人工智能驱动科学研究新范式综述——模型、应用与案例

人工智能技术的快速发展引领了第四科学研究范式—“智能科学”的发展。在该人工智能驱动科学研究的新范式下,计算机能够利用海量数据,通过机器学习、深度学习等算法,达到自主学习和推理的类人智能水平（如ChatGPT、AlphaFold等人工智能技术）,为科学研究中数据、模型和实验等多个方面提供了显著助益。在新范式下,诞生了一大批新的科学模型,取代了传统的经典科学模型表示方法,通过构建基于数据-知识耦合驱动的人工智能分析机制,形成了一系列深度学习增强的复合式科学模型,有望带来更多的科学突破和创新。结合“智能科学”科学研究新范式,科学研究中实验数据、计算模型和科学实验等方面的效率能够大幅提升,科学家能够高效完成研究命题设想、研究方案设计和实验仿真验证,以获得科学结论并推动科学发展。     

基于ns的局域网上网络仿真环境的构建方法

1.引言网络模拟(Network Simulation)是网络协议开发人员在设计和评测网络协议时使用的重要方法。网络模拟提供一个可重复、易控制的试验环境,并且建立和运行的费用低。网络模拟将协议实现抽象成模型(即虚拟的协议实现),并将其放在虚拟的网络环境下观察。网络仿真(Network Emulation)是在网络模拟的基础上增加和真实网络的接口,实现真实网络和虚拟网络的交互。网络仿真可以看作网络模拟器和真实协议实现的混合体。仿真器内部简化的协议实现提供了接收、处理和产生真实网络报文的能力;转化装置介于真实网络和仿真器之间、它能够将真实网络报文转换为模拟报文.也可以将模拟报文转换为真实网络报文,从而使得仿真器内部的协议     

SNOW系统通信协议—Homer

1.引言 NOW(Network of Workstations)系统是以商用工作站或高档微机作为处理节点,通过高速商用网或专用网络互联而构成的一种并行计算机系统,一般称之为并行机群系统。它具有可扩展性好、性能价格比高、用户投资风险小及软件资源丰富等优点。由国家     

面向云计算数据中心的能耗建模方法

云计算对计算能力的需求,促进了大规模数据中心的飞速发展.与此同时,云计算数据中心产生了巨大的能耗.由于云计算的弹性服务和可扩展性等特性,云计算数据中心的硬件规模近年来极度膨胀,这使得过去分散的能耗问题变成了集中的能耗问题.因此,深入研究云计算数据中心的节能问题具有重要意义.为此,针对云计算数据中心的能耗问题,提出了一种精确度高的能耗模型来预测云计算数据中心单台服务器的能耗状况.精确的能量模型是很多能耗感知资源调度方法的研究基础,在大多数现有的云计算能耗研究中,多采用线性模型来描述能耗和资源利用率之间的关系.然而随着云计算数据中心服务器体系结构的变化,能耗和资源使用率的关系已经难以用简单的线性函数来描述.因此,从处理器性能计数器和系统使用情况入手,结合多元线性回归和非线性回归的数学方法,分析总结了不同参数和方法对服务器能耗建模的影响,提出了适合云计算数据中心基础架构的服务器能耗模型.实验结果表明,该能耗模型在只监控系统使用率的情况下,在系统稳定后,能耗预测精度可达到95%以上.     

采用VOSviewer的适老智能床设计要素分析

探索国内适老智能床的研究热点和发展动态，为今后相关领域研究提供新的线索方向。以中国知网为数据来源，使用知识图谱软件VOSviewer对国内适老智能床相关文献进行分析，对相关研究的学科分布、发展脉络及热点领域展开讨论。根据关键词共现网络图谱，将纳入的431篇适老智能床相关研究进行聚类分析，从中提取适老智能床的设计重点进行逐一讨论，包括功能设计分析、控制技术分析、造型结构设计分析、材质设计分析以及色彩设计分析；根据关键词时间序列图谱，分析得出健康监测技术及智能调节技术是当前适老智能床研究的热门领域。未来适老智能床的研究将聚焦于老年人的健康管理，在无感监测、识别算法、温度自动调节等细分领域进行深入探索。