光谱函数不能完全描述核中的准电子和中微子散射，因为它们仅对初始状态进行建模。最终状态相互作用会扭曲峰值处的差分横截面的形状，并增加分布尾部的横截面。我们表明，可以通过修改的{\ it {有效的频谱函数}}（eSF）对$ \ psi'$ supersparsing形式主义预测的运动学分布进行很好的描述 ...
近年来，人们对使用机器学习（ML）进行查询优化越来越兴趣选择更有效的计划。现有的基于学习的查询优化器使用某些模型架构将树结构的查询计划转换为适合下游ML任务的表示形式。随着这些体系结构的设计显着影响成本估算，我们提出了基于封闭式复发单元（GRU）汇总的双向图神经网络（BI-GNN）的树型架构，以实现更准确的成本估计 ...
传统上，查询优化者依靠成本模型从几个候选人中选择最佳的执行计划，从而使精确的成本估算对于有效的查询执行至关重要。近年来，已经提出了基于机器学习的成本模型来克服传统成本模型的弱点。尽管这些模型已被证明提供了更好的预测准确性，但仅采取了有限的努力来研究学习成本模型（LCM）在查询优化方面的实际性能以及它们如何影响整体查询性能 ...
大型语言模型（LLM）用其实质性的计算要求进行了评论。为了减轻成本，研究人员开发了专门的CUDA内核，这些内核通常融合了多个张量操作，以尽可能最大程度地利用GPU。但是，这些专业的内核仍然可能会在桌面上留在桌上，因为CUDA议会专家表明，手动优化GPU SASS计划可以提高性能更好，并且在很大程度上使用了试验和错误来手动找到最佳的GPU SASS计划 ...
最近的多模式检索方法通过利用预训练策略进行视觉文本对齐，具有具有多模式能力的基于文本的检索器。他们经常将两种方式直接融合在一起，以便在对齐过程中了解多模式查询。但是，现有方法通常由于文本主导问题而忽略关键的视觉信息，这过于取决于文本驱动的信号 ...
GPU体系结构在执行通用程序方面已经很受欢迎。他们的多核体系结构支持大量线程，这些线程同时运行，以隐藏因指令之间的延迟。在现代GPU架构中，每个SM/核心通常由几个子核组成，每个子核都有自己的独立管道 ...
每年都会引入新颖的NVIDIA GPU设计。这种快速的建筑和技术进步，加上制造商不愿披露低级细节，即使是最熟练的GPU软件设计师也很难与微体系层面的技术进步保持最新状态。为了解决公众的匮乏，有关新型NVIDIA GPU的微体系式级别的信息，独立的研究人员已诉诸基于微基准的解剖和发现 ...
大型语言模型（LLMS）在随后的语言生成和指导中显示出令人鼓舞的结果，但经常“幻觉”，从而使他们的输出降低。尽管不确定性量化（UQ）的潜在解决方案，但在LLM中准确实施它还是具有挑战性的。我们的研究介绍了一个简单的启发式：自动回归LLM文本中的所有 Token 并非所有 Token 同样代表了基本含义，因为“语言冗余”通常会允许一些关键字传达长期句子的本质 ...
