The Hidden Link Between Teacher Workload and Student Engagement
一个关键问题不是缺乏创造力，而是对有限的心理带宽的反应。
EITS schedules biannual network maintenance for March 8
维护支持网络并为大学提供充足的带宽和互联网容量。 EITS 计划于 3 月 8 日进行一年两次的网络维护的消息首先出现在《UGA Today》上。
本博客由领导力教练、变革导师和前幕僚长卡罗琳·邓恩 (Caroline Dunne) 亲切撰写。对于许多校长来说，挑战之一是带宽。今天领导一所大学相当于经营一个主要的地区性雇主——复杂的多校区运营，在日益激烈的公众和[…]的压力下，复杂的多校区运营，经常营业额数亿英镑。《周末读物：几乎每所大学都低估的一个战略角色——以及为什么它现在比以往任何时候都更重要》首先出现在 HEPI 上。
Nvidia представила Vera Rubin, платформу нового поколения для ИИ-датацентров
据该公司高层管理人员称，其带宽“超过了整个互联网的带宽”。
Why AI Could Cause a Chip Crunch
由于 AI 的 HBM（高带宽内存）使用的芯片数量是 DRAM（大多数电子产品中的内存）的 6 倍，我们可能会出现供应紧缩。《为什么 AI 可能导致芯片紧缩》一文首先出现在 Econlife 上。
Lanner Electronics 推出了 EAI-I351，这是一款由 NVIDIA Jetson Thor 和 NVIDIA Blackwell 架构提供支持的下一代机器人 AI 平台，可在坚固耐用的边缘提供数据中心级的 AI 性能。 EAI-I351 专为自动移动机器人、工业车辆和边缘原生生成 AI 等物理 AI 应用而设计，在 130W 功率范围内提供高达 2,070 FP4 TFLOPS，以及用于实时视觉和传感器融合的先进加速器。该平台具有高带宽网络、广泛的摄像头和 I/O 支持以及工业级耐用性，针对 NVIDIA 的机器人和 AI 软件堆栈进行了全面优化，缩小了云规模 AI 与现
Breaking the Hardware Barrier: Software FP8 for Older GPUs
深度学习工作负载越来越受内存限制，GPU 核心在等待数据传输时处于空闲状态。 FP8 精度在较新的硬件上解决了这个问题，但是已经部署的数百万个 RTX 30 和 20 系列 GPU 又如何呢？ Feather 证明，通过按位打包进行基于软件的 FP8 仿真可以实现接近理论的 4 倍带宽改进（实测为 3.3 倍），无需昂贵的硬件升级即可实现高效的深度学习。《打破硬件障碍：适用于旧版 GPU 的软件 FP8》一文首先出现在《走向数据科学》上。
在《银色之光》中，夏洛克·福尔摩斯凭借一只夜间不叫的狗的“奇怪事件”进行推理破案。尽管特朗普政府在光天化日之下做了很多不需要类似推理的事情，但有一种模式并没有发生，从中得出推论是完全公平的。例子包括特朗普先生长期承诺的纳税申报表（仍在审计中？）、完整的体检结果以及爱泼斯坦档案的滴滴传奇。当前应该发生但没有发生的事情的一个例子是，政府拒绝向整个国会或美国公众发布国防部关于 9 月 2 日第二次船只袭击的视频。由于令人不安的政府行为“尼亚加拉”消耗了如此多的可用媒体带宽和公众注意力，因此我们必须确保不要忽视丢失的视频，因为它会引发严重问题。特朗普总统前几天签署的《2026 财年国防授权法案》激励五
