XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System计算能力
未来的解决方案，以加速电网的数字化
由于其分散的计算能力，该多合一解决方案通过将其组件虚拟化到Edge应用程序中执行所有主要功能。QED解决了网格的主要挑战，例如自动化和DER集成，预防和减少，IoT传感器集成，计量，远程监视和控制。
ggbio：基因组数据可视化工具包
ggbio 是一个基于 ggplot2() 的 Bioconductor 包，利用 Bioconductor 定义的丰富对象及其统计和计算能力，提供灵活的基因组可视化框架，将图形语法扩展到基因组数据中，尽力向用户提供高质量、高度可定制的图形。
数字技术在临床营养中的应用
数字技术的功能和实用性不断增强，已使其广泛融入社会。从闹钟响起醒来的那一刻到睡前播放舒缓的音乐，数字设备在一天中的每一步都发挥着核心作用。几乎所有行业（包括与技术无关的行业）现在都以某种形式依赖数字技术来捕获数据、执行计算和自动化流程。尽管如此，除了社会上此类技术的可用性和吸收程度之外，还有触手可及的惊人计算能力。例如，今天超过 80% 的美国人手中的计算能力比首次将尼尔·阿姆斯特朗送上月球的阿波罗 11 号制导计算机还要强大 [1]。处理能力和数据存储大小的这种进步，以及每千兆次浮点运算或千兆字节成本的反向降低，同样导致了越来越复杂的应用程序的开发。存储和分析“大数据”不再需要
国防量子技术
量子比特或量子位元是经典信息比特的量子类比。经典比特只能具有 0 或 1 的值，而量子比特则由量子态描述。量子叠加意味着量子比特可以同时表示两个状态。这种行为对计算能力的增强具有重要意义。使用 N 个量子比特，我们可以表示 2N 个状态（即，表示的状态数量随着量子比特的数量呈指数增长）。请注意，当在量子算法的末尾应用量子测量时，整个叠加会坍缩为一个状态。因此，我们必须多次运行一种算法，并根据各个状态的统计分布得出结论。通过多次重复，我们可以达到指数级的速度。然而，这种计算能力的提高需要开发新的量子算法并摆脱传统计算。10 还有许多技术难题挑战我们实现大规模量子计算的能力。
生物计算：心脏和捕蝇草
摘要 最初的计算机是人类使用算法来获得数学结果（如火箭轨迹）。在数字计算机发明之后，人们通过与计算机和现在的人工神经网络的类比，广泛地理解了大脑，这些类比各有优缺点。我们定义并研究了一种更适合生物系统的新型计算，称为生物计算，它是机械物理计算的自然适应。神经系统当然是生物计算机，我们重点关注生物计算的一些边缘情况，即心脏和捕蝇草。心脏的计算能力与蛞蝓相当，它的大部分计算发生在四万个神经元之外。捕蝇草的计算能力与龙虾神经节相当。这一论述通过说明经典可计算性理论可能忽略生物学的复杂性的方式，推动了神经科学的基本争论。通过重新构建计算，我们为解决人类和机器学习之间的脱节铺平了道路。
Meta 的 AI 记忆：挑战和潜在解决方案
具有更高计算能力的系统（例如使用加速器）在整个内存层次结构中需要更高的 BW 对于 150 GB 型号，将 SDM 与 SCM SSD 一起使用可防止横向扩展，节省 5% 的电量，并允许更简单的服务范例
2024 年秋季海军人工智能峰会
• 算法的规模和复杂性一直在快速增长 • 更大、更复杂的算法允许更复杂的信息处理 • 该领域研究人员的数量呈指数增长，导致研究空间迅速扩大 • 计算能力的增长使更大、更复杂（且数学密集型）的算法成为可能
Hinton 教授演讲 - Vector Institute
– 大量炒作加上一些实际应用。• 20 世纪 90 年代：在中等规模的数据集上，其他机器学习方法效果更好。天哪！神经网络再次被淘汰。• 2009-2015 年：如果提供大量数据、大量计算能力和一些技术技巧，深度神经网络的效果会非常好。
