کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Scientific applications in fields such as high energy physics, computational fluid dynamics, and climate science generate vast amounts of data at high velocities. This exponential growth in data production is surpassing the advancements in computing power, network capabilities, and storage capacities. To address this challenge, data compression or reduction techniques are crucial. These scientific datasets have underlying data structures that consist of structured and block structured multidimensional meshes where each grid point corresponds to a tensor. It is important that data reduction techniques leverage strong spatial and temporal correlations that are ubiquitous in these applications. Additionally, applications such as CFD, process tensors comprising hundred plus species and their attributes at each grid point. Reduction techniques should be able to leverage interrelationships between the elements in each tensor. In this paper, we propose an attention-based hierarchical compression method utilizing a block-wise compression setup. We introduce an attention-based hyper-block autoencoder to capture inter-block correlations, followed by a block-wise encoder to capture block-specific information. A PCA-based post-processing step is employed to guarantee error bounds for each data block. Our method effectively captures both spatiotemporal and inter-variable correlations within and between data blocks. Compared to the state-of-the-art SZ3, our method achieves up to 8 times higher compression ratio on the multi-variable S3D dataset. When evaluated on single-variable setups using the E3SM and XGC datasets, our method still achieves up to 3 times and 2 times higher compression ratio, respectively.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
کاربردهای علمی در زمینه هایی مانند فیزیک انرژی بالا ، دینامیک سیالات محاسباتی و علوم آب و هوا مقادیر زیادی از داده ها را با سرعت بالا تولید می کند.این رشد نمایی در تولید داده ها از پیشرفت های قدرت محاسبات ، قابلیت های شبکه و ظرفیت های ذخیره سازی فراتر می رود.برای پرداختن به این چالش ، فشرده سازی داده ها یا تکنیک های کاهش بسیار مهم است.این مجموعه داده های علمی دارای ساختار داده های اساسی هستند که از مشهای ساختاری و ساختاری چند بعدی تشکیل شده است که در آن هر نقطه شبکه با یک تانسور مطابقت دارد.این مهم است که تکنیک های کاهش داده ها از همبستگی های فضایی و زمانی قوی استفاده می کنند که در این برنامه ها همه گیر هستند.علاوه بر این ، برنامه های کاربردی مانند CFD ، تانسور فرآیند شامل صد گونه به علاوه و ویژگی های آنها در هر نقطه شبکه.تکنیک های کاهش باید بتوانند از روابط متقابل بین عناصر موجود در هر تانسور استفاده کنند.در این مقاله ، ما یک روش فشرده سازی سلسله مراتبی مبتنی بر توجه را با استفاده از یک تنظیم فشرده سازی بلوک ارائه می دهیم.ما یک Autoencoder Hyper-Block مبتنی بر توجه را برای ضبط همبستگی های بین بلوک معرفی می کنیم ، و به دنبال آن یک رمزگذار عاقل برای گرفتن اطلاعات خاص در بلوک.یک مرحله پس از پردازش مبتنی بر PCA برای تضمین مرزهای خطا برای هر بلوک داده استفاده می شود.روش ما به طور موثری همبستگی های مکانی و بین متغیر را در داخل و بین بلوک های داده ضبط می کند.در مقایسه با پیشرفته SZ3 ، روش ما تا 8 برابر نسبت فشرده سازی بالاتر در مجموعه داده S3D چند متغیر به دست می آید.هنگامی که در تنظیمات تک متغیر با استفاده از مجموعه داده های E3SM و XGC ارزیابی می شود ، روش ما به ترتیب 3 برابر و 2 برابر نسبت فشرده سازی بالاتر به دست می آید.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
