-
#1雲端運算中的大數據:全面回顧與未來展望深入分析大數據與雲端運算的融合,探討可擴展數據處理的挑戰、機遇與設計原則。
-
#2運用雲端運算進行城市洪水模擬:架構與案例研究分析一套用於城市洪水風險模擬的雲端參數掃描執行架構,能以符合成本效益的運算能力實現大規模模擬。
-
#3計算資源高效學習 (CoRE-Learning):一個整合分時運算資源考量的機器學習理論框架介紹CoRE-Learning理論框架,將分時運算資源考量與機器學習吞吐量納入學習理論。
-
#4算力幣 - 技術文件與資源關於算力幣技術與應用的完整技術文件與資源。
-
#5採用守恆譜方法之波茲曼求解器的高效能運算:分析與實作分析波茲曼方程之確定性譜方法,聚焦於高效能運算實作、二階精度及非平衡流體之應用。
-
#6量子安全邊緣應用:保護分散式運算系統分析整合量子金鑰分發(QKD)與ETSI MEC標準,以保護聯合邊緣運算免於量子威脅。
-
#7適用於受擾動資源受限系統的穩健穩態感知模型預測控制一種新穎的穩健模型預測控制框架,結合穩態感知與基於管道的設計,適用於計算資源有限且存在外部擾動的系統。
-
#8應用代理模型於高能物理分散式計算系統之可擴展性評估分析使用機器學習代理模型加速高能物理計算工作流程模擬,克服如DCSim等工具在準確性與可擴展性之間的權衡。
-
#9傳統視覺問答模型在有限計算資源下的效能分析深入分析傳統視覺問答模型(BidGRU、GRU、BidLSTM、CNN)在計算限制下的表現,聚焦於效率、數值問題準確度與優化策略。
-
#10普及基本運算力(UBCP)之倡議:一個促進包容性AI的框架分析普及基本運算力(UBCP)提案,此政策倡議旨在提供免費、普及的AI運算資源,以對抗中心化並促進包容性AI發展。
最後更新: 2025-12-18 07:35:48