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Enregistrement W3213745603

Faster Big-Data Analysis

2018· preprint· en· W3213745603 sur OpenAlexaboutno aff
George Rajna

Notice bibliographique

RevueviXra · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueScientific Computing and Data Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceQubitQuantum computerQuantumIBMQuantum technologyPhysicsNanotechnologyMaterials scienceOpen quantum systemQuantum mechanics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A research team at Korea's Daegu Gyeongbuk Institute of Science and Technology (DGIST) succeeded in analyzing big data up to 1,000 times faster than existing technology by using GPU-based 'GMiner' technology. [19] A team of researchers with members from IBM Research-Zurich and RWTH Aachen University has announced the development of a new PCM (phase change memory) design that offers miniaturized memory cell volume down to three nanometers. [18] Monatomic glassy antimony might be used as a new type of single-element phase change memory. [17] Physicists have designed a 3-D quantum memory that addresses the tradeoff between achieving long storage times and fast readout times, while at the same time maintaining a compact form. [16] Quantum memories are devices that can store quantum information for a later time, which are usually implemented by storing and re-emitting photons with certain quantum states. [15] The researchers engineered diamond strings that can be tuned to quiet a qubit's environment and improve memory from tens to several hundred nanoseconds, enough time to do many operations on a quantum chip. [14] Intel has announced the design and fabrication of a 49-qubit superconducting quantum-processor chip at the Consumer Electronics Show in Las Vegas. To improve our understanding of the so-called quantum properties of materials, scientists at the TU Delft investigated thin slices of SrIrO3, a material that belongs to the family of complex oxides. [12] New research carried out by CQT researchers suggest that standard protocols that measure the dimensions of quantum systems may return incorrect numbers. [11] Is entanglement really necessary for describing the physical world, or is it possible to have some post-quantum theory without entanglement? [10] A trio of scientists who defied Einstein by proving the nonlocal nature of quantum entanglement will be honoured with the John Stewart Bell Prize from the University of Toronto (U of T). [9] While physicists are continually looking for ways to unify the theory of relativity, which describes large-scale phenomena, with quantum theory, which describes small-scale phenomena, computer scientists are searching for technologies to build the quantum computer using Quantum Information. In August 2013, the achievement of fully deterministic quantum teleportation, using a hybrid technique, was reported. On 29 May 2014, scientists announced a reliable way of transferring data by quantum teleportation. Quantum teleportation of data had been done before but with highly unreliable methods. The accelerating electrons explain not only the Maxwell Equations and the Special Relativity, but the Heisenberg Uncertainty Relation, the Wave-Particle Duality and the electron's spin also, building the Bridge between the Classical and Quantum Theories. The Planck Distribution Law of the electromagnetic oscillators explains the electron/proton mass rate and the Weak and Strong Interactions by the diffraction patterns. The Weak Interaction changes the diffraction patterns by moving the electric charge from one side to the other side of the diffraction pattern, which violates the CP and Time reversal symmetry. The diffraction patterns and the locality of the self-maintaining electromagnetic potential explains also the Quantum Entanglement, giving it as a natural part of the Relativistic Quantum Theory and making possible to build the Quantum Computer with the help of Quantum Information.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0080,014
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0380,031

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,523
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,064 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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