Nov, 2023

优化 IaC 配置：使用自然启发式计算的案例研究

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TL;DR基于自然启发计算的工具用于解决软件工程问题，介绍了 IaC Optimizer 平台的最终版本，其主要贡献以及实现决策，并展示了一个真实世界的用例。
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发现论文，激发创造
  • 基于多目标优化的基础设施即代码部署配置分析

    通过比较九种基于进化计算的多目标算法的结果，使用 Friedman 的非参数测试，本文创建了一个多算法系统，根据用户需求能够应用不同的技术，以优化和改进基础设施即代码部署配置的多目标问题。

    Jan, 2024

  • 优化中的自然启发算法：简介、混合化和洞察

    科学和工程中的许多问题都是优化问题，可能需要复杂的优化技术来解决。自然启发算法是一类用于优化的元启发式算法，有些算法或变体通常通过混合来开发。本章重点介绍优化、自然启发算法的概述和混合的作用，并强调算法混合的一些问题。

    Aug, 2023

  • 基于自然启发算法的路径规划

    由于其收敛性和随机性，自然启发算法（NIAs）在解决组合优化问题中提供了最优结果，而且在机器人学中的路径规划问题中有广泛的应用。

    Jul, 2023

  • 构建一个 AI - 支持的 IIoT 平台 -- 从早期用例验证中所得经验教训

    为了更广泛地在工业生产中采用人工智能，充足的基础设施能力至关重要。我们介绍了我们的 IIP-Ecosphere 平台的设计，并在 AI 启用的视觉质量检查的演示程序方面进行了早期评估，包括在此早期评估活动中获得的见解和经验教训。

    Jul, 2022

  • 一种基于 AIC 的方法用于揭示开放复杂环境中的不可预测问题

    本研究论文提出一种提高架构师在设计和保障系统方面的预测能力的方法，重点研究在动态和不可预测环境下运行的系统。采用系统方法，旨在改善架构师在设计可靠系统（如基于机器学习的系统）方面的预测能力。通过航空航天案例研究，演示了该方法在复杂操作环境中识别多个影响飞机检测的因素（挑战），证明了我们方法的有效性。本方法主要旨在提高架构师的预测能力。

    Mar, 2024

  • 关于地球系统可预测性的人工智能架构和共同设计视角

    该论文讨论了人工智能在地球系统可预测性方面的作用，提出了一种称为 ModEx 的新兴技术，介绍了人工智能架构和与其他 16 个会话主题协同研究的潜在研究方向，并提出了集成 AI/ML 和其他数据分析技术的异构高性能计算解决方案，以及 AI 传感器与地球系统测量和观测的融合。

    Apr, 2023

  • 自然启发特征选择算法在预测学生表现方面的能力比较分析

    预测学生表现是为处于风险学生提供有效的预防措施至关重要。本文通过分析 12 种自然启发算法在预测学生表现上的相对性能，研究了应用于包含基于实例的点击流数据、课内单课程表现以及同时学习多个课程的 3 个数据集。发现在所有数据集中，利用基于自然启发算法的特征选择和传统机器学习算法进行集成，能够提高预测准确性的同时将特征集大小减少了 2/3。

    Aug, 2023

  • 远程感知中异构系统的动态组合方法

    本文介绍了一种新的动态组合异构系统的方法，以进一步推进数据驱动的科学实践，以提高计算效率和特定科学领域的可用工具，并概述了一项以可组合基础架构为基础的案例研究，展示了火灾建模的应用。

    Nov, 2022

  • 人工智能系统教育之路：智能计算架构课程实践

    本文讨论了从计算系统的角度出发如何进行人工智能的教育，并提供了一门针对智能计算架构的课程实践，旨在通过讲授人工智能加速器在 FPGA 平台的设计，来弥合人工智能和计算系统之间的差距。

    Jun, 2022

  • 人工智能、量子和高性能计算的基础设施

    本文主要探讨了高性能计算、人工智能 / 机器学习和量子计算以及通信对于计算机科学研究领域的创新和影响，并指出在支持计算机科学研究方面需要更全面的计算基础设施，包括商业云计算和量子计算等新的计算方法。

    Dec, 2020