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    深度学习用于大脑中物质运输研究,比等几何分析模拟快120~330倍

    编辑/凯霞 大脑是人体最复杂的器官,控制着从感官到行为的一切。像身体的任何部位一样,它也会受到各种影响认知和身体功能的错误的影响,其中包括亨廷顿氏病,帕金森氏症和阿尔茨海默氏病。不幸的是,对这些退行性疾病的治疗和治愈知之甚少,导致护理主要涉及对症状的管理。 然而,这些疾病和其他疾病的原因,以及预防方法或治疗方法的潜力,可能在我们的掌握之中。 最近,卡内基梅隆大学的研究人员提出一个基于图神经网络 (GNN) 的深度学习模型来学习基于等几何分析(IGA)的材料传输模拟,并在任何拓扑的神经突网络(neurite

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    解决数据中心网速变慢的八个检查必备步骤

    在数据中心运行过程中,不可避免会出现各种各样的问题。若网络发生信息不通、网页不能浏览等连通性故障时,这类故障现象的故障点很容易检查和定位, 解决起来并不困难。但是网络如果是通的,而网速变慢。遇到这种“软”故障,就比较令人头痛,有的人往往就会束手无策。一旦遇到这类问题时,需要有一个定位问题的基本思路,这样就能帮助我们在日常维护中有条不紊地找到问题的真实原因。 第一:检查设备CPU占用率 数据中心里的设备少则数百,多则上万,不可能都去依依检查CPU。需要先明确哪个业务慢,了解这个业务在数据中心里需要经过哪些设备

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    集群技术概述_集群计算机

    集群并不是一个全新的概念,其实早在七十年代计算机厂商和研究机构就开始了对集群系统的研究和开发。由于主要用于科学工程计算,所以这些系统并不为大家所熟知。直到Linux集群的出现,集群的概念才得以广为传播。对集群的研究起源于集群系统的良好的性能可扩展性(scalability)。提高CPU主频和总线带宽是最初提供计算机性能的主要手段。但是这一手段对系统性能的提供是有限的。接着人们通过增加CPU个数和内存容量来提高性能,于是出现了向量机,对称多处理机(SMP)等。但是当CPU的个数超过某一阈值,像SMP这些多处理机系统的可扩展性就变的极差。主要瓶颈在于CPU访问内存的带宽并不能随着CPU个数的增加而有效增长。与SMP相反,集群系统的性能随着CPU个数的增加几乎是线性变化的。

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    Wolfram 语言分析基于捕食-食饵模型的农作物产量预测和地下水变化趋势

    自从托马斯·罗伯特·马尔萨斯(https://en.wikipedia.org/wiki/Thomas_Robert_Malthus)的著作《人口原理》(https://en.wikipedia.org/wiki/An_Essay_on_the_Principle_of_Population)面世,科学家们就一直在寻找在资源有限的情况下人口增长的极限在哪里。其中一个资源就是地下水。全球约40%的食物产量依赖于灌溉,而灌溉水的来源就是地下含水层。地下水灌溉让种植者可以增加农作物产量,让农作物在旱季得以生存,在雨季时又可以平衡所需水量和雨量之间的不平衡。在世界上的很多地方,抽取地下水(或从井中泵上来)的量已经大于补给的水量,导致地下水枯竭。在这些地方,地下含水层的“可持续年限”有限,也给每年灌溉的量和基于地下水农业的可持续发展套上了限制。而这个研究的目的则是提出一个动态系统框架用于解释基于地下水的灌溉过去的趋势并为食物产量提供预测。

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    数据中心柴油发电机组带容性负载能力技术研究探讨(上)

    柴油发电机组在数据中心行业的特性应用场景下,容性带载能力及突加重载能力一直是行业研究和攻克的应用难题,腾讯IDC技术专家将从测试和技术研究的角度来剖析其中的奥妙,抛砖引玉。也特别感谢电信侯福平、赖世能、孙文波等专家的技术指导。 柴油发电机其实不是个理想的电压源,其内阻远比市政电力电网的内阻大,随着柴油发电机机组的额定输出的功率容量的减少,其内阻增大的矛盾显得更加突出。 当我们用柴油发电机带电阻性负载时,其影响不易察觉,但如果采用柴油发电机来带整流滤波型负载(例如:计算机和通讯设备、日光灯、各种可控硅相移调

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