Supercomputing: Der Weg der Schweiz
Bibliographic record
Abstract
Am 12. Januar 2016 feiert Prof. Dr. Urs Hochstrasser seinen 90. Geburtstag. Die ETH, insbesondere das Departement Informatik, veranstaltet ihm zu Ehren ein Symposium, welches im HG Audi Max stattfinden wird. Die Teilnahme ist kostenlos, jedermann ist herzlich eingeladen. Über Jahrzehnte hat Prof. Hochstrasser die Schweizerische Wissenschaftspolitik geprägt. Das Symposium wird verschiedene Abschnitte seines Lebens beleuchten. Urs Hochstrasser hat bei Wolgang Pauli als Physiker an der ETH diplomiert und danach bei Eduard Stiefel promoviert. Er ist wohl der erste ETH Doktorand, der für Berechnungen in seiner Dissertation einen Computer (die Zuse Z4) verwendet hat. Nach dem Doktorat folgte eine Zeit in den USA als wissenschaftlicher Mitarbeiter am National Bureau of Standards und als Professor in Washington und Kansas. Danach war er der erste Wissenschaftsrat an den Schweizerischen Botschaften in Washington D.C., USA, und Ottawa, Kanada. Zurück in der Schweiz wurde er Delegierter des Bundesrates für Fragen der Atomenergie. 1969 ernannte ihn der Bundesrat zum ersten Direktor des neugeschaffenen Bundesamtes für Bildung und Wissenschaft, das er 20 Jahre lang leitete. In dieser Zeit setzte Urs Hochstrasser entscheidende Weichen mit verschiedenen Vorstössen. So war es zum Beispiel sein Verdienst, dass die Gymnasien 1986 erstmals Informatik im Studienplan aufnehmen konnten und 1985 bereitete er die wichtige "Botschaft über Sondermassnahmen zugunsten der Ausbildung und Weiterbildung sowie der Forschung in der Informatik und den Ingenieurwissenschaften" vor, welche dann, vom Bundesrat den Eidgenössischen Räten unterbreitet, von diesen im vollen Umfang akzeptiert und mit den entsprechenden Krediten genehmigt wurde. Als Folge kaufte die Schweiz ihren ersten Supercomputer in Manno.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.005 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.067 | 0.060 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".