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面向科学的可扩展人工智能：视角、方法和实例
文章探讨了在一个后 ChatGPT 的世界中，利用可扩展的人工智能进行科学发现的潜力，并提出了将人工智能在高性能计算平台上扩展起来以解决复杂问题的重要性。该研究侧重于认知模拟、用于科学探究的大型语言模型、医学图像分析和物理注入方法等科学应用
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10 days ago
利用机器学习、代理应用和调度优先级在 Trinity 上优化性能
使用快速运行的代理测试来评估超级计算机中的性能问题，运用机器学习识别性能差的节点，并讨论减少其影响和提高系统效率的策略。
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4 months ago
随机系统的反重整群
通过逆重整化群变换，使用机器学习算法构建规模最高达 128^3 的格点，以提取两个关键指数并讨论如何在无序系统的逆重整化群方法中引入数值精确性，从而在不使用专用超级计算机的前提下，为不断增大的格点体积生成精确配置的机会。
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8 months ago
量子计算机的能力测量
量子计算机可在某些特定问题上战胜超级计算机，但是目前硬件错误限制了其性能，我们提出了一种有效的方法来测试可编程量子计算机的能力，发现当前硬件存在复杂错误，导致结构化程序失败比无序的早一个数量级，因此我们提供了可靠和可扩展的基准测试，以便预测
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4 years ago
高性能计算系统中的自编码器异常检测
这篇文章提出了一种基于深度学习技术的自编码器，通过学习超级计算机节点的正常行为来检测异常条件，测试结果表明该方法能够在正常系统行为学习阶段后，以非常好的准确率（在 88％至 96％之间）检测出之前未曾见过的异常条件，因此具有广阔的应用前景。
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6 years ago
密度泛函计算的新代数形式表述
本文介绍了一种新的基于矩阵的密度泛函理论，可用于快速开发、实现、传播新的从头计算技术，并能适用于任意基组的计算，同时探讨了众多前沿的从头计算技术、最小化算法和高效的计算核以及其在超级计算机上的应用。
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25 years ago
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