Notice bibliographique
Résumé
What's New? Python frontend improvements: More Python features are supported, such as return values, tuples, and numpy broadcasting. @dace.programs can now call other programs or SDFGs. AMD GPU (HIP) Support: AMD GPUs are now fully supported with HIP code generation. Easy-to-use transformation APIs: Apply transformation compositions with one call, enumerate subgraph matches manually, and many more functions now available as part of the dace API. See the new tutorial for examples. Faster code generation: Backends now generate lower-level code that is more compiler-friendly. Instrumentation interface: Setting the instrument property for SDFG nodes and states enables easy-to-use, localized performance reporting with timers, GPU events, and PAPI performance counters. DaCe VSCode plugin: Interactive SDFG viewer and optimizer as part of Visual Studio Code. Download the plugin here. Type inference and connector types: In addition to automatic type inference, connectors on nodes can now be defined with explicit types, giving more fine-grained control over type reinterpreting and vector types. Subgraph transformations: New transformation type that can work on arbitrary subgraphs. For example, fuse any computation within a state with SubgraphFusion. Persistent GPU kernel schedule: Launch persistent kernels with a change of a property! Proportion used of GPU multiprocessors is configurable. More transformations: Loop manipulation and other new transformations now available with DaCe. Some transformations (such as Vectorization) made more robust to corner cases. More tools: Use sdfgcc to quickly compile and optimize .sdfg files from the command line, generating header and library files. Great for interoperability and Makefiles. Short DaCe annotation: Data-centric functions can now be annotated with @dace. Many minor fixes and additions: More library nodes (such as einsum) and new properties added, enabling faster performance and more productive high-performance coding than ever.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,364 | 0,310 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».