XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System开箱
人员+产品+项目 = 最有价值的...
特点 • Tools@Height Master Maintenance 套件为所有类型的维护应用提供了各种各样的工具。所有工具均设计为与我们的系留和固定系统一起使用，当在高处或关键组件附近使用时，这些系统可以保持或增强工具的功能。开箱即用的安全。• 许多应用 - 任何掉落的工具可能伤害人员、损坏机器或浪费生产时间的行业。• 高水平使用 - 钻井井架、风力涡轮机、起重机、建筑物、桥梁、桅杆、输电线、机库、脚手架建造者 • 低水平使用 - 防止工具掉落到飞行硬件、发动机、机械、食品生产线、大桶、矿井甚至水下 • 套件可根据特殊订单提供泡沫工具控制抽屉 Snap-on Industrial Brands 的 Tools@Height 套件包含各种设计用于与合适皮带一起使用的袋子和挂绳。舒适和实用腰带的分类可参见第 122 页。Tools@Height 挂绳、系绳和其他配件的完整分类参见第 115 至 123 页。
探索协作决策——ORCA
本文采用准实验性前测-后测设计，探讨了将生成人工智能 (GAI) 整合到组织决策过程的效果。该研究考察了三个以尖端运营技术而闻名的全球组织在四种群体决策场景中人类智能 (HI) 和 GAI 之间的协同作用。研究分为几个阶段：确定研究问题、收集决策基线数据、实施人工智能干预以及评估干预后的结果以确定绩效变化。结果表明，通过提供基于系统 2 推理的数据驱动支持和预测分析，GAI 有效地减轻了人类的认知负担并减轻了启发式偏差。这在以陌生和信息过载为特征的复杂情况下尤其有价值，在这种情况下，直观的系统 1 思维效果较差。然而，该研究还揭示了与 GAI 集成相关的挑战，例如可能过度依赖技术、内在偏见，尤其是缺乏情境创造力的“开箱即用”思维。为了解决这些问题，本文提出了一个强调透明度、问责制和包容性的 HI-GAI 合作创新战略框架。
可靠性工程简介 - PDH 在线
简介：设计产品时最困难的问题之一是确定产品能使用多长时间以及应该使用多长时间。如果产品坚固耐用，可以“永久”使用，那么与竞争对手相比，购买价格可能过高。如果产品在第一周就“坏了”，您最终将失去所有销售势头，之前的营销努力将化为泡影。令我惊讶的是，有多少产品一到货就坏了。它们开箱即用。这表明设计、制造、组装或以上所有方面都存在马虎。绝对有可能将产品设计并打造为高质量和可靠性，让最终用户非常满意，感觉物有所值。医疗、汽车、航空航天和武器行业肯定依赖可靠性方法来确保产品安全可用，因此不会出现过早失效的问题。如果在开发计划的设计阶段应用可靠性方法，消费产品也可以如此。可靠性方法将提供“万无一失”的产品，即使它们出现故障。组件故障在任何部件组装中都很常见，但组件故障的方式可能意味着产品无法正常工作和可能对用户造成严重伤害甚至死亡之间的区别。值得注意的是，德国和日本公司在设计方面投入了更多精力
BrainGB：使用图神经网络进行脑网络分析的基准
摘要 — 使用结构或功能连接来映射人脑的连接组已成为神经成像分析最普遍的范例之一。最近，受几何深度学习启发的图神经网络 (GNN) 因其对复杂网络数据建模的强大功能而引起了广泛关注。尽管它们在许多领域都表现出色，但尚未系统地研究如何设计有效的 GNN 进行脑网络分析。为了弥补这一差距，我们提出了 BrainGB，这是使用 GNN 进行脑网络分析的基准。BrainGB 通过 (1) 总结功能和结构神经成像模式的脑网络构建流程和 (2) 模块化 GNN 设计的实现来标准化该过程。我们对跨队列和模态的数据集进行了广泛的实验，并推荐了一套在脑网络上有效 GNN 设计的通用方法。为了支持基于 GNN 的脑网络分析的开放和可重复研究，我们在 https://braingb.us 上托管了 BrainGB 网站，其中包含模型、教程、示例以及开箱即用的 Python 包。我们希望这项工作能够提供有用的实证证据，并为这一新颖且有前景的方向的未来研究提供见解。
BrainGB：使用图神经网络进行脑网络分析的基准
摘要 — 使用结构或功能连接来映射人脑的连接组已成为神经成像分析最普遍的范例之一。最近，受几何深度学习启发的图神经网络 (GNN) 因其对复杂网络数据建模的强大功能而引起了广泛关注。尽管它们在许多领域都表现出色，但尚未系统地研究如何设计有效的 GNN 进行脑网络分析。为了弥补这一差距，我们提出了 BrainGB，这是使用 GNN 进行脑网络分析的基准。BrainGB 通过 (1) 总结功能和结构神经成像模式的脑网络构建流程和 (2) 模块化 GNN 设计的实现来标准化该过程。我们对跨队列和模态的数据集进行了广泛的实验，并推荐了一套在脑网络上有效 GNN 设计的通用方法。为了支持基于 GNN 的脑网络分析的开放和可重复研究，我们在 https://braingb.us 上托管了 BrainGB 网站，其中包含模型、教程、示例以及开箱即用的 Python 包。我们希望这项工作能够提供有用的实证证据，并为这一新颖且有前景的方向的未来研究提供见解。
BrainGB：使用图神经网络进行脑网络分析的基准
摘要 — 使用结构或功能连接来映射人脑的连接组已成为神经成像分析最普遍的范例之一。最近，受几何深度学习启发的图神经网络 (GNN) 因其对复杂网络数据建模的强大功能而引起了广泛关注。尽管它们在许多领域都表现出色，但尚未系统地研究如何设计有效的 GNN 进行脑网络分析。为了弥补这一差距，我们提出了 BrainGB，这是使用 GNN 进行脑网络分析的基准。BrainGB 通过 (1) 总结功能和结构神经成像模式的脑网络构建流程和 (2) 模块化 GNN 设计的实现来标准化该过程。我们对跨队列和模态的数据集进行了广泛的实验，并推荐了一套在脑网络上有效 GNN 设计的通用方法。为了支持基于 GNN 的脑网络分析的开放和可重复研究，我们在 https://braingb.us 上托管了 BrainGB 网站，其中包含模型、教程、示例以及开箱即用的 Python 包。我们希望这项工作能够提供有用的实证证据，并为这一新颖且有前景的方向的未来研究提供见解。
正中神经刺激的贡献
最重要的是，我要感谢 Laurent Bougrain，我的主管、我的同事、我近六年来的异国跋涉伙伴，首先是他给了我机会从事我所关心的课题，但高于一切。这一切都归功于在日常工作中为我提供了极大的主动性自由。感谢您招募我参加辅导项目，感谢您为我提供自愿实习机会，没有它整个论文就不会完成！感谢您为我提供研究实习机会，让我继续冒险！感谢你们对我如此珍视的这个论文项目的信任和支持，我们对此进行了热烈的辩护，甚至还设立了实验室助理们至今还记得的“开箱即用”的资助。我不会忘记您在教我研究的所有方面时表现出的耐心，包括与科学方面有关的方面以及与实验室的政治和管理有关的方面！花了多少时间讨论新协议、新假设、简单想法，而今天，对于大多数人来说，这些想法已经实现了！感谢您对我的信任，每次我到您的办公室见您时都会说“劳伦特，我有一个新想法！”。你本可以约束我，叫我停下来（尤其是在写作期前几个月），但不，你总是知道如何保持正确的措施来引导我溢出的能量！这个
BrainGB：使用图神经网络进行脑网络分析的基准（扩展摘要）*
摘要 — 使用结构或功能连接映射人脑的连接组已成为神经影像分析最普遍的范例之一。最近，受几何深度学习启发的图神经网络 (GNN) 因其对复杂网络数据建模的强大功能而引起了广泛关注。尽管它们在许多领域都表现出色，但尚未系统地研究如何设计有效的 GNN 进行脑网络分析。为了弥补这一差距，我们提出了 BrainGB，这是使用 GNN 进行脑网络分析的基准。BrainGB 通过 (1) 总结功能和结构神经影像模式的脑网络构建流程和 (2) 模块化 GNN 设计的实现来标准化该过程。我们对跨队列和模态的数据集进行了广泛的实验，并推荐了一套在脑网络上有效 GNN 设计的通用方法。为了支持基于 GNN 的脑网络分析的开放和可重复研究，我们在 https://braingb.us 上托管了 BrainGB 网站，其中包含模型、教程、示例以及开箱即用的 Python 包。我们希望这项工作能够提供有用的经验证据，并为未来在这个新颖且有前途的方向的研究提供见解。索引术语 — 脑网络分析、GNN、神经成像的几何深度学习、数据集、基准
NVIDIA DGX A100 AI 系统：加速洞察时间
ESG 评估了 NVIDIA DGX A100 AI 系统，重点关注该平台如何缩短洞察时间。NVIDIA DGX 是一个专门构建的 AI 平台，旨在支持分析、AI、训练和推理。NVIDIA DGX 是一个紧密集成的平台，具有针对 AI 优化的 GPU，为 AI 端到端构建。NVIDIA DGX A100 系统配备八个 NVIDIA GPU 和两个第二代 AMD EPYC 处理器。NVIDIA 和 Dell Technologies 合作设计和构建了一个高性能、一流的架构，可以利用 Dell EMC PowerScale 存储产品组合。各种规模的组织都可以在机架式服务器设备或塔式配置中将这种可扩展的数据中心技术部署到任何需要的地方。NVIDIA DGX 旨在实现从 AI 平台发布到模型创建再到优化的完整 AI 生命周期，并在节省时间、精力和金钱的同时实现即时生产力。 NVIDIA DGX 提供快速部署和开箱即用的生产力，将专用硬件与嵌入式工具和 AI 软件相结合，使组织能够从数据中提取价值和洞察力，而无需进行软件工程、系统集成或故障排除。这使组织能够在数小时内而不是数周内运行实验，并且性能可预测地扩展。
量子计算 15 分钟指南
产品亮点 • 戴尔验证设计消除了解决方案部署中的不确定性，从而缩短了价值实现时间，帮助您满怀信心地构建解决方案并实现无边界业务。 • 戴尔数据科学工作站是与 NVIDIA ®、Intel ® 和其他领先技术提供商共同设计的完全集成的 AI 硬件和软件解决方案。它们提供您所需的数据科学平台，以及您期望从戴尔工作站获得的性能和可靠性。 • PowerEdge 服务器经过精心设计，可提供无与伦比的性能和多功能配置，以满足高级计算工作负载的需求。闪存、最新处理器和内存以及灵活的本地存储使 PowerEdge 服务器成为高级计算的基础选择。 • PowerSwitch 网络可帮助您提高网络性能、降低网络成本并保持灵活性以采用新创新。掌控网络的未来，了解戴尔科技集团的开放网络战略如何极大地改变您的业务。 • PowerScale 存储提供高级计算所需的大型、可扩展、可靠和高效的存储。凭借对多种工作负载的支持以及开箱即用的企业级数据和文件管理功能，Dell PowerScale 横向扩展 NAS 是 HPC 和 AI 的领先存储。您可以利用 PowerScale 的高容量来降低使用高级或预测分析和机器学习来管理和货币化数据的采购和拥有成本。