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World File Search System运算符
使用原始/对偶数据结构建模和分析 3D 建筑物 ∗
虽然 CityGML 允许我们表示 3D 城市模型，但它在需要空间分析和/或实时修改的应用中的使用受到限制，因为目前存储元素之间拓扑关系的可能性相当有限，而且通常没有得到利用。我们在本文中介绍了一种新的拓扑数据结构，即对偶半边 (DHE)，它允许我们表示 3D 建筑物（包括其内部）和周围地形的拓扑。它基于同时存储 3D 空间中的图形及其对偶图并将两者链接起来的想法。我们提出了欧拉型运算符来逐步构建 3D 模型（用于在同时更新对偶结构的同时向模型添加各个边、面和体积），我们还提出了导航运算符来从给定点移动到所有连接的平面或多面体。DHE 还允许我们将属性存储到任何元素。我们已经实施了 DHE，并使用不同的 CityGML 模型对其进行了测试。我们的技术使我们能够处理重要的查询类型，例如在灾害管理规划中查找给定房间最近的外部出口。由于结构是局部可修改的，因此当特定路径不再可用时，模型可能会进行调整。提出的 DHE 结构为日益流行的 CityGML 模型增加了重要的分析价值。
用于计算机图形和CAD的生成建模
用于形状合成和分析的间隔方法121 5.1为什么要间隔分析？122 5.2包含函数123 5.2.1术语和定义123 5.2.2算术操作的包含函数126 5.2.3自然间隔扩展127 5.2.4关系和逻辑运算符的包含函数130 5.2.5平均值和泰勒表格和泰勒表格131 5.2.6集成运算符的包含功能。。。133 5.2.7 Inclusion Functions Based on Monotonicity 136 5.3 Constraint Solution Algorithm 138 5.3.1 The Problem of Indeterminacy 139 5.3.2 Subdivision Methods 141 5.3.3 Solution Aggregation 142 5.3.4 Termination and Acceptance Criteria for Constraint Solution 142 5.3.4.1 The Constrained Partitioning Problem 146 5.3.5 Interval Newton Methods 147 5.3.5.1 Implementing Interval Newton with矩阵迭代149 5.3.5.2实施线性优化的间隔牛顿151 5.3.6解决方案的存在156 5.3.7约束评估增强157 5.4约束最小化算法158 5.4.1终止和验收标准受约束最小化160 5.4.2单位智能测试161 161 161
分裂量子代码
近年来，人们对各种自旋模型的兴趣越来越高，这些模型在常规晶格上定义，但仍具有“分形”特性。这些包括旋转液体模型的大规模旋转液体模型，其中在具有分形支撑的操作员的角落产生了固定的拓扑激发，或具有对分形子系统的对称性的自旋模型。前者的一个例子是Haah的代码[1]，这是II型[2]分形式拓扑顺序[2-12]的经典模型。这样的3D阶段的特征是严格不动的拓扑准刺激。作为quantum代码，它们缺乏类似弦的逻辑运算符，而是在位点的分形子集上支持逻辑运算符。这些代码的分形性质导致有望作为量子记忆[13 - 15]。在各种环境中，更常规的分裂阶段受到了极大的关注[16-54]。后一种分形模型的一个例子是分形模型[55]。这些是正方形上的经典自旋模型，具有对称性的对称性，可以在位点的分形子集上旋转旋转。这些已被研究为经典代码[56 - 58]的信息 -
M2实习：随机PDES的物理信息的生成神经网络
其中w是一个随机的强迫术语（例如白噪声），θ=（κ，α）是模型参数，与Mat'协方差函数相关。这种方法桥接了物理和统计建模之间的联系。这导致了大量的精炼方程（1），以建模更广泛的随机字段，并开发用于估计模型参数的统计推理程序（Lindgren等人。2022）。这些方法中的大多数都依赖于基于网格的方法，使用有限元或音量方法来离散有限的基础函数集方程。在Clarotto等人中提出了这种方法对时空数据的最新概括。（2024）。另一方面，在确定性的环境中，物理知识的神经网络（Pinns，Raissi等人2019）最近引入了求解部分微分方程nθ[u] = 0，其中nθ是任意的差分运算符。一个人试图找到最佳的神经网络uν（ν是一组权重和偏见），通过在随机采样的搭配点上最小化其PDE残差来代表解决方案。这种无网格的方法已被证明在各种情况下有用，并且可以扩展到反对问题，在这种情况下，人们试图学习差分运算符的参数θ给定解决方案的某些观察结果。
关于未来自下而上模型中存储的入门...
4请注意，选择公式（7）中的最大运算符以表示可再生的限制，以防增强剩余需求为负，即可再生供稿超出了需求和可能的存储充电之和。这种表述意味着减少波动的可再生能源是防止过度供应的最终控制。它反映了许多立法中可再生能源的优先派遣。，这也意味着这种削减无需支付。
分布式 AI 任务的即时通信
1 简介 人工智能领域的最新进展由 ChatGPT [ 18 ] 和 SORA [ 19 ] 等大型模型推动，带来了巨大的计算挑战。扩展这些模型通常需要多 GPU 或多节点系统 [ 2 , 14 ]，利用张量并行等并行策略 [ 25 ] 来处理计算负载。例如，Llama 3.1-405B 模型训练使用了 16,000 个 H100 GPU [ 16 ]。然而，分布式计算引入了通信作为主要瓶颈，占执行时间的 80%，如 Llama 2-7B 模型所示 [ 1 ]。如 [ 3 ] 所示，将 Llama 2-13B [ 27 ] 训练从 8 个 GPU 扩展到 1,024 个 GPU 会因通信开销而将模型 FLOP 利用率 (MFU) 从 47% 大幅降低至 4%。这凸显了一个关键问题：尽管硬件功能有所进步，但由于引入了通信开销，硬件（尤其是 GPU）往往未得到充分利用。为了提高 MFU，先前的研究探索了通过通信 [ 20 、 22 、 28 、 30 ] 或数据加载 [ 9 ] 来提高硬件利用率的潜力。然而，这些策略主要侧重于重叠计算运算符和独立通信运算符。如果存在依赖关系（例如在推理阶段），则计算和通信都位于关键路径上，运算符间重叠是不可行的。认识到这一机会，我们引入了 DistFuse，这是一个即使在存在依赖关系的情况下也能促进细粒度重叠的系统。DistFuse 的核心旨在协调计算和通信，这样 GPU 就可以在部分数据准备就绪时立即启动通信，而不是等待整个数据。我们进行了一项概念验证实验，通过在单个节点上将 DistFuse 与 Llama 3-70B 的推理相结合来展示性能提升，该节点可以隐藏高达 44.3% 的通信延迟。我们目前的原型专注于 LLM 任务，但即时通信的核心概念是多功能的，可以应用于其他场景，例如卷积模型。鉴于数据中心中大型模型工作负载的日益普及以及对高效通信的需求不断增长，我们预计通过我们的技术将显着提高性能。此外，我们
使用原始/对偶模型对 3D 建筑物进行建模和分析...
虽然 CityGML 允许我们表示 3D 城市模型，但它在需要空间分析和/或实时修改的应用中的使用受到限制，因为目前存储元素之间拓扑关系的可能性相当有限，而且通常没有得到利用。我们在本文中介绍了一种新的拓扑数据结构，即对偶半边 (DHE)，它允许我们表示 3D 建筑物（包括其内部）和周围地形的拓扑。它基于同时存储 3D 空间中的图形及其对偶图并将两者链接起来的想法。我们提出了欧拉型运算符来逐步构建 3D 模型（用于在更新对偶结构的同时向模型添加各个边、面和体积），我们还提出了导航运算符来从给定点移动到所有连接的平面或多面体。DHE 还允许我们将属性存储到任何元素。我们已经实施了 DHE 并使用不同的 CityGML 模型对其进行了测试。我们的技术使我们能够处理重要的查询类型，例如在灾难管理规划中查找距离给定房间最近的外部出口。由于结构是局部可修改的，因此每当特定路径不再可用时，模型都可以进行调整。提议的 DHE 结构为日益流行的 CityGML 模型增加了重要的分析价值。
使用原始/对偶数据结构建模和分析 3D 建筑物 ∗
虽然 CityGML 允许我们表示 3D 城市模型，但它在需要空间分析和/或实时修改的应用中的使用受到限制，因为目前存储元素之间拓扑关系的可能性相当有限，而且通常没有得到利用。我们在本文中介绍了一种新的拓扑数据结构，即对偶半边 (DHE)，它允许我们表示 3D 建筑物（包括其内部）和周围地形的拓扑。它基于同时存储 3D 空间中的图形及其对偶图并将两者链接起来的想法。我们提出了欧拉型运算符来逐步构建 3D 模型（用于在同时更新对偶结构的同时向模型添加各个边、面和体积），我们还提出了导航运算符来从给定点移动到所有连接的平面或多面体。DHE 还允许我们将属性存储到任何元素。我们已经实施了 DHE，并使用不同的 CityGML 模型对其进行了测试。我们的技术使我们能够处理重要的查询类型，例如在灾害管理规划中查找给定房间最近的外部出口。由于结构是局部可修改的，因此当特定路径不再可用时，模型可能会进行调整。提出的 DHE 结构为日益流行的 CityGML 模型增加了重要的分析价值。