XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System群集
动力学系统和分析宇宙学界限
以前的方法促进了群集中像素的时序序列，后两个评估群集特征。线性能量传递（LET），整个群集的能量分布及其厚度和线性，对最终分类具有最大的影响。模型在参考数据库（校准）数据数据库中进行了培训。
雷诺Zoe E-Tech 100％电动
驱动器轻松，这要归功于其10英寸的数字群集，该群集在您的眼睛和9.3英寸的中央屏幕上显示了必要的信息，该屏幕可通过TomTom提供实时更新的导航信息。使用wifi智能手机复制*使用Android Auto™和Apple Carplay™，请收听您的播放列表并浏览您喜欢的应用程序。
mmwr，来自现场的注释：由抗牛皮里毒素造成的MPOX群集 - 五个州，2023年10月至2024年2月
自2022年全球爆发以来，抗病毒药tecovirimat*已被广泛用于治疗美国MPOX病例。在治疗期间发生的MPOX病毒蛋白靶标（F13或VP37）中的突变会导致对Tecovirimat†的抗性（1，2）。CDC和公共卫生伙伴通过对公共数据库的测序和监测进行了对Monkeypox病毒（MPXV）进行F13突变的遗传监测。MPXV F13突变，通常是在严重免疫功能低下的MPOX患者中，这些患者需要延长tecovirimat课程（3-5）。大多数由MPXV引起的耐药突变引起的感染患者具有tecovirimat治疗的史；然而，在没有以前没有tecovirimat治疗的人群中，加利福尼亚州据报道，在加利福尼亚州，加利福尼亚州的抗绒毛膜抗性MPXV的扩散（3）（3）。本报告描述了在多个州没有先前没有tecovirimat治疗史的18人中，抗伏瑞氏菌MPXV的第二个无关的群集。
使用Loupe浏览器审查10倍RNA-seq数据
•如果面板不是特别大，则可以将顶部边缘拖到以使其更大。•如果切换到簇模式并选择基于k均值或图形的群集模式，您将看到差分表达式结果显示了簇的集合。如果单击此面板中的群集名称，您会看到您在该集群中获得最丰富基因的排名列表，
SuperMicro X14用Intel Xeon 6
复杂模型。其模块化设计从八个SYS-822GA-NGR3Intel®Gaudi®AI服务器解决方案的单个群集段开始，可以扩展到512个节点（4,096 GPU，64个群集段），同时又适应了增长AI工作量。其灵活性和能源效率使组织能够在AI创新的最前沿管理运营成本。由Intel®Gaudi®3AI加速器和Intel®Xeon®6带有性能核的处理器，SuperMicro正在构建专门构建的群集，可用于运行各种多租户数据中心的所有尺寸的深度学习工作负载。凭借Supermicro在大规模建立数据中心方面已经有经验的专业知识，因此创建解决方案作为生成AI计算能力，价格，能源效率和市场可用性的可行替代方案令人兴奋。
在小量子计算机上模拟大量子电路
有限的量子存储器是近期量子设备的最重要约束之一。了解小量子计算机是否可以模拟较大的量子系统，或者执行需要比可用的量子更多的量子的算法，这既是理论上的重要性，又是实际的重要性。在这封信中，我们引入了量子电路的群集参数K和D。这种电路的张量网络最多可以分解为d的群集，其中最多只能使用集群间量子通信。我们提出了一个可以模拟任何ðk的群集模拟方案； d - d -Qubit机器上的聚集量子电路的时间大约为2oðkÞ，在考虑更多细粒电路结构时，可能会进一步加速。我们展示了如何使用我们的方案来模拟聚类的量子系统（例如大分子），这些系统可以分为多个显着较小的群集，它们之间的相互作用较弱。通过使用合适的聚类ANSATZ，我们还通过实验表明，量子变异的特征索仍然可以实现所需的性能，以估算Beh 2分子的能量，同时在物理量子设备上运行，而所需码头的数量为一半。
clustermole：公正的单细胞转录组数据单元格类型识别
描述单元类型标签到单细胞RNA测序（SCRNA-SEQ）簇的分配是一个耗时的过程，该过程涉及手动检查群集标记基因与详细文献搜索相结合的群集标记基因。存在未经证实或描述不足的人群时，这尤其具有挑战性。clustermole r软件包为查询数千个来自数据库的人类和小鼠细胞身份标记提供了甲基化。
Edge Cluster升级中的延迟感知容器调度
摘要 - 在移动边缘计算（MEC）中，物联网（IoT）设备将计算密集型任务卸载到边缘节点，在容器中执行它们，从而降低了对集中式云基础架构的依赖。集群软件升级对于保持边缘群集的有效且安全的操作至关重要。但是，由于其地理分布的性质和资源限制，传统的云群集升级策略不适合边缘群集。因此，至关重要的是，在边缘群集升级期间正确安排容器以最大程度地减少对运行任务的影响。本文提出了一种延迟感知的容器调度算法，以进行有效的边缘集群升级。特别：1）我们为边缘集群升级的在线容器调度问题制定，以最大程度地减少任务延迟。2）我们提出了一种基于策略梯度的增强学习算法，该学习算法通过考虑MEC的特征，包括异质资源，图像分布和低延迟要求来解决此问题。随后，基于自我注意的位置特征提取方法旨在完全提取和利用边缘节点分布。3）基于模拟和现实数据痕迹的实验表明，与基线算法相比，我们的算法将总任务潜伏期降低了约30％。