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电子立方体：迈向电池的第一个基准测试设施 -
抽象的物联网设备通常由电池提供动力：即使是可充电设备的设备，也必须更换。因此，在带有数十亿个IoT设备的未来，其电池的处置代表了一场迫在眉睫的环境灾难。无电池系统有可能解决此关键可持续性问题：通过依靠从环境来源收获的能量，从理论上讲，物联网设备可以持续运行，需要零维护并产生较少的浪费。然而，尽管近年来对无电池系统的研究已经盛开，但社区仍然缺乏公共测试床和明确的码数来对各种解决方案的性能进行基准测试。因此，在相同的条件下很少比较无电池的解决方案，这阻碍了人们对特定环境中表现最好的方法的全面理解，从而阻碍了工业的采用。为了填补这一空白，我们将第一步迈向了电子立方的设计：第一个完全自动化，开放和低成本的基准测试设施，用于无电池的物联网系统。我们介绍了电子立方体的设计和架构，展示了如何使用它来促进竞争，以评估由间歇性能源提供动力的设备上运行的解决方案的性能。
保时捷咨询项目研究|全球生产网络的基准测试
战略愿景。智能实现。符合这个品牌的承诺，我们的顾问有效地为来自汽车，航空和航空航天的客户以及机械和工厂工程行业以及金融服务，消费品，零售和建筑行业实施了量身定制的概念。成立于1994年，保时捷咨询公司今天是国际管理咨询公司之一，在斯图加特，汉堡，慕尼黑，慕尼黑，柏林，法兰克福，米兰，巴黎，圣保罗，亚特兰大，帕洛阿尔托，帕洛阿尔托，上海，上海，北海，北海，北海，北海。超过900多名热情的顾问和企业服务专业人员帮助我们的客户（从大型中型企业到跨国公司）取得可衡量的结果，并激发其更改的同行。
2024 年 RIA 基准研究的见解 - Schwab
• 与没有推荐计划的公司相比，拥有推荐计划的公司从这些渠道获得了更多的新客户和新客户资产。这一点很重要，因为推荐仍然是有机增长的主要驱动力，占新客户和新客户资产的 67%。（幻灯片 22）• 在客户访谈中收集反馈的公司在 2023 年从现有客户那里获得的资产增加了 26%。（幻灯片 12）• 拥有理想客户角色、客户价值主张和营销计划的公司比没有这三者的公司多吸引 67% 的新客户和新客户资产。（幻灯片 20）• 利用数字营销策略支持新客户增长工作的公司发现它们取得了成功。（幻灯片 25）• 跟踪结果的公司有助于确保有效利用营销资源。对于那些进行跟踪的公司，2023 年的平均潜在客户转化率为 50%。（幻灯片 27）• 公司正在使用无机策略来促进增长并满足业务需求。过去五年，超过 40% 的公司都采取了非有机战略，一半的公司都在寻求未来的非有机增长机会。公司采取非有机战略的主要原因是提高增长、吸引人才和扩大规模。（幻灯片 28-30）
alt-gen：使用大语言模型的基准测试表联盟搜索
我们考虑了桌子联合搜索问题，该问题已成为数据湖中重要的数据发现问题。语义问题，例如表Union搜索，不能仅使用合成数据进行基准测试。我们为此问题创建基准测试的当前方法涉及实际数据的手动策展和人类标记。这些方法不是可靠的或可扩展的，也许更重要的是，尚不清楚创建的基准是多么全面。我们建议使用生成的AI模型来创建结构化数据基准进行表联合搜索。我们提出了一种新的方法，用于使用生成模型创建具有指定属性的tables。使用此方法，我们创建了一个新的基准测试，其中包含一对既可以协会又不可固定但相关的表。我们使用此基准来提供有关现有方法的优势和劣势的新见解。我们对现有基准和我们的新基准测试的最先进的表工会搜索方法评估。我们还基于所有基准测试的大语言模型提供并评估了一种新的表搜索方法。我们表明，与手工策划的基准测试相比，新的基准对所有方法都更具挑战性。我们研究了为什么是这种情况，并表明我们创建基准测试的新方法允许更详细的分析和方法对方法。我们讨论了我们的生成方法（以及使用它创建的基准）如何阐明桌子联合搜索方法的成功和失败，从而引发了可以帮助推进领域的新见解。我们还讨论了如何将基准生成方法应用于其他语义问题，包括实体匹配和相关表搜索。
基准测试揭示了深度学习变体呼叫者对细菌纳米孔序列数据的优越性
摘要14变体调用在细菌基因组学中至关重要，鉴定了疾病的识别15传播簇，系统发育树的构造以及抗菌耐药性养育16。本研究使用牛津纳米孔技术（ONT）和Illumina 18测序对14种不同细菌种类的SNP和INDEL变体进行了全面的基准测试。我们生成金标准参考基因组和项目变化，从密切的19个相关菌株上产生了它们，从而创建了SNP和Indels的生物学现实分布。20我们的结果表明，与传统方法和Illumina相比，基于深度学习的工具的Ont变体调用提供了更高的21 SNP和Indel精度，而Clair3总体上提供了最多的AC-22策展结果。我们研究了错过和错误呼叫的原因，突出了简短读取中固有的限制23，发现Ont的传统限制与均聚物 - 24诱导的Indel错误无关，而高准确的基本模型和深度学习的基于深度学习的25个变体呼叫。此外，我们对读取深度对变体的影响的发现提供了价值26个能力的洞察力，用于对资源有限的测序项目进行测序，这表明10倍深度足够27，以实现匹配或超过Illumina的变体呼叫。28总而言之，我们的研究强调了SNP和Indel 29检测中的深度学习工具的卓越准确性，从而挑战了短阅读测序的至高无上。32系统错误的减少30及在较低的读取深度达到高精度的能力增强了31次通过在临床和公共卫生细菌基因组学中广泛使用的ONT的能力。
标题：柏拉图式 Ququart 基准测试
计划摘要（摘要在第 3 页） 研讨会第一天：7 月 9 日星期二@量子计算研究所 08.45 - 09.00：欢迎 09.00 - 09.40：Maciej Lewenstein 小组：Pavel Popov 标题：使用量子计算机系统的格点规范理论的量子模拟 09.40 - 10.20：Ray Laflamme 小组：Cristina Rodriquez、Matt Graydon 标题：柏拉图式量子基准测试 10:20 - 10:50：咖啡休息（30 分钟） 10.50 - 11.30：Michel Devoret 小组：Benjamin Brock 标题：超越盈亏平衡的玻色子量子计算机的量子误差校正 11.30 - 12:10：Irfan Siddiqi 小组：Noah Goss、Larry Chen 标题：纠缠超导量子计算机12.10 - 12.50：Barry Sanders 标题：小猫、猫、梳子和指南针：叠加相干态 12.50 - 14.00：午餐休息 (70 分钟) 14.00 - 14.40：Hubert de Guise 标题：d 维幺正的简单因式分解和其他“良好”属性 14.40 - 15.20：Sahel Ashhab 标题：优化高维量子信息控制：(1) 量子三元组控制和 (2) 具有弱非谐量子比特的双量子比特门的速度限制 15.20 - 16.00：Martin Ringbauer 标题：使用囚禁离子量子比特的量子计算和模拟 16.00 - 16.30：咖啡休息 (30 分钟) 16.30 - 17.10：Adrian Lupascu 标题：控制和过程超导量子三元材料的特性分析 17.10 - 17.50：Susanne Yelin 题目：量子化学与量子计算机 18.00 - 20.00 = 海报展示 + 手持食物
台式：基准测试多代理增强学习
多代理增强学习（MARL）的领域目前正面临可重复性危机。虽然已经提出了用于解决该问题的标准化报告解决方案，但我们仍然缺乏一个实现标准化和可重复性的基准测试工具，同时利用尖端的增强学习（RL）实现。在本文中，我们介绍了台式，这是第一个MARL培训库创建的，目的是在不同的算法，模型和环境中启用标准化的基准测试。Benchmarl使用Torchrl作为后端，授予其高性能，并保持最新的信息，同时解决Marl Pytorch用户的广泛社区。其设计启用系统的配置和报告，从而使用户可以通过简单的单行输入创建和运行com-plex基准测试。Benchmarl在github上开源：https：//github.com/facebookresearch/benchmarl。
使用数学模型基于SCOR模型的基准测试供应链；案例研究：伊朗医院Amir Bayat Tork助理教授Depar
使用数学模型基于SCOR模型的基准测试供应链；案例研究：一家伊朗工业管理伊斯兰阿扎德大学的伊朗医院艾米尔·贝特·托克（Amir Bayat Tork Abdolhosseini工业管理硕士，工业管理部伊斯兰阿扎德大学，中央分支，德黑兰，伊朗电子邮件：somayyeh_hosseyni@yahoo.com摘要摘要一个可靠的供应链确保组织成功满足其需求。除了降低组织成本外，供应链有效管理的其他有利结果还包括高质量，速度和可靠性服务/产品的可靠性。在目前的研究中，供应链健康标准，即SCOR。结果表明，这些SCOR标准中的每个标准和该医院经理的有利标准之间存在差距。关键字：供应链，SCOR模型，AHP，1。引言与通常认为，服务业务中的供应链在制造业中的重要性并不重要。的确，在制造业务中，增值最终产品的主要部分是从原材料中得出的，因此供应链具有很高的意义，但在提供有利服务所需的供应的服务组织中，至关重要。在供应链中，每个组件既是买方又是卖方。供应链管理包括所有活动，包括从原材料到最终消费者可用的产品流量（Huang等2005）。以这种方式，供应链管理的观点是系统的，并考虑了彼此相关的所有组件。该组件应以使供应链成本最小化的方式进行交互。最终导致产品高成本价格的成本包括低质量的成本，保持不必要的库存，延迟交付，信息流缓慢等。供应链管理的复杂性取决于组件的数量，其复杂性，最重要的是最终服务\产品的类型。供应链的数量
ye 23资助的排放-PWC基准测试
透明度的需求：越来越多的金融机构（FIS）正在寻求对排放数量的保证，但披露水平的差异持续存在。即将到来的ISSB和CSRD法规将提高一致性和透明度。随着排放数据的可用性，资产范围范围和模型设计的改善，许多FI正在重新审视和重述其先前的披露。我们已经确定了19个FIS重述他们的数字，通常以提高数据质量，更新范围和误差校正。此外，更多的FI正在投资并披露可持续财务的目标，这表明对准确和负责的环境报告的承诺日益增加。