缩放关键词检索结果

战争的教育收费:研究揭示了78,000名乌克兰学生直接受俄罗斯战争影响 我们的孩子在学校的休息对于幸福和学习至关重要,不应缩放

War's educational toll: Research reveals 78,000 Ukrainian students directly impacted by Russian war

俄罗斯对乌克兰的入侵使大约36,500名高中毕业生(占该国2022年高级班级的16%)流离失所,却导致额外的41,500名学生完全放弃了传统的高等教育途径。 随着对更安全的数据传输的需求增加,常规通信技术正面临经典物理的限制,因此在安全方面接近其限制。幸运的是,量子通信可能有助于我们克服这些限制。

我们的孩子在学校的休息对于幸福和学习至关重要,不应缩放

Mountains of fire: What hillwalking with my father taught me about the origins of oil exploration

“远远超过雾蒙蒙的山脉,”爸爸读到。每天晚上我的灯光出来,他都会读到一个关于一个霍比特人的故事,他把他舒适的洞穴留在了前往寂寞的山上。在山的根源上寻找黄金,与老鹰队交谈,通过发动森林大火,欺骗一条龙来吓狼:这些是他读给我的故事。

AI的真实优势:Gartner的赢和缩放剧本

AI’s Real Edge: Gartner’s Definitive Playbook to Win and Scale

在回复:想象2025年,Gartner的Danielle Casey为产品和技术负责人提供了清晰的路线图,以导航生成AI曲线:并非所有用例都相等,并非所有用例都取得成功。

Gemini 2.5 Flash-lite现在准备好用于缩放生产

Gemini 2.5 Flash-Lite is now ready for scaled production use

gemini 2.5闪光灯以前在预览中,现在稳定并且通常可用。这种具有成本效益的模型可提供较小尺寸的高质量,其中包括2.5个家庭功能,例如100万台上下文窗口和多模式。

AI在业务中的缩放:如何实现“大突破”

Масштабирование ИИ в бизнесе: как совершить «большой рывок»

哪些因素将有助于使用人工智能机制在业务系统中实现广泛的大规模实施。

Ram Kumar Nimmakayala,AI/ML&Data的产品负责人 - 战略AI产品管理,缩放负责人AI,电信转换,未来的卫生职业,精心策划人机合作

Ram Kumar Nimmakayala, Product Leader in AI/ML & Data — Strategic AI Product Management, Scaling Responsible AI, Telecom Transformation, Future-Proofing Careers, Orchestrating Human-Machine Collaboration

在这次引人入胜的采访中,我们与经验丰富的产品领导者Ram Kumar Nimmakayala坐下来,专门从事AI/ML和数据策略。凭借对高科技和电信行业的深刻了解,RAM为AI不仅重塑技术,还可以重塑组织文化,职业发展甚至问责制本身提供独特的视角。从翻译[…]

开始简单地缩放智能:为什么我们最平滑的脂肪是正确的第一步

Starting simple to scale smart: why our smoothest FAT was the right first step

我刚刚在西班牙与个人护理和消费品行业的全球参与者结束了一项工厂接受测试(FAT)。这很顺利 - 如此顺利,实际上,他们的团队不得不重新预订航班回家,因为我们提前完成了计划。从技术上讲,您是对的。从工程角度来看,这个项目并不具有挑战性。但是从部署和长期战略的角度来看?这是点对点。在这里,对于他们和我们来说,简单起步都是正确的举动。

ptc的on象和竞技场被Nimble选择用于缩放下一代自治物流

GFT and NEURA Robotics create strategic partnership to Build Next Generation Software for Physical AI

GFT将深度的AI和数据专业知识带入认知机器人技术

海军安装现在要求访问者提供真实的ID,以获得未被缩放的访问

Navy Installations Now Require Visitors to Present Real ID to Gain Unescorted Access

不具备国防部发行的普通访问卡(CAC)或军事依赖ID的访问者必须呈现符合ID的驾驶执照,国家发行的身份证或美国护照以获得无人服务的访问权限。

Musk的Xai为AI Race的$ 6B AI对广告行业的影响 Google的分手试验塑造了AI的未来 使用Chatgpt创建令人惊叹的AI图像 专家对AI动作人物趋势引起警报 革命性的双子座AI应用程序转换照片编辑 缩放生成AI:4有效策略 革命性的3D印刷材料:强和轻巧 OpenAI计划改善Chatgpt的个性 Oracle部署了数千个NVIDIA Blackwell GPU AI驱动的喷气发动机:2300万美元的创新发布 chatgpt介绍了免费的深入研究工具 减轻Genai和LLM的风险总计 将AI作为生活的正常部分 NVIDIA增强了AI工厂网络安全解决方案 Geoffrey Hinton警告AI控制威胁 了解代理AI 的潜力 AI对我们生活的最大贡献 用拉加斯评估亚马逊基岩代理商 Palo Alto网络启动AI增强安全解决方案 Amazon和Nvidia探索AI 的所有能源 袋鼠岛用技术与掠食者作战 2025的高薪AI启动工作 您可以信任chatgpt提供产品建议吗? 印度AI初创公司搭配GPU

Musk’s xAI Secures $6B for AI Race

它很重要的是:马斯克的XAI为AI竞赛的$ 6B获得了$ 6B的挑战,因为它以安全,真理驱动的AGI野心挑战了Openai和人类。

Jekta开始进行缩放的Pha-Ze 100两栖飞机的飞行测试

JEKTA begins flight testing of scaled PHA-ZE 100 amphibious aircraft

总部位于瑞士的水力飞机初创公司Jekta已开始进行飞行试验,以1:9的缩放原型Pha-Ze-Ze 100两栖飞船的原型。

缩放生成AI:4有效策略

Revolutionary 3D Printed Material: Strong and Lightweight

这是为何重要的:革命性的3D印刷材料:强大而轻巧的纳米纤维素技术可持续实力。

Robotaxis进入北美的商业化阶段,超级缩放下一步

Robotaxis Enter Commercialization Phase In North America With Hyperscaling Next

Robotaxis进入北美的商业化阶段,其高度标准了Nexttesla的Robotaxi揭示,Waymo在美国城市的迅速扩张统治了北美自动驾驶汽车(AV)的对话。高盛(Goldman Sachs)的新笔记提供了一个框架,显示AVS已正式进入了乘车和卡车的商业化阶段,他们进入真实经济的繁殖可以很好地提高到2030年代的高度大规模。星期一早上在给客户的笔记中写道。目前价值580亿美元的美国乘车市场预计到2030年将膨胀至3360亿美元。Delaney估计,Robotaxis将捕获该市场约70亿美元,占总乘车共预订的8%。尽管这一数字似乎显得谦虚,但它与2025年预计的3亿美元相比,这是一个重大的飞

缩放生成AI:4有效策略

Scaling Generative AI: 4 Effective Strategies

它很重要:扩展生成AI:4个将AI飞行员变成可扩展的企业就绪的解决方案的有效策略。

蒸馏缩放法律

Distillation Scaling Laws

我们提出了一项蒸馏缩放法,该法律根据计算预算及其在学生和教师之间的分配来估算蒸馏模型性能。我们的发现通过为教师和学生启用计算最佳分配,以最大程度地提高学生表现,从而减轻与大规模蒸馏有关的风险。我们为两个关键情况提供了最佳的蒸馏食谱:当老师已经存在以及老师需要培训时。在涉及许多学生或现有教师的设置中,蒸馏的表现优于监督到计算水平的学习……

更聪明的缩放:OEG如何使用Geek+ Solutions转变其订单履行操作

Scaling smarter: How OEG transformed its order fulfilment operations with Geek+ solutions

OEG不仅在寻找自动化,而且还在寻找合作伙伴。旅程始于120个P800自动移动机器人,最终得到了180个机器人。

摄影师将建筑物缩放,以使他的第一个个展的开幕之夜被捕完美的镜头

Photographer Who Scales Buildings to Get the Perfect Shot Arrested at Opening Night of His First Solo Exhibition

艾萨克·赖特(Isaac Wright)于2024年因攀登帝国大厦的尖顶而被拘留。

cubify任何东西:缩放室内3D对象检测

Cubify Anything: Scaling Indoor 3D Object Detection

我们考虑了从商品手持设备中获取的单个RGB(-d)帧的室内3D对象检测。我们试图在数据和建模方面显着提高现状。首先,我们确定现有数据集对对象的规模,准确性和多样性有重大限制。结果,我们介绍了Cubify-任何1M(CA-1M)数据集,该数据集在超过1K的高度精确的激光扫描场景上详尽地标记了超过400K的3D对象,并将其接近完美的注册标记为超过3.5k手持式手持式捕获。接下来,我们建立Cubify Transformer…