRIME 通过将任务演示分解为原语序列来构建机器人任务，然后通过模仿学习学习高级控制策略对原语进行排序。我们的实验表明，PRIME 在多阶段操作任务中实现了显著的性能提升，模拟成功率比最先进的基线高出 10-34%，在物理硬件上的成功率高出 20-48%。1
迈向 6G 及更高版本的双功能无线网络
摘要 — 随着 5G 标准化的巩固，研究人员正在猜测 6G 将会是什么样子。传感功能的集成正在成为 6G 无线接入网络 (RAN) 的一个关键特性，允许利用密集的蜂窝基础设施来构建感知网络。在这篇 IEEE 通信选定领域期刊 (JSAC) 特刊概述中，我们全面回顾了集成传感和通信 (ISAC) 的背景、主要应用范围和最新方法。我们首先从历史的角度讨论传感和通信 (S&C) 之间的相互作用，然后考虑 ISAC 的多个方面及其带来的性能提升。通过介绍正在进行和潜在的用例，我们阐明了与 ISAC 相关的行业进展和标准化活动。我们分析了 S&C 之间的许多性能权衡，包括信息
大型强子对撞机 (LHC) 的幕后花絮 - CERN 文档服务器
从 2010 年 3 月首次发生 3.5 TeV 碰撞，到今年早些时候首次长期关闭，LHc 经过三年的性能提升。本期杂志将带您了解 LHC 在首次长期运行中成功运行的幕后原因。可靠的低温系统和坚固耐用的精密系统可防止存储在光束和磁铁中的巨大能量不受控制地损失，从而使该机器能够进行大量碰撞，从而发现了人们期待已久的希格斯玻色子。与此同时，LHc 实验的结果不断涌现，包括 CMS 和 LHCb 观测到极为罕见的 B 介子衰变——这是最近几届夏季会议的亮点之一。如需订阅新期刊提醒，请访问：http://cerncourier.com/cws/sign-up。
利用机器进行机动火箭的设计...
航空航天工程将巧妙的概念带到了科学技术的前沿。随着自着陆火箭和运载火箭的出现，挑战也随之而来。该项目旨在扩展控制方面的新挑战。设计和实施 PID 控制器，为未来的更大创新奠定基础。该项目的工作完成了可行控制系统的设计。之后，使用 Scikit 学习包通过 Python 中的线性回归方法对控制器进行调整。然后对计算机自动控制器调整、手动调整和机器学习算法调整进行了比较。结果得出结论，针对特定情况的专门机器学习方法在实施时可以带来更好的整体性能提升。飞行中的机动火箭是概念和设计的证明，这将在未来带来更大的控制创新。
MAD：加速全同态加密的内存感知设计技术
云计算使个人和公司更容易获得大型计算和内存资源。然而，它也引发了人们对用户与远程云服务器共享的数据的隐私担忧。全同态加密 (FHE) 通过对加密数据进行计算为该问题提供了解决方案。不幸的是，所有已知的 FHE 构造都需要一个噪声项来确保安全，而且这种噪声在计算过程中会增加。要对加密数据执行无限制计算，我们需要执行一个称为引导的定期降噪步骤。此引导操作受内存限制，因为它需要几 GB 的数据。与未加密数据相比，这导致操作加密数据所需的时间增加了几个数量级。在这项工作中，我们首先对 CKKS FHE 方案中的引导操作进行了深入分析。与其他现有工作类似，我们观察到 CKKS 引导表现出较低的算术强度（<1 Op/byte）。然后，我们提出了内存感知设计 (MAD) 技术来加速 CKKS FHE 方案的引导操作。我们提出的 MAD 技术与底层计算平台无关，可以同样应用于 GPU、CPU、FPGA 和 ASIC。我们的 MAD 技术利用了几种缓存优化，可以实现最大限度的数据重用并执行操作的重新排序，以减少需要传输到/从主存储器的数据量。此外，我们的 MAD 技术包括几种算法优化，可减少数据访问模式切换的次数和昂贵的 NTT 操作。将我们的 MAD 优化应用于 FHE 可将引导算法强度提高 3 × 。对于逻辑回归 (LR) 训练，通过利用我们的 MAD 优化，现有的 GPU 设计可以在相同的片上内存大小下获得高达 3.5 × 的性能提升。类似地，现有的 ASIC 设计在 LR 训练和 ResNet-20 推理方面分别可获得高达 27 倍和 57 倍的性能提升，
使用经过训练以模仿大脑统计特性的神经网络来提高物体识别能力
目前最先进的物体识别算法——深度卷积神经网络 (DCNN)，灵感来自哺乳动物视觉系统的架构，在许多任务上能够达到人类水平的表现。在对 DCNN 进行物体识别任务训练时，已证明 DCNN 能够开发出与哺乳动物视觉系统中观察到的隐藏表征相似的隐藏表征 (Razavi 和 Kriegeskorte，2014 年；Yamins 和 Dicarlo，2016 年；Gu 和 van Gerven，2015 年；Mcclure 和 Kriegeskorte，2016 年)。此外，在物体识别任务上训练的 DCNN 是目前我们拥有的哺乳动物视觉系统的最佳模型之一。这让我们假设，教导 DCNN 实现更像大脑的表征可以提高其性能。为了测试这一点，我们在一个复合任务上训练了 DCNN，其中网络被训练为：(a) 对物体图像进行分类；同时 (b) 具有与猴子视觉皮层神经记录中观察到的中间表征相似的中间表征。与纯粹为对象分类而训练的 DCNN 相比，在复合任务上训练的 DCNN 具有更好的对象识别性能，并且对标签损坏的鲁棒性更强。有趣的是，我们发现这个过程不需要神经数据，但具有与神经数据相同统计特性的随机数据也会提高性能。虽然我们在复合任务上训练时观察到的性能提升与“纯”对象识别任务相比并不大，但它们非常稳健。值得注意的是，我们在研究的所有网络变体中都观察到了这些性能提升，包括：较小（CORNet-Z）与较大（VGG-16）架构；优化器的变化（Adam 与梯度下降）；激活函数的变化（ReLU 与 ELU）；以及网络初始化的变化。我们的结果证明了一种训练对象识别网络的新方法的潜在效用，使用大脑（或至少是其激活模式的统计特性）作为训练 DCNN 的教师信号的策略。© 2020 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
将机器学习和人工智能嵌入天气和气候科学与服务
我们正处于“人工智能革命”之中（Clark 等人，2019 年；UKRI，2021 年），世界上发展最快的深度技术有可能改写整个行业的规则（HM Government，2021b），从根本上改变我们的工作和生活方式。机器学习和人工智能等数据科学的进步意味着计算机现在可以以高精度和高速度分析和学习大量信息，为大多数行业带来显著的效率和性能提升。为了充分利用这些技术突破，许多科学学科，包括天气和气候科学和预测，都在修改其运营计划（Dueben 等人，2021b）。我们在此提出了一个框架，说明气象局将如何应对这一机遇并实现其目标“利用数据科学的力量推动天气和气候科学和服务的前沿”。