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GE Digital 的自主调节功能利用人工智能和机器学习加速能源转型
最能从该软件中获益的发电厂位于严格管制或排放受限的地区，例如欧洲、美国和加拿大，或任何天气模式不稳定的地方。此外，任何受燃料质量变化问题影响的站点或希望通过减少手动调整和燃料消耗来降低运营和维护 (O&M) 成本的站点都将受益。发电厂已实现一氧化碳减少 14%，一氧化二氮排放量减少 10% - 14%；燃料和二氧化碳减少 0.5% 至 1%。
M.S.软件工程加速UG部分 科学学士，业务管理 M.S.计算机科学AI/ML 商学院 - 计划指南生成器 机构目录 理学学士，计算机科学计划指南 WGU机构目录 机构目录 WGU机构目录 WGU机构目录 - 2024年3月
\参加加速软件工程学士学位和硕士学位课程的学生将首先完成该计划的软件工程学学士学位，并完成必要的学士学位和桥梁课程工作后，将获得科学，软件工程学士学位。学生可以确定他们想参加的主人专业：科学，软件工程硕士，DevOps工程，科学，软件工程硕士，AI工程或科学硕士，软件工程，域驱动设计。从那里，学生将晋级剩余的研究生课程，并在完成后将获得其所选专业化的科学硕士，软件工程管理学位。
加速！大脑性能的突破
约翰霍普金斯大学和美国军医大学教授；约翰霍普金斯医院神经重症监护主治医师；美国陆军退役上校；美国国防高级研究计划局生物技术办公室创始主任；脑健康中心 Jean Ann Brock 脑健康项目联合领导人。
应对气候变化，加速小麦育种和生产：摩洛哥案例
图 5. ICARDA 改进的穿梭育种方案。PYT：初步产量试验，NPYT：国家初步产量试验，AYT：高级产量试验，NVT：国家品种试验，IN：国际苗圃。
加速学位课程|寺庙公告
合格的本科生使用了由学校/学院批准的12个指定的研究生学分，以满足其本科学位的要求。从本科课程毕业后，学生将无缝地进入他们的研究生课程，在大多数情况下，他们在另外一年中完成了该课程。学生应尽快与顾问会面，以讨论资格和申请过程的要求。
净净零：公私合作以加速行业脱碳
2022年，世界经济论坛与剑桥工业创新政策（剑桥大学），卡普格米尼（Capgemini），洛克威尔（Capgemini），洛克韦尔自动化（Rockwell Automation，Siemens and Siemens and Schneider and Schneider Electric）合作发起了零净加速器倡议，以及超过45个全球制造公司的社区，以帮助全球制造公司，以帮助加速了Zerition Zerodition Zero netition neT n Netition for neT，Following the Forum's 2023 publication of The “No-Excuse” Framework to Accelerate the Path to Net-Zero Manufacturing and Value Chains and The “No Excuse” Opportunities to Tackle Scope 3 Emissions in Manufacturing and Value Chains , the initiative has conducted over 60 consultations among industry executives, academic experts and government leaders to understand the latest barriers hindering progress to net zero, and the most successful public-private collaboration mechanisms supporting过渡。这份白皮书介绍了一个框架，其中包含八个公私协作机会，为希望与公共利益相关者更有效地参与的制造商指南，以克服净零净值的关键障碍。如果团结一致，私人和公共利益相关者可以加速前进的未来旅程。
人工智能工具加速生物质到...
关键词：聚合物，塑料，材料净2零博士培训中心EPSRC和BBSRC的净零净排放技术博士培训中心（净2零）是阿斯顿大学（net 2零）的平等伙伴关系（诺丁汉大学，诺丁汉大学，贝尔法斯特大学，贝尔法斯特大学和沃维克大学。通过削减边缘研究和跨学科的合作，该CDT旨在应对与气候变化和可持续性有关的全球挑战。我们的四年博士课程正在培训下一代的研究领导者，这些研究领导者负责从环境中清除温室气体。净2零中的CDT专注于使用生物质来代替大气中的化石燃料和CO 2的去除（或捕获），并有可能创建新的燃料和化学物质来源。该中心的专业知识涵盖了直接空气捕获和CO 2存储（DACC），CO 2利用率，生物炭合成和利用，生物质过渡到材料和化学物质，以及使用碳捕获和存储（BECC）等能量的生物量等。通过我们的研究培训计划，您将能够
AASD：通过在多模式大型语言模型中对准投机解码来加速推理
多模式大型语言模型（MLLM）在视觉教学调整中取得了显着的成功，但由于大型语言模型（LLM）骨干的自动回归解码，它们的推论既耗时又耗时。传统的加速推理方法，包括模型压缩和从语言模型加速的迁移，通常会损害输出质量或有效整合多模式特征的face Challenges。为了解决这些问题，我们提出了AASD，这是一个新型的框架，用于加速使用精制的KV缓存并在MLLM中对准投机解码。我们的方法利用目标模型的缓存键值（KV）对提取生成草稿令牌的重要信息，从而有效地投机解码。为了减少与长多模式令牌序列相关的计算负担，我们会引入KV投影仪，以压缩KV缓存，同时保持代表性保真度。此外，我们设计了一种目标放射线注意机制，以优化草稿和目标模型之间的对齐方式，从而以最小的计算开销来实现真实推理情景的好处。主流MLLM的广泛实验表明，我们的方法在不牺牲准确性的情况下达到了2倍推理的速度。这项研究不仅为加速MLLM推断提供了有效且轻巧的解决方案，而且还引入了一种新颖的对齐策略，用于在多模式背景下进行投机解码，从而为未来的有效MLLM研究奠定了强大的基础。代码可在https://anonymon.4open.science/r/asd-f571上使用。
LTIMindtree 与 GitHub 建立战略联盟，加速 AI 驱动的软件工程
LTIMindtree 是一家全球技术咨询和数字解决方案公司，通过利用数字技术帮助各行各业的企业重塑商业模式、加速创新并实现增长最大化。作为 700 多家客户的数字化转型合作伙伴，LTIMindtree 拥有广泛的领域和技术专业知识，可帮助在日益融合的世界中实现卓越的竞争差异化、客户体验和业务成果。LTIMindtree 是 Larsen & Toubro Group 旗下公司，由来自 30 多个国家的 84,000 多名才华横溢的创业型专业人士提供支持，可解决最复杂的业务挑战并实现大规模转型。欲了解更多信息，请访问 https://www.ltimindtree.com/ 。
Uniqure宣布与FDA的一致性有关亨廷顿氏病AMT-130加速批准途径的关键要素
本新闻稿包含经修订的1933年《证券法》第27A条的含义和1934年《证券交易所法》第21E条的前瞻性陈述。除历史事实陈述以外的所有陈述都是前瞻性的陈述，通常由诸如“预期”，“相信”，“可以”，“可以”，“建立”，“估算”，“期望”，“目标”，“目标”，“”“期待”，“期待”，“期待”，“五月”，“五月”，“潜在”，“潜在”“预测”，“”“““”““”和“表达”，“”和“”，“”和“”前瞻性陈述基于管理层的信念和假设以及本新闻稿之日起可用于管理的信息。这些前瞻性陈述的示例包括但不限于有关的陈述：加速批准途径的可用性以及对AMT-130的额外批准研究的需求；该公司启动BLA RECRINCE活动的计划；该公司有能力为亨廷顿氏病的人们提供潜在的改变生活的疗法以及与之相关的时间表；该公司在2025年上半年与FDA进一步互动的计划； AMT-130的潜在临床和功能效应；该公司计划继续临床开发AMT-130；该公司关于I/II期研究的第三个队列的入学计划； NFL在CSF中的实用性是治疗益处的有效生物标志物。由于许多原因，公司的实际结果可能与这些前瞻性陈述中的预期有重大差异。这些风险和不确定性包括：与AMT-130的I/LL临床试验有关的风险，包括该试验中临时数据的风险可能无法预测后来的数据读数，这些数据将作为进一步监管互动的基础；与公司与监管机构的当前和未来互动有关的风险可能会影响临床试验的启动，时机和进度，其BLA提交计划以及监管批准的途径；与公司在AMT-130相关的业务发展工作的能力有关的风险；与公司使用倾向加权外部控制有关的风险与迄今为止临床结果的统计分析有关，以及监管机构是否会接受公司的方法作为加速批准的基础；与公司使用名义P值作为其统计分析的基础相关的风险；公司正在评估的测量是否继续被视为疾病进展的强大和敏感的测量；无论是RMAT指定还是任何加速途径，都将导致监管批准；公司继续建立和维护实现目标所需的基础设施和人员的能力；该公司在管理当前和未来的临床试验和监管过程方面的有效性；该公司在临床试验中证明其基因治疗候选者的治疗益处的能力；基因疗法的持续发展和接受；公司获得，维护和保护其知识产权的能力；以及公司为运营提供资金并根据需要和可接受的条件筹集额外资本的能力。这些风险和不确定性在公司定期提交给美国证券交易委员会（SEC）的“风险因素”的标题“风险因素”中更全面地描述，包括其在2024年2月28日向SEC提交的10-K表格报告的年度报告，其季度报告是在5月7日在2024年5月7日上提交的表格，该报告于8月1日至2024年5月7日，20024年11月5日，在2024年11月5日和2024年，并在2024年12月5日，并在2024年，以及该公司在2024年，以及该公司的其他时间。鉴于这些风险，不确定性和其他因素，您不应对这些前瞻性陈述过不依赖，除非法律要求，否则公司没有义务更新这些前瞻性陈述，即使将来有新的信息可用。