优化关键词检索结果

使用数学优化能量流的矿业教授

Mines professors using math to optimize energy flow

Bill Zisch '79曾担任矿业校友委员会主席,然后担任新职位领导矿业工程系。Samy Wu Fung和Daniel McKenzie都是矿业应用数学和统计学助理教授,他们正在共同研究优化模型,以找到有效的方法来传递电力。

研究摘要:湖泊中的ASV优化到有害的藻类开花

Research Brief: ASV Optimization in Lakes Prine to Harmful Algal Blooms

自主水质抽样策略可以帮助研究人员在水体中收集高分辨率的空间数据。这样的方法包括使用无人机和其他自动型表面车辆(ASV)[...]研究概述:湖泊中的ASV优化对有害藻类开花,首先出现在湖泊科学家上。

新局在Great Place优化人们计划

New directorate optimizes people programs at The Great Place

德克萨斯州卡瓦佐斯堡 - 卡瓦佐斯堡的预防计划和服务正在详细介绍一个有凝聚力的组织,人民局,即IM ...

战斗车辆服务优化:为艾布拉姆斯和布拉德利系列车辆简化服务的努力

Combat Vehicle Service Optimization: Efforts to Streamline Services for Abrams and Bradley Family of Vehicles

陆军参谋长 (CSA) 兰迪·乔治将军在 2023 年 10 月 10 日举行的美国陆军协会 (AUSA) 年度会议和博览会上的演讲中表示……

ShOC-N Capstone,人机协作实验以优化杀伤链

ShOC-N Capstone, Human-Machine Teaming experimentation to optimize the kill chain

第 805 战斗训练中队(也称为内利斯影子作战中心或 ShOC-N)在内华达州内利斯空军基地执行了两年一次的顶点活动。

空军暂停“重新优化”计划,等待新领导层上任

Air Force pauses ‘reoptimization’ planning as service awaits new leadership

“空军部欢迎我们的新领导人有机会评估所有正在进行的行动并确保遵守国防部的指令,”空军发言人说。

我们大脑中的高科技视频优化

High-Tech Video Optimization in Our Brain

ShOC-N Capstone,人机协作实验以优化杀伤链

ShOC-N Capstone, Human-Machine Teaming experimentation to optimize the kill chain

第 805 战斗训练中队(又名“影子作战中心 - 内利斯”)或 ShOC-N 在内华达州内利斯空军基地举行了两年一度的巅峰活动。

Jaishankar Inukonda,Elevance Health Inc 的工程师主管 — 数据工程的关键转变、医疗保健中的 AI、云平台选择、生成 AI、数据流陷阱、成本优化等

Jaishankar Inukonda, Engineer Lead Sr at Elevance Health Inc — Key Shifts in Data Engineering, AI in Healthcare, Cloud Platform Selection, Generative AI, Data Streaming Pitfalls, Cost Optimization, and More

在这次采访中,我们采访了 Elevance Health Inc. 的高级工程师主管 Jaishankar Inukonda,他拥有 20 多年的数据工程和分析经验。Jaishankar 讨论了该行业的关键转变,重点关注 AI 在医疗保健、云平台选择和新兴数据趋势中不断变化的作用。他提供了宝贵的见解 […]

研究发现,神经细胞通过控制 mRNA 和蛋白质分布来优化能量

Nerve cells optimize energy by controlling mRNA and protein distribution, study finds

神经细胞具有惊人的节能策略,可以节省能量并仍执行其最重要的任务。波恩大学医院 (UKB) 和波恩大学以及哥廷根大学医学中心的研究人员发现,神经元能量节约程序决定了信使 RNA (mRNA) 和蛋白质的位置和数量,并且根据各自分子的长度、寿命和其他特性而有所不同。该研究现已发表在《自然通讯》上。

Python 中最小成本流优化简介

Introduction to Minimum Cost Flow Optimization in Python

最小成本流优化将通过节点和边缘网络移动流量的成本降至最低。节点包括源(供应)和接收器(需求),具有不同的成本和容量限制。目的是找到在遵守所有容量限制的同时将容量从源移动到接收器的最低成本方法。应用 […]The post Introduction to Minimum Cost Flow Optimization in Python appeared first on Towards Data Science.

优化 LLM:比较 vLLM、LMDeploy 和 SGLang

Optimizing LLMs: Comparing vLLM, LMDeploy, and SGLang

了解 vLLM、LMDeploy 和 SGLang 如何优化 LLM 推理效率。了解 KV 缓存管理、内存分配和 CUDA 优化。

不断取得成功:即食食品制造商如何利用 Robotiq 的码垛解决方案优化效率

Stacking Up Success: How an Oven-Ready Meal Manufacturer Optimized Efficiency with Robotiq’s Palletizing Solution

对于这家即食食品制造商来说,效率低下和劳动力短缺的挑战意味着他们需要开始探索自动化。以下是他们与 Robotiq 合作的故事。

反对长寿优化的案例

A Case Against Longevity Optimization

Sabrina B. Little,博士,《今日心理学》 Netflix 上有一部纪录片,名为《不要死:想要永生的人》。[1]它讲述了美国企业家和风险投资的故事......

优化人力资源服务,获得竞争优势

Optimizing Human Resources Services for Competitive Advantage

开创性成功:优化人力资源服务如何推动竞争优势在当今快速发展的商业环境中,组织面临着不断创新、降低成本和提高效率的压力。实现这些目标最具战略意义的杠杆之一是优化人力资源服务。通过将人力资源实践与整体业务战略相结合,公司不仅可以吸引和留住顶尖人才,还可以推动竞争优势。在本文中,我们将探讨人力资源在现代组织中的关键作用,深入研究战略框架和最佳实践,并重点介绍帮助公司将其人力资源职能转变为组织成功关键贡献者的创新方法。优化人力资源服务以获得竞争优势简介:战略人力资源服务近年来,人力资源作为支持职能的传统观点发生了巨大变化。越来越多的公司认识到人力资源是可以推动创新、提高生产力和塑造企业文化的战略合作伙

具有可扩展在线双层优化的自适应训练分布

Adaptive Training Distributions with Scalable Online Bilevel Optimization

在网络规模语料库上进行预训练的大型神经网络是现代机器学习的核心。在这种范式中,大型异构预训练数据的分布很少与应用领域的分布相匹配。这项工作考虑在拥有反映目标测试条件的少量数据样本的情况下修改预训练分布。我们提出了一种算法,该算法受到最近将此设置表述为在线双层优化问题的启发。考虑到可扩展性,我们的算法优先考虑在可能... 的训练点计算梯度。

航空大数据项目:湍流预测和航线优化

Aviation Big Data Project: Turbulence Prediction and Flight Route Optimization

实时管理和预测湍流是航空业面临的一项重大挑战。湍流可能导致航班延误,文章“航空大数据项目:湍流预测和飞行路线优化”首次出现在aviationfile-Gateway to Aviation World上。

优化飞机的下降曲线

Optimizing Your Aircraft’s Descent Profile

确保飞行操作既经济又安全非常重要,其中很大一部分就是规划下降。现代程序(如连续下降进近 (CDA))使您能够以真正创新的方式管理下降。想了解更多?那就继续阅读,提升敏锐的下降规划技能吧。更多