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Enhancing Computational Efficiency in NetLogo: Best Practices for Running Large-Scale Agent-Based Models on AWS and Cloud Infrastructures

提升NetLogo计算效率：在AWS和云基础设施上运行大规模基于代理模型的最佳实践

Michael A. Duprey, Georgiy V. Bobashev

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)

AI总结 本文介绍了在AWS和云基础设施上运行大规模基于代理模型的最佳实践，通过优化NetLogo的内存管理、Java选项和实例选择，实现了计算成本降低和性能提升。

EAA: Automating materials characterization with vision language model agents

EAA: 用视觉语言模型代理自动化材料表征

Ming Du, Yanqi Luo, Srutarshi Banerjee, Michael Wojcik, Jelena Popovic, Mathew J. Cherukara

机构 * Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室） ； Advanced Photon Source（先进光子源） ； Data Science and Learning Division（数据科学与学习 division） ； Department of Radiation Oncology（放射肿瘤学系） ； Northwestern University（西北大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 EAA利用视觉语言模型代理自动化材料表征，通过多模态推理和工具增强操作提升显微镜实验效率，减少操作负担并降低用户专业门槛。