Computepowercoin

تحليل معمق لتقاطع البيانات الضخمة والحوسبة السحابية، يستكشف التحديات والفرص ومبادئ التصميم لمعالجة البيانات القابلة للتوسع.

يقدم CoRE-Learning، إطارًا نظريًا يدمج اعتبارات تشارك الموارد الحاسوبية زمنيًا وإنتاجية تعلم الآلة ضمن نظرية التعلم.

وثائق ومصادر تقنية شاملة حول تقنية وتطبيقات عملة قوة الحوسبة (computepowercoin).

تحليل طريقة طيفية حتمية لمعادلة بولتزمان، مع التركيز على التنفيذ في الحوسبة عالية الأداء، والدقة من الدرجة الثانية، وتطبيقاتها على الجريان غير المتوازن.

إطار تحكم تنبؤي بالنموذج جديد يجمع بين الوعي بحالة الثبات والتصميم القائم على الأنابيب للأنظمة ذات الموارد الحسابية المحدودة والاضطرابات الخارجية.

تحليل استخدام نماذج التعلم الآلي البديلة لتسريع محاكاة سير عمل الحوسبة في فيزياء الطاقة العالية، والتغلب على مفاضلة الدقة مقابل القابلية للتوسع في أدوات مثل DCSim.

تحليل لأداء نماذج VQA التقليدية (BidGRU، GRU، BidLSTM، CNN) في ظل قيود حاسوبية، مع التركيز على الكفاءة والدقة في الأسئلة العددية/العدّية والتكوينات المثلى.

تحليل لمقترح توفير الطاقة الحاسوبية الأساسية الشاملة (UBCP)، وهي مبادرة سياسية لتوفير وصول مجاني وعالمي إلى موارد الحوسبة الخاصة بالذكاء الاصطناعي لمواجهة المركزية وتعزيز تطوير ذكاء اصطناعي شامل.