优化领域信息情报检索---XiaoMi-AI

顶级支线飞机制造商通过人工智能驱动的效率和预测分析增强服务能力。领先的智能服务生命周期管理解决方案提供商 Syncron 今天宣布，全球第一大支线飞机制造商 ATR 已选择 Syncron 的零件规划软件来提高其库存管理的可靠性、准确性和一致性。总部位于法国布拉尼亚克的 ATR 以其创新、高效和低排放的飞机而闻名，这些飞机由 100 多个国家的 200 家航空公司运营。在充满挑战的全球环境中保持弹性，整个行业的供应链不稳定，需要一种能够支持公司对优质服务承诺的现代解决方案。该公司在过去一年中恢复了增长，需要一种能够随着其运营而扩展的解决方案。 ATR 选择 Syncron 的云端平台来优化其库

走向数据科学

2024年10月23日 04:09

ML 蜕变：链接 ML 模型以获得优化结果

ML Metamorphosis: Chaining ML Models for Optimized Results

知识提炼、模型压缩和规则提取的通用原则图 1。此图像和其他图像均由作者在 recraft.ai 的帮助下创建机器学习 (ML) 模型训练通常遵循熟悉的流程：从数据收集开始，清理和准备数据，然后进行模型拟合。但如果我们可以进一步推进这个过程会怎样？正如一些昆虫在成熟之前会经历剧烈的变化一样，ML 模型也可以以类似的方式进化（参见 Hinton 等人 [1]）——我称之为 ML 蜕变。此过程涉及将不同的模型链接在一起，从而产生最终模型，该模型的质量明显优于从头开始直接训练的模型。其工作原理如下：从一些初始知识（数据 1）开始。在此数据上训练 ML 模型（模型 A，例如神经网络）。使用模型 A 生成

危险的经济学家

2024年10月23日 01:39

声称可以让你 11 岁的孩子考入哈佛的大师（重要一课：优化童年）

The Guru Who Says He Can Get Your 11-Year-Old Into Harvard (big lesson: Optimize childhood )

Jamie Beaton 的 Crimson Education 提供价格昂贵、为期数年的训练营，帮助孩子准备申请常春藤盟校。家长和华尔街都参与其中。作者：《华尔街日报》的 Douglas Belkin。文章的一部分提到了供需关系，后面跟着这样一段：“过去三十年，申请美国顶尖大学的学生人数增加了约五倍，而常春藤盟校班级规模的增长却微不足道。哈佛和耶鲁等学校的录取率现在低于 5%——低于两代人之前的 20% 左右。”想象一条垂直的供应线。那么，如果需求增加，价格就会大幅上涨。但这位“大师”所做的服务是否有限？他当然不是唯一提供此类服务的人。在阅读了更多《华尔街日报》文章的摘录后，我找到了今年 1

走向数据科学

2024年10月21日 18:21

AWS Inferentia 和 Trainium 上的 AI 模型优化

AI Model Optimization on AWS Inferentia and Trainium

使用 AWS Neuron SDK 加速 ML 的技巧照片由 julien Tromeur 在 Unsplash 上拍摄我们正处于人工智能的黄金时代，尖端模型颠覆了行业并准备改变我们所知的生活。推动这些进步的是越来越强大的人工智能加速器，例如 NVIDIA H100 GPU、Google Cloud TPU、AWS 的 Trainium 和 Inferentia 芯片等。随着选项数量的增加，选择最适合我们的机器学习 (ML) 工作负载的平台的挑战也随之而来——考虑到与 AI 计算相关的高成本，这是一个至关重要的决定。重要的是，对每个选项进行全面评估需要确保我们最大限度地利用它以充分利用其功能。

美国空军机动司令部新闻

2024年10月18日 22:36