XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System电子计算机
occam 用户组 - transputer.net
IfiI n 封面上穿着奇装异服的家伙——拿着玻璃纳米砖的人——是比尔·罗斯科，他代表牛津大学计算实验室从代表女王的牛津郡郡尉手中接过女王技术成就奖。这个奖项和 Inmos 的配套奖项是对团队努力取得实际效益的肯定：形式方法的朋友们将欢迎这些奖项，因为它们是对合理工程实践和合理数学研究协同作用的认可。我们应该尽我们所能利用这种宣传来吸引人们对“正确行事”的好处的关注。如果您还不知道，您可以在第 74 页找到该奖项背后的故事。如果您觉得这有点英国地方主义，您还会在本通讯中发现通常的投稿分布。为了顺应 90 年代的新地理形势，让我向您提供一份关于保加利亚（第 20 页）和日本（第 30 页）的平行事物的报告；以及来自康奈尔和莫斯科、硅谷和香港、埃克塞特和东京、布宜诺斯艾利斯和“波罗的海某地”等遥远地方的贡献。明年春天在加利福尼亚举行的用户组联合会议（Transputing 1991）即将召开，会议征文详情可在第 14 页找到。委员会还征集您的想法，用于同时举行的研讨会和教程，事实上，您提出的任何使这次会议取得成功的好主意都将受到委员会的欢迎。谁知道呢，我们甚至可能在那里看到 HI。代表大都市 occam 用户组发言，请允许我提请大家注意，我们打算组建一个新的特别兴趣小组，专门负责 occam 语言的开发（第 38 页）。有很多事情正在发生，部分原因是我们需要一种比现在更高级别的并行程序表达方式，部分原因当然是新一代 transputer 和类似设备的潜在能力。如果有足够多的人感兴趣，新小组将在约克会议上开会（第 6 页）。最近的硬件开发似乎一直在全力追求性能，在带有 i860 的 transputer 板（例如，参见第 83 页）和微型 TRAM 上的一些非常“坚固”的高性能存储和 transputer 块（例如，参见第 80 页）之间展开竞争。如果您正在寻找一种经济实惠的方式来玩转电子计算机 - 在我的家乡，“play”的发音是“teach” - 埃克塞特会议以及其他一些会议上的焦点无疑就是 CSA 的电子计算机教育套件（见第 34 页和第 72 页）。
量子计算机上的集合流体模拟
现代科学和社会中大多数问题的极端复杂性对我们最好的理论和计算方法提出了非常巨大的挑战。作为一个例子，即使是最强大的超级计算机，也可以基于流动运动方程的直接模拟来预测行星尺度上天气的任务前面的Exascale操作（每秒10亿个流量点操作）。此外，这个和类似的问题通常受到影响解决方案的初始数据和其他参数引起的各种不确定性来源。因此，每个案例研究都需要几个实现，以积累足够的统计信息（集合模拟），从而进一步加强了对计算能力的追求。鉴于电子计算机面临着非常严格的能量限制，因此不断寻求替代模拟策略。在过去的十年中，巨大的效果已经专门用于量子计算机的开发，使用能够利用量子系统同时占据众多状态的硬件设备（量子纠缠）。直接优势是，量子系统原则上可以执行多种并行量子计算，而不是只能在二元状态下运行的经典计算机（位）。最近，没有一天没有
计算机器与智能
在我们明确“机器”一词的含义之前，我们在§1中提出的问题不会十分明确。我们自然希望允许在我们的机器中使用各种工程技术。我们还希望允许这样一种可能性，即一名工程师或一组工程师可以制造一台可以工作的机器，但其操作方式无法由其建造者令人满意地描述，因为他们采用的方法主要是实验性的。最后，我们希望将以通常方式出生的人排除在机器之外。很难制定满足这三个条件的定义。例如，有人可能会坚持认为工程师团队应该全部是同一性别，但这实际上并不令人满意，因为可能有可能从一个人的皮肤细胞（比如说）中培养出一个完整的个体。这样做将是一项值得最高赞扬的生物技术壮举，但我们不会倾向于将其视为“建造一台思考机器”的情况。这促使我们放弃允许使用各种技术的要求。鉴于目前人们对“思维机器”的兴趣是由一种特殊的机器引起的，这种机器通常被称为“电子计算机”或“数字计算机”，因此我们更愿意这样做。根据这一建议，我们只允许数字计算机参与我们的游戏。
机器辅助证明| Terry Tao
数学家一直依靠计算机（Human，机械或电子）和机器在研究中（甚至是Milllennia）在他们的研究中进行依靠，如果有人考虑了诸如算盘之类的早期计算工具）。例如，自从纳皮尔（Napier）和其他人的早期对数表以来，数学家就知道构建大型数学对象数据集以执行计算并做出猜想的价值。Legendre和Gauss使用了人类计算机编制的大量质数表来猜测现在称为质数定理的内容；一个半世纪后，Birch和Swinnerton-Dyer类似地使用了早期电子计算机在有限领域的电气曲线上生成足够的数据，以提出自己对这些物体的著名猜想。和许多读者毫无疑问地利用了全部最广泛的数学数据集之一，即整数序列的在线百科全书，它已经获得了许多猜想和数学领域之间的意外联系和意外联系整数。在二十一世纪，如此大的数据库也是机器学习算法的关键培训数据，该算法有望自动化或至少极大地促进了在数学中产生综合和联系的过程。除了数据生成，另一种古老的用途
流体的量子计算：我们在哪里站立？
简介。- 量子计算是现代科学最引起的主题之一，至少对于选定的应用程序，具有壮观应用的承诺远远超出了古典电子计算机的影响力[1]。量子计算的宣言可以追溯到理查德·费曼（Richard Feynman）的时代制作论文，他在其中著名地观察到物理学“不经典”，因此应该在量子计算机上进行模拟[2]。在Feynman的观察之后，在1980年代进行了关于量子计算的早期理论工作，例如，Deutsch在量子，通用量子计算机与教会繁琐原则之间的联系[3]之间的联系。然后，随着Shor's Algo-Rithm用于整数保理和Grover的搜索算法在1990年代的中间，研究领域也从理论工作和量子计算硬件方面收集了显着的动力。自[4-6]以来，量子计算的研究领域一直在增长。在量子计算机的应用方面，量子多体系统的模拟由于其科学和工业应用以及与量子硬件的相对紧密的联系，因此受到了最大的关注。从这个角度来看，我们将专注于一个较少的人迹罕至的轨道，即使用量子计算机来模拟经典流体1。到此为止，让我们参考由
十年战略
以下董事为该过程提供了全面的投入：Henry Paul Batchi BALDEH (PESD)；黄色 BALDEH（RDTS）；凯瑟琳·鲍蒙特-凯塔（SNMO）帕特里克·凯-博吉纳德（Patrick KEI-BOGUINARD）（SNPB） Gauthier BOURLARD（PCSC）；雅克· DJOFACK (FIFM)；马丁·弗雷金 (AHAI) Yvette GLELE——THREATENING（RDSA）马克西米利安·贾瑞特（Maximilian JARRET） (PCSC)亚历克斯·穆比鲁 (PCSC)；所罗门·穆格拉（PCER）安东尼·尼永 (PECG)；阿曼德站起来（SNDR）阿卜杜拉耶·库利巴利（ECGF/ECMR）埃里克·奥贡利（Eric OGUNLEYE），农业部（电子计算机辅助设计）；玛莎·沃尔夫（AHHD） Wale SHONIBARE（PESR）和 Desire Vencatachellum (ECCE)。各总干事和副总干事的贡献提供了深入的国家和地区见解，其中包括 Mohamed EL AZIZI (RDGN)；拉明·巴罗（RDNG）马琳·布隆伯格（RDGN）阿卜杜勒·钱伯斯（RGDE/PJSS）所罗门·通力（RDCC）；肯尼迪·姆贝基亚尼（RDCS）；
生物炭的催化石墨化生产石墨碳材料
石墨材料是重要的工业产品。电池和电子计算机行业的快速开发激励了对石墨材料的巨大需求。然而，如今，石墨材料是通过在高于2500℃的温度下通过热处理化石油或煤炭衍生的焦炭来商业生产的。基于化石的原料和能源密集型生产过程均与可持续发展的概念背道而驰。本论文提出了可持续的低温催化石墨化过程，通过使用商业生物质热解生物炭作为原料，生产具有高度有序结晶度的石墨材料。硝酸铁作为石墨化催化剂。研究了石墨温度和铁载量对生产碳产物的性质的影响。产生的石墨材料。结果表明，随着石墨化温度和铁载量的增加，产物的平均石墨晶体大小和产品的石墨化程度增加。但是，铁载量的增加降低了酸洗涤过程的催化剂去除效率。当石墨温度高于1100℃，铁负荷量高于11.2 wt。％时，生产的石墨材料的结晶度优于商业石墨的结晶度。具有最佳结晶度的石墨材料，该材料在1300℃的温度下产生，铁负荷为33.6 wt。％，其结晶度非常接近纯石墨。
流体的量子计算
引言：量子计算是现代科学中最热门的话题之一，它所有望实现的惊人应用远远超出了传统电子计算机的能力范围，至少在某些应用领域是如此 [1]。量子计算的宣言可以追溯到理查德·费曼 (Richard Feynman) 的划时代论文，他在论文中提出了著名的观点：物理学“不是经典的”，因此应该在量子计算机上进行模拟 [2]。根据费曼的观察，量子计算的早期理论工作是在 20 世纪 80 年代进行的，例如 Deutsch 关于量子理论、通用量子计算机和丘奇-图灵原理之间联系的研究 [3]。随后，随着 20 世纪 90 年代中期 Shor 的整数因式分解算法和 Grover 的搜索算法的发表，该研究领域在理论工作和量子计算硬件方面都获得了显著的发展势头。从那时起，量子计算的研究领域一直在持续增长 [4–6]。在量子计算机的应用方面，量子多体系统的模拟最受关注，因为它具有科学和工业应用价值，而且与量子硬件的联系相对紧密，正如费曼最初的提议一样。然而，在本期《观点》中，我们将重点关注一条鲜为人知的领域，即使用量子计算机模拟经典流体 1 。为此，让我们参考由以下四个象限定义的物理计算平面：
peirce和生成ai
作为一个著名的远视哲学家，在1800年代后期，查尔斯·皮尔斯（Charles Peirce）已经转向了人工智能（AI）的主题。在1887年的一篇题为“逻辑机器”的论文中，他写道：“确切地说，可以将一台机器的企业付诸实践，并且必须剩下哪些部分来实现生命的思想，这不是一个问题，并不是没有可以想象的实际重要性”（Peirce 1887：165）。他讨论了英国的威廉·史丹利·杰文斯（William Stanley Jevons）和美国的艾伦·马奎德（Allan Marquand）已经开发的某些机械逻辑机器 - 马奎德（Marquand）是约翰·霍普金斯大学（Johns Hopkins University）的一名学生 - 并指出这些机器需要人类干预才能执行每个推理步骤。因此，他建议，逻辑机器工程师接下来应该尝试开发相当于雅克德织机的推理，该推理执行预先存储且任意复杂的编织模式（Peirce 1887：170）。因此，他优雅地预期了计算机程序的概念，尤其是当Jacquard Loom将其模式存储在打孔卡中时，这直接启发了它们在早期计算机系统中存储程序的用途。此外，肯·凯特纳（Ken Ketner）明显地猜想，皮尔斯（Peirce）是由“和”和“或'gates组成的电子计算机电路设计设计的作者，后来在马奎德（Marquand）的论文中被发现（Ketner等人，1984年）。
ENIAC 的历史.pdf - SharpSchool
作者：Dilys Winegrad 和 Atsushi Akera (1) 今天，宾夕法尼亚大学旧摩尔学院大楼的东北角设有一组先进的计算工作站，由宾夕法尼亚大学工程与应用科学学院计算与教育技术服务部的专业人员维护。五十年前，在那里的一间更大的房间里，墙壁颜色单调，椽子敞开，放置着第一台通用电子计算机——电子数字积分计算机，简称 ENIAC。它有 150 英尺宽，有 20 组闪光灯显示其计算结果。ENIAC 可以在一秒钟内完成 5,000 个数字的加法或 14 次 10 位数的乘法——以今天的标准来看，这非常慢，但与手持计算器执行的相同任务相比却很快。哈佛大学、贝尔实验室和其他地方正在实验运行的最快的机械继电器计算机每秒最多只能进行 15 到 50 次加法，慢了整整两个数量级。通过展示电子计算电路实际上可以工作，ENIAC 为现代计算行业铺平了道路，而现代计算行业是其伟大的遗产。ENIAC 绝不是第一台计算机。1839 年，英国人查尔斯·巴贝奇 (Charles Babbage) 设计并开发了第一台真正的机械数字计算机，他将其描述为“差分机”，用于解决包括简单微分方程在内的数学问题。一位女数学家协助了他的工作