XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System架构
Atlas的建筑可扩展分析基础架构
摘要。我们探讨了采用云代表工具和原理，以锻造灵活和可扩展的基础架构，旨在支持分析框架 - 在高光度大型强调撞机（HL-LHC）时代为Atlas实验开发的框架。该项目最终建立了一个联合平台，整合了来自各种提供商的Kubernetes群集，例如Tier-2中心，第3层中心，以及来自国家科学基金会项目的Iris-Hep可伸缩系统实验室。一个统一的接口进行了简化容器化应用程序的管理和缩放。通过与分析效率集成，使Jupyter / Binder笔记本电脑和DASK工人的溢出到TIER-2资源来实现增强的系统可伸缩性。我们调查了“拉伸”（在大型网络）集群模式的灵活部署方案，包括集中式的“灯光管理”模型，Kubernetes服务的远程管理以及完全自主的站点管理的群集方法，以适应各种操作和安全要求。该平台在多群集演示器中展示了其e ffi cacy，以使用Co ff ea，servicex，uproot和dask以及rdataframe等工具进行低延迟分析和高级工作流程，并说明了其支持各种处理框架的能力。该项目还为Atlas软件和计算登机事件提供了强大的用户培训基础架构。
量子计算：架构和算法
本课程基于普通计算机架构概念，但扩展了量子比特（称为量子位）和量子门的使用，介绍了量子计算的实际应用。本课程将介绍量子计算机架构中的不同层，并基于名为 Qiskit 的公共领域平台为学生提供工具，以编写一些量子电路并在一小组量子比特上执行它们。量子计算概念与经典计算机架构正交，在经典计算机架构中，数据被传输到处理器，而经典门的结果被写回到内存中。在量子计算中，逻辑直接应用于量子比特，这是一种存储和表示正在处理的数据的方式。量子算法的执行将在 QBee 平台上进行，并假设量子比特是完美的，而不是物理的。
使用NeuroMark PET独立组件分析框架构建多元分子成像大脑图谱
标题：使用NeuroMark PET独立组件分析框架运行：Neuromark Ica Ica Ica Pet Atlas作者：Cyrus Eierud A，Martin Norgaard B，C，Murat Bilgel D，Helen Petropoulos A，Helen Petropoulos A，Zening Fuu a，Zening Fuu A，Armin iraji J.Meran iman gran geran geran gran geran， ，Cyril Pernet H，Vince D. Calhoun A，I，J为阿尔茨海默氏病神经影像学计划*隶属关系：A）神经影像学和数据科学转化研究中心（趋势），乔治亚州立大学，乔治亚州立大学，乔治亚大学，乔治亚大学，乔治亚大学，乔治亚大学，乔治亚大学，乔治亚大学，乔治亚大学，乔治亚大学，乔治亚大学，乔治亚大学，乔治亚州大学，乔治亚大学。b）美国马里兰州贝塞斯达国立卫生研究院国家心理健康研究所分子成像分支。c）丹麦哥本哈根哥本哈根计算机科学系。d）美国马里兰州巴尔的摩国家老化研究所行为神经科学实验室。e）Karolinska Institutet和斯德哥尔摩县议会临床神经科学系，斯德哥尔摩，SE-171 64，瑞典。f）美国纽约哥伦比亚大学精神病学系。g）美国纽约哥伦比亚大学生物统计学系。h）丹麦哥本哈根Rigshospitalet的神经生物学研究部门。i）美国佐治亚州亚特兰大佐治亚州立大学神经科学研究所和物理学心理学和计算机科学系。j）佐治亚州佐治亚州佐治亚州佐治亚州佐治亚州佐治亚州理工学院电气和计算机工程系 *）用于准备本文的数据是从阿尔茨海默氏病神经影像学计划（ADNI）数据库（ADNI.loni.loni.usc.edu）获得的。因此，ADNI中的调查人员为ADNI和/或提供数据的设计和实施做出了贡献，但没有参与本报告的分析或撰写。可以在：http：//adni.loni.usc.edu/wp- content/uploads/how_to_apply/adni_acknowledgement_list.pdf
量子数据转换为扩大量子技术架构提供了一条途径
为了成功，这个过程需要一种非常特殊的资源光学纠缠，即所谓的离散变量量子比特和连续变量薛定谔猫量子比特之间的“混合纠缠态”。为了实现贝尔态测量，混合纠缠的单光子部分被用来干扰输入量子比特，然后进行增强的单光子检测。为了验证，输出量子比特的特征是通过一种称为“量子断层扫描”的过程来计算输入和输出量子比特之间的保真度，这是一种评估过程质量的典型方法。对于任何输入量子比特，都确认了高于经典极限的转换。
脉冲神经网络的并行集群架构
脉冲神经网络 (SNN) 是神经形态计算的一个分支，目前在神经科学应用中用于理解和建模生物大脑。SNN 还可能用于许多其他应用领域，例如分类、模式识别和自主控制。这项工作提出了一个高度可扩展的硬件平台 POETS，并使用它在大量并行和可重构的 FPGA 处理器上实现 SNN。当前系统由 48 个 FPGA 组成，提供 3072 个处理核心和 49152 个线程。我们使用该硬件实现了多达四百万个神经元和一千个突触。与其他类似平台的比较表明，当前的 POETS 系统比 Brian 模拟器快二十倍，比 SpiNNaker 快至少两倍。
AI解决方案在过程行业中应用的参考架构 - 欧盟项目S-X-AIPI经验
此CWA的主要目标包括：•为过程行业中的AI支持的自X技术提供了一个综合框架。•促进高级自主管理系统的集成。•促进采用既创新又符合欧洲标准的AI解决方案。在S-X-AIPI参考体系结构中的MAPE-K方法论上有很大的重点。这包括对这种方法如何支撑AI系统的自主特征的详细探索，从而实现了自我调整并改善了工业运营中的决策能力。提供了对相关参考体系结构的广泛分析，包括Rami 4.0，IIRA和新兴技术（例如FIWARE和IDS RAM 4.0）等既定框架。该文档还研究了欧洲背景下新开发的建筑，例如Beincpps和Capri，突出了它们的相关性和集成到S-X-AIPI体系结构中。适用性：虽然参考体系结构设计为通用和通用，但在所选工业场景中的应用中给予了足够的关注。这确保了体系结构不仅支持广泛的应用程序，还可以满足特定的行业需求，从而在必要时促进量身定制的适应。此CWA的范围不包括与安全相关要求的定义。此外，本文档旨在提供信息，旨在增强现有标准，而不是更换或简化强制性生产程序。它试图提供一种结构化的方法来将AI技术集成到过程行业，增强运营功效和创新，而不会损害既定的程序标准。
AI解决方案在过程行业中应用的参考架构 - 欧盟项目S-X-AIPI经验
此CWA的主要目标包括：•为过程行业中的AI支持的自X技术提供了一个综合框架。•促进高级自主管理系统的集成。•促进采用既创新又符合欧洲标准的AI解决方案。在S-X-AIPI参考体系结构中的MAPE-K方法论上有很大的重点。这包括对这种方法如何支撑AI系统的自主特征的详细探索，从而实现了自我调整并改善了工业运营中的决策能力。提供了对相关参考体系结构的广泛分析，包括Rami 4.0，IIRA和新兴技术（例如FIWARE和IDS RAM 4.0）等既定框架。该文档还研究了欧洲背景下新开发的建筑，例如Beincpps和Capri，突出了它们的相关性和集成到S-X-AIPI体系结构中。适用性：虽然参考体系结构设计为通用和通用，但在所选工业场景中的应用中给予了足够的关注。这确保了体系结构不仅支持广泛的应用程序，还可以满足特定的行业需求，从而在必要时促进了量身定制的适应。此CWA的范围不包括与安全相关要求的定义。此外，本文档旨在提供信息，旨在增强现有标准，而不是更换或简化强制性生产程序。它试图提供一种结构化的方法来将AI技术集成到过程行业，增强运营功效和创新，而不会损害既定的程序标准。
引用 Numair M、Mansour D-EA 和 Mokryani G (2020) 提出了一种用于智能微电网有效能源管理的物联网架构。第二代新型英特尔
摘要 — 当前电网面临诸多挑战，因为缺乏有效的能源管理策略，无法将发电量与负荷需求相匹配。这个问题在微电网中变得更加明显，因为微电网的负荷变化明显，发电量主要来自可再生能源，因为它依赖于分布式能源的使用。建设智能微电网比将大型电网转变为智能电网更具经济可行性，因为智能微电网需要大量投资来用智能设备替换旧设备。本文在微电网的不同部分应用物联网 (IoT) 技术，以实现有效的物联网架构，并提出了资产互联网 (IoA) 概念，该概念能够将任何旧资产转变为智能物联网资产。这将允许所有资产有效地连接到基于云的物联网。其作用是对从智能微电网收集的数据进行计算和大数据分析，以向不同的控制器发送有效的能源管理和控制命令。然后，物联网云将发送控制操作来解决微电网的技术问题，例如通过设置预测模型解决能源不匹配问题，通过有效承诺 DER 来提高电能质量，以及通过仅关闭不必要的负载来消除负载削减，这样消费者就不会遭受停电之苦。还讨论了在微电网内各个部分使用物联网的好处。
“实体经济中企业财务架构的轨迹”
建立有效的公司财务架构对于维持一定的市场地位和确保稳定的盈利能力具有重大影响，其中包括资本结构、所有权结构和公司治理状况等基本要素。本研究旨在确定财务架构的状态、变化轨迹及其对公司市场地位的影响。从销售收入最高的前 200 家公司名单中选出了 22 家乌克兰公司进行研究，这些公司提供了 2007 年至 2017 年期间的完整财务报表。为了确定公司的财务架构状态和相关的市场地位，作者使用了最远邻居法的聚类分析。应用了 Kohonen 自组织映射算法。使用 Harrington 的可取性函数来确定积分指数。所选样本显示几乎所有公司的所有权集中度都很高，只有少数人控制着大量资产，从而证实了乌克兰经济的寡头结构。结果获得了七个集群组，反映了公司的财务结构质量。在整个样本中，只有五家公司拥有高质量的财务结构，即资本结构和所有权结构一致且最佳，并确保公司保持领先的市场地位。