负载关键词检索结果

无源轨道数据中心将应对AI负载的增长

Пассивные орбитальные дата-центры справятся с ростом ИИ-нагрузок

系绳上的空间数据中心能够扩展和增加计算资源。

PD-8航空发动机成功通过最大负载150小时测试

Авиадвигатель ПД-8 успешно прошел 150-часовые испытания при максимальных нагрузках

该动力装置采用先进技术和国内最新材料建造,专为Superjet-100和Be-200飞机设计

管理负载:教育中的人工智能和认知负载

Managing the Load: AI and Cognitive Load in Education

您是否曾经想过,您设计了精心设计的课程或课堂活动,却发现某些方面没有按计划进行?当我第一次教授人体解剖学研究生课程时,学生们告诉我,“我不知道从哪里开始使用所有资源,所以我就没有这样做。”第二年,我将所有内容简化为一个[...]管理负载:人工智能和教育中的认知负载的帖子首先出现在教师焦点|高等教育教学与学习。

管理负载:教育中的人工智能和认知负载

Managing the Load: AI and Cognitive Load in Education

您是否曾经想过,您设计了精心设计的课程或课堂活动,却发现某些方面没有按计划进行?当我第一次教授人体解剖学研究生课程时,学生们告诉我,“我不知道从哪里开始使用所有资源,所以我就没有这样做。”第二年,我将所有内容简化为一个[...]管理负载:人工智能和教育中的认知负载的帖子首先出现在教师焦点|高等教育教学与学习。

Warthog:坚固耐用的工业自动化平台

Warthog: A Rugged Platform for Industrial Automation

工业自动化越来越需要能够在铺装道路和受控设施之外运行的系统。从偏远矿场和农田到湿地和冬季试验场,团队需要兼具耐用性、有效负载能力以及与机器人软件无缝集成的移动平台。 Warthog UGV 旨在满足这一需求,作为一种现场就绪的无人地面车辆,支持工业环境和高级研究 […]后 Warthog:工业自动化的坚固平台首先出现在 Clearpath Robotics 上。

关于 OnePlus 15T 磁力冷却系统您需要了解的一切

All You Need to Know About OnePlus 15T Magnetic Cooling System

OnePlus 15T 凭借其创新的磁力冷却技术重新定义了智能手机的性能。它旨在解决密集游戏和多任务处理过程中的过热问题。该冷却系统可确保更流畅的性能、更长的电池寿命和更舒适的用户体验。通过采用先进的磁吸模块,一加 15T 能够有效散热,即使在繁重的工作负载下也能保持设备稳定。这一突破不仅提高了速度和响应能力,而且还保护内部组件免受热应力的影响。无论您是移动游戏玩家、高级用户,还是只是重视可靠性的人,OnePlus 15T 磁力冷却系统都能为应对日常性能挑战提供尖端的解决方案。让我们来探索您需要了解的关于这项改变游戏规则的技术的一切。带磁力冷却系统的 OnePlus 15T 关于 OnePlu

“大米”机器人不需要传感器

«Рисовым» роботам не нужны датчики

已创建一种超材料,其行为会根据施加负载的速度而有所不同。

“你真的应该回家”:F-22猛禽飞过伊朗战斗机“未被发现”

‘You Really Ought to Go Home’: F-22 Raptor Flew Under Iran’s Fighter Jet ‘Undetected’

摘要和要点:在 2013 年的一次著名遭遇战中,两架伊朗 F-4“鬼怪”战斗机出动拦截一架在伊朗附近飞行的美国 MQ-1“捕食者”战斗机,当时护航的 F-22“猛禽”战斗机悄悄控制了局势。 -据报道,猛禽飞行员滑到领先的 F-4 下方检查其武器负载,然后在打破无线电之前停在旁边(仍然看不见)[...]帖子“你真的应该回家”:F-22 猛禽飞过伊朗战斗机下方“未被发现”首先出现在 19FortyFive 上。

使用垫圈时要避免的 5 个错误

5 Mistakes to Avoid When Using Washers

垫圈在许多日常产品和装配中发挥着重要作用。凭借其盘状形状,它们能够分散螺纹紧固件的负载。您可以将螺钉或螺栓拧入垫圈的中心。头部……阅读更多

在 Amazon SageMaker 训练作业上使用 veRL 和 Ray 训练 CodeFu-7B

Train CodeFu-7B with veRL and Ray on Amazon SageMaker Training jobs

在这篇文章中,我们将演示如何在由 SageMaker 训练作业管理的分布式 Ray 集群中使用组相对策略优化 (GRPO) 和 veRL 来训练 CodeFu-7B(一种用于竞争性编程的专用 70 亿参数模型),veRL 是一个灵活高效的大型语言模型 (LLM) 训练库,可直接扩展各种 RL 算法,并与现有 LLM 基础设施无缝集成。我们将介绍完整的实施过程,涵盖数据准备、分布式训练设置和全面的可观察性,展示这种统一的方法如何为复杂的 RL 训练工作负载提供计算规模和开发人员体验。

如何选择合适的开源 LLM 进行生产

How to Choose the Right Open-Source LLM for Production

根据工作负载类型、基础设施限制、成本和实际性能为生产选择合适的开源 LLM 的实用指南。

Microsoft 通过治理、本地生产力和 AI 扩展主权云安全

Microsoft expands Sovereign Cloud security with governance, local productivity and AI

Microsoft 通过新的断开连接和 AI 功能扩展了 Microsoft 主权云,帮助组织在主权边界内运行关键基础设施、生产力服务和大型 AI 模型,同时保持跨连接和断开连接环境的治理和运营连续性。主权私有云统一了 Azure Local、Microsoft 365 Local 和 Foundry Local,为任何运营边界带来了基础设施、生产力和对大型 AI 模型的支持。 (来源:微软)“客户可以通过……为每个工作负载选择正确的控制姿势。更多→微软通过治理、本地生产力和人工智能扩展主权云安全性的帖子首先出现在 Help Net Security 上。

多 GPU 中的人工智能:点对点和集体操作

AI in Multiple GPUs: Point-to-Point and Collective Operations

学习适用于多 GPU AI 工作负载的 PyTorch 分布式操作多 GPU 中的人工智能后:点对点和集体操作首先出现在《走向数据科学》上。

Amazon SageMaker AI 2025 年回顾,第 2 部分:提高 SageMaker AI 模型自定义和托管的可观测性并增强功能

Amazon SageMaker AI in 2025, a year in review part 2: Improved observability and enhanced features for SageMaker AI model customization and hosting

2025 年,Amazon SageMaker AI 进行了多项改进,旨在帮助您训练、调整和托管生成型 AI 工作负载。在本系列的第 1 部分中,我们讨论了灵活的培训计划和对推理组件的性价比改进。在这篇文章中,我们讨论可观察性、模型定制和模型托管方面的增强功能。这些改进有助于在 SageMaker AI 上托管全新类别的客户用例。

多个 GPU 中的人工智能:GPU 如何通信

AI in Multiple GPUs: How GPUs Communicate

深入探讨支持 AI 工作负载多 GPU 通信的硬件基础设施多 GPU 中的后 AI:GPU 如何通信首先出现在《迈向数据科学》上。

Microsoft 针对基于 DNS 的 ClickFix 变体通过 nslookup 传播恶意软件发出警报

Microsoft alerts on DNS-based ClickFix variant delivering malware via nslookup

微软警告称,新的 ClickFix 变体会诱骗用户运行 DNS 命令,通过 nslookup 获取恶意软件。微软发布了一个新的 ClickFix 变体,该变体欺骗用户通过 Windows 运行对话框运行恶意 nslookup 命令,以通过 DNS 检索第二阶段有效负载。 ClickFix 通常使用假验证码或错误消息 [...]

Rostec 创造了新一代液压膝关节模块

Ростех создал гидравлический коленный модуль нового поколения

就其功能而言,Sputnik模块尽可能接近微处理器假体,并且能够承受高动态负载

内存技术的进步可以让英特尔回归本源

Успех в технологиях памяти может вернуть Intel к истокам

在运行 AI 工作负载时,Z-Angle Memory 的性能优于 HBM。