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World File Search System计算
计算
在计算机科学和非数字计算的数学和形式方面进行了最重要的工作的覆盖范围。Topics include but are not limited to analysis and design of algorithms, algorithmic game theory, data structures, computational complexity, computational algebra, computational aspects of combinatorics and graph theory, computational biology, computational geometry, computational robotics, the mathematical aspects of programming languages, artificial intelligence, computational learning, databases, information retrieval, cryptography, networks, distributed computing,并行算法和计算机架构。
物理计算：统一实数计算以实现节能计算
摘要：物理计算统一了实值计算，包括模拟、神经形态、光学和量子计算。许多实值技术在能源效率方面有所改进，使每次计算的面积更小，并有可能提高算法的扩展性。与数字计算在应用程序开发中深厚的理论基础相比，这些物理计算技术缺乏强大的计算理论来指导应用程序开发。我们考虑了实值图灵机模型的可能性、这些技术的潜在计算和算法机会、对实现应用程序的影响以及由该模型产生的计算复杂性空间。这些技术在提高能源效率、使每次计算的面积更小以及有可能提高算法的扩展性方面显示出了希望。
将高性能计算与量子计算相结合
- 将 GPU 加速引入量子经典计算：François Courteille，NVidia 首席解决方案架构师 - 量子互连以扩大量子技术：Tom Darras，WeLinq 首席执行官 - 用于解决复杂组合问题的基于量子定价的列生成框架，Wesley da Silva Coelho，Louis-Paul Henry 量子应用工程师，Loïc Henriet，Pasqal 首席技术官 - 云端可用的基于单光子的量子计算机：指标和基准” Shane Mansfield，首席研究官和 Jean Senellart，Quandela 首席产品官 - 基元和电路优化，Blake Johnson，IBM 量子平台负责人 - HPC 和 QC 集成平台：Jacques-Charles Lafoucrière，CEA HQI 项目负责人
主高性能计算/量子计算
成为该领域的专家，并获得知识，可以涉及许多不同的令人兴奋的领域，例如改善预测和预测，密码学（写作和解决编码信息的科学）或药理学（药物科学）。该课程分为四个主要模块组，以涵盖量子计算的所有领域和相关主题：
非常规计算，包括量子计算
II计算物理学29和能量障碍。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 29 B计算热力学。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 35 B.1 von neuman-contry Principple。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 35 B.2机械和热模式。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 43 C可逆计算。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 47 c.1可逆计算与解决方案一样。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 47 C.2保守计算的基础。 div> 。 div> 。 div>II计算物理学29和能量障碍。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>29 B计算热力学。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>35 B.1 von neuman-contry Principple。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>35 B.2机械和热模式。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 43 C可逆计算。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 47 c.1可逆计算与解决方案一样。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 47 C.2保守计算的基础。 div> 。 div> 。 div>35 B.2机械和热模式。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>43 C可逆计算。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>47 c.1可逆计算与解决方案一样。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>47 C.2保守计算的基础。 div>。 div>。 div>。。。。。51 C.3保守的逻辑电路。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 54 C.4普遍性。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 55 C.5常数和垃圾。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 56 C.6无垃圾保守逻辑。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 57 C.7弹道计算。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 60 d练习。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。51 C.3保守的逻辑电路。。。。。。。。。。。。。。。。54 C.4普遍性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。55 C.5常数和垃圾。。。。。。。。。。。。。。。。。。56 C.6无垃圾保守逻辑。。。。。。。。。。。。。。57 C.7弹道计算。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 60 d练习。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。57 C.7弹道计算。。。。。。。。。。。。。。。。。。。60 d练习。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。65
脑启发计算 脑启发计算
背景：类脑计算将传统计算技术与受人脑启发的计算和认知思想、原理和模型相结合，以构建智能信息系统，用于我们的日常生活。图像和语音处理、盲信号分离、创造性规划和设计、决策、自适应控制、知识获取和数据库挖掘只是类脑计算应用的一些领域。我们对大脑功能了解得越多，信息系统就越智能。本书还介绍了心智和意识建模的一个主题，以及人工智能领域的其他新理论模型和应用。人脑是一种非常节能的装置。从计算角度来说，它仅需 20 瓦的功率就能每秒执行相当于十亿亿亿亿次浮点运算（1 后面跟着 18 个零）的数学运算。相比之下，世界上最强大的超级计算机之一“橡树岭前沿” (Oak Ridge Frontier) 最近演示了百亿亿次计算能力。然而，要实现这一壮举需要数百万倍的功率，即 20 兆瓦。我和我的同事希望通过大脑来指导开发强大而节能的计算机电路设计。你看，能源效率已经成为阻碍我们制造更强大的计算机芯片的一个主要因素。虽然更小的电子元件已成倍地提高了我们设备的计算能力，但进展却正在放缓。有趣的是，我们对大脑如何运作的看法一直是计算机世界的灵感源泉。为了理解我们是如何得出这种方法的，我们需要简单回顾一下计算的历史。人脑是宇宙中最复杂的物体之一。它能够在不断变化的环境中执行高级认知任务，例如抽象、概括、预测、决策、识别和导航。大脑这种较高的认知能力得益于它的功耗非常低，只有20W。大脑能效高的原因主要有两点：一是信息交换和处理是事件驱动的；因此，尖峰能量仅在需要的时间和地点被消耗。其次，神经元和突触位于同一个神经网络中，高度互联，每个神经元平均与104个其他神经元相连。神经元/突触共位意味着数据处理（由突触兴奋和神经元放电组成）和记忆（由突触权重和神经元阈值组成）在大脑内共享同一位置。许多研究工作旨在模仿人类大脑的计算类型，以实现非凡的能源效率。这是神经形态工程的目标，其中，脉冲神经网络（SNN）是利用人工神经元和突触开发出来的。 SNN 通常采用与 Rosenblatt 和 Minsky 开创的传统感知器网络相同的全连接 (FC) 架构。然而，在 SNN 中，神经元和突触通常表现出对施加的尖峰的时间依赖性响应，例如神经元内的整合和发射以及跨突触的兴奋性突触后电流 (EPSC)。这与用于计算机视觉和语音识别的人工智能 (AI) 加速器中的传统人工神经网络 (ANN) 形成对比，其中信息是同步的并且基于信号幅度而不是时间。大多数 SNN 通常依赖于互补金属氧化物半导体 (CMOS) 技术，具有两个显著的关键优势：首先，CMOS 技术在半导体行业生态系统中广泛可用，包括设计、制造和鉴定，为基于 CMOS 的神经形态工程成为成熟主题创造了条件。其次，CMOS晶体管可以按照摩尔定律小型化，其中减小
用黑色蛋白质计算量子计算：课程目标
量子计算机。编译是将一个量子程序转换为另一个量子程序的过程，并且是我们如何获得量子计算机来计算的过程。○代码：量子编程语言允许软件的快速开发在量子计算机上运行解决问题的算法。学生从组装级编程的基础知识开始。○量子优化：当今的量子计算机可能是
可穿戴计算：
1972 年，我刚开始在卡内基梅隆大学 (CMU) 工作，加入了 Gordon Bell 的研究小组，当时他刚开始探索多处理器系统。1972 年下半年，Sam Fuller 加入了研究小组，计算机模块项目就此诞生。Cm*（Kline 星号表示计算机模块复制一次或多次）是一种可扩展架构，在本地总线上具有共享地址空间，并扩展到集群总线和集群间链路，实现了第一个非统一内存访问 (NUMA) 多处理器 [18]。到 20 世纪 70 年代末，业界对多处理器系统产生了浓厚的兴趣，主要由学生组成的大学设计团队很难跟上拥有更多资源的专业工程团队的步伐，无法设计出速度更快、更复杂的逻辑。