XPER: Unveiling the Driving Forces of Predictive Performance | by Sébastien Saurin | Sep, 2024
一种分解您最喜欢的性能指标的新方法 照片由 Sira Anamwong 在 123RF 上拍摄 与 S. Hué、C. Hurlin 和 C. Pérignon 合著。敏感人工智能系统的可信度和可接受性在很大程度上取决于用户理解相关模型或至少是其预测的能力。揭开不透明的面纱 XPER：揭开预测性能的驱动力 | 作者：Sébastien Saurin | 2024 年 9 月，首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Agilent Announces Innovative J&W 5Q GC/MS Columns for Superior Gas Chromatograph Performance
安捷伦科技公司宣布推出其新的 Agilent J&W 5Q GC/MS 色谱柱，代表了气相色谱/质谱 (GC/MS) 色谱柱技术的重大进步。安捷伦在气相色谱领域拥有 50 年的创新历史，不断为 GC 色谱柱性能树立标准。新的 Agilent J&W 5Q GC/MS 色谱柱结合了安捷伦业界公认的超惰性性能和超低流失技术，为最苛刻的应用提供无与伦比的性能和耐用性……
日本最新的最先进超级计算机预计将耗资超过 7.5 亿美元建造，预计将于 2030 年投入使用。
F-15 Human Performance Tested During Bamboo Eagle
空军研究实验室在竹鹰演习期间收集了 F-15EX/E 机组人员的人体表现数据，以了解长时间飞行如何影响他们的表现。
机器学习取得了重大进展，特别是通过深度学习技术。这些进步在很大程度上依赖于优化算法来训练各种任务的大规模模型，包括语言处理和图像分类。这个过程的核心是最小化复杂、非凸损失函数的挑战。优化算法，如随机梯度下降 (SGD) 及其帖子 Apple 的这篇 AI 论文介绍了 AdEMAMix：一种利用双指数移动平均线来提高梯度效率和提高大规模模型训练性能的新型优化方法首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Elevating 3D characterization with enhanced performance and efficiencies
ZEISS 推出其在 X 射线显微镜领域的最新创新：ZEISS VersaXRM 730®。新系统为研究人员提供了前所未有的性能、选择和可访问性。随着技术继续快速发展，研究人员必须能够获得能够跟上不断变化的形势的尖端功能……
Radome in Aviation: Protecting Radar Systems and Boosting Aircraft Performance
机鼻雷达罩是航空领域必不可少的部件，可作为保护飞机雷达系统的防风雨外壳。文章《航空领域的机鼻雷达罩：保护雷达系统和提高飞机性能》首先出现在航空相关帖子、航空先驱和航空事故中。
来自空军教育和训练司令部、太平洋空军和空战司令部等多个主要司令部的美国空军医疗队于 2024 年 8 月 26 日至 29 日在越南广义省和广南省与越南空军进行了为期四天的主题专家交流 (SMEE)，这是太平洋天使 24-3 的一部分。
NIST 工业无线系统团队于 2024 年 9 月 12 日举行了一次行业会议，以促进关于“高性能工业无线系统的先进技术和用例”的讨论。 NIST 工业无线系统
Top Features and Performance of the SR 22 Cirrus Aircraft
SR 22 Cirrus 飞机的顶级特点和性能是什么让 SR 22 Cirrus 飞机脱颖而出？本文详细介绍了其主要功能、性能统计数据和创新技术。关键要点西锐 SR22 自 2000 年获得认证以来，已经发生了重大变化，推出了多项关键创新，例如 2003 年的 Avidyne Entegra 玻璃驾驶舱和 2006 年的涡轮增压 SR22 Turbo，这些创新为通用航空树立了新标准。SR22 的主要规格包括 310 马力的 Continental IO-550-N 活塞发动机、519 千克的有效载荷以及先进的安全功能，例如西锐机身降落伞系统 (CAPS)，该系统已启动 126 次，成功部署 1
Sensor Spotlight: Seyond Robin W High Performance Directional LiDAR
在快速发展的技术世界中，LiDAR 传感器已成为各个行业精密测量和测绘不可或缺的工具。当集成在自主移动机器人上时，LiDAR 传感器通常以 3D 点云的形式提供数据，这对于障碍物检测和跟踪、定位和 3D 测绘等任务至关重要。在 […]文章《传感器聚焦：Seyond Robin W 高性能定向 LiDAR》首先出现在 Clearpath Robotics 上。
Build Higher Performing and More Accurate Predictive Models with New DataRobot Features
我们的最新功能可帮助您汇总和转换高性能预测 AI 模型的训练数据。文章《使用 DataRobot 的新功能构建更高性能和更准确的预测模型》首先出现在 DataRobot 上。
Cessna Skyhawk C172: Features, Performance, and Flight Experience
赛斯纳天鹰 C172：特点、性能和飞行体验赛斯纳天鹰 C172 以其可靠性和多功能性而闻名。飞行员和飞行学校青睐这款飞机，因为它易于使用且性能可靠。本文探讨了赛斯纳天鹰 C172 的功能、发展和持久吸引力。关键要点赛斯纳 172 天鹰具有先进的航空电子设备，例如 Garmin G1000 NXi 和数字自动驾驶系统，可提高安全性和飞行效率。持续的升级和设计变更确保了赛斯纳 172 的适应性和成功，使其成为历史上生产最多的飞机，产量超过 44,000 架。赛斯纳 172 稳定的飞行特性、可靠的性能和直观的操控性使其成为出色的训练机，深受全球飞行学校和教练的青睐。驾驶舱和航空电子设备坐在赛斯纳 1
NIST and University Researchers Develop Software to Improve Co-Simulation Performance
与范德堡大学合作，NIST 研究人员发表了一篇论文“使用虚拟联合体聚合的联网和自动驾驶汽车的可扩展 HLA 联合模拟”，旨在提高网络模拟的可扩展性
AWS AI chips deliver high performance and low cost for Llama 3.1 models on AWS
今天，我们很高兴地宣布 AWS Trainium 和 AWS Inferentia 支持 Llama 3.1 模型的微调和推理。Llama 3.1 系列多语言大型语言模型 (LLM) 是一组预先训练和指令调整的生成模型，大小分别为 8B、70B 和 405B。在上一篇文章中，我们介绍了如何在 Amazon SageMaker JumpStart 中基于 AWS Trainium 和 Inferentia 的实例上部署 Llama 3 模型。在这篇文章中，我们概述了如何开始在 AWS AI 芯片上微调和部署 Llama 3.1 系列模型，以实现其性价比优势。
Spectrum Management: Key Practices Could Help Address Challenges to Improving Receiver Performance
GAO 发现接收无线电信号的设备（接收器）可能容易受到来自进入无线电频谱环境的新服务和用户的干扰信号的影响。一些接收器可能无法拒绝在相邻和附近频谱带中传输的干扰信号，从而导致干扰（见图）。拥有更强大的接收器可以帮助提高频谱效率，使不同的服务能够更紧密地协同运行。然而，GAO 采访的利益相关者和专家指出，提高接收器性能面临一些挑战。例如，他们说，设计、采购或修改能够适应快速发展的频谱环境的接收器可能很困难。无法拒绝附近服务发送的干扰信号的接收器示例2023 年，作为提高频谱效率的更广泛努力的一部分，联邦通信委员会 (FCC) 制定了九项频谱管理原则，为非联邦接收器的用户设定了期望。具体来说，这些
AI method radically speeds predictions of materials’ thermal properties
该方法可以帮助工程师设计更高效的能量转换系统和更快的微电子设备，从而减少废热。
