XiaoMi-AI文件搜索系统
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全球能力中心：巨大的力量倍增器
无论您是首席执行官、首席财务官、转型领导者还是业务领导者，全球能力中心 (GCC) 或全球业务服务 (GBS) 的出现已不再仅仅是一个好主意。相反，它是组织运营战略中的关键战略杠杆，需要积极考虑，因为它对盈利能力、竞争力、组织敏捷性和创新能力具有重大影响。
技术能力强度/不对称和供应链过程创新：中国制度环境的偶然作用
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
BDM功能语句2-7-2025
541511 - Custom Computer Programming Services (Primary) 541512 - Computer System Design Services 541513 - Computer Facilities Management Services 541519 - Other Computer Related Services 541611 - Administrative Management & General Management Consulting Services 541690 - Other Scientific & Technical Consulting Services 541810 - Advertising Agencies 518210 - Data Processing, Hosting, and Related Services 511210 - Software Publishers 611420-计算机培训
DeepSeek-R1：通过增强学习激励LLM中的推理能力
•分数：MMLU的90.8％，MMLU-PRO的84.0％，GPQA钻石的71.5％。•胜过DeepSeek-v3，但尾随OpenAI-O1-1217。•与其他封闭式模型相比，教育任务擅长于教育任务。SimpleQA：胜过DeepSeek-V3，展示了强大的事实查询处理。
封装的 Ga2O3 肖特基整流器，具有超过 60 A 的浪涌电流能力
摘要 — 超宽带隙氧化镓 (Ga 2 O 3 ) 器件最近已成为电力电子领域的有希望的候选者；然而，Ga 2 O 3 的低热导率 (k T ) 引起了人们对其电热稳定性的严重担忧。这项工作首次实验演示了采用底部冷却和双面冷却配置封装的大面积 Ga 2 O 3 肖特基势垒二极管 (SBD)，并首次表征了这些封装 Ga 2 O 3 SBD 的浪涌电流能力。与普遍看法相反，采用适当封装的 Ga 2 O 3 SBD 表现出很高的浪涌电流能力。具有 3×3 mm 2 肖特基接触面积的双面冷却 Ga 2 O 3 SBD 可以承受超过 60 A 的峰值浪涌电流，峰值浪涌电流与额定电流之比优于同等额定值的商用 SiC SBD。这种高浪涌电流的关键促成机制是导通电阻的温度依赖性小，这大大降低了热失控，以及双面冷却封装，其中热量直接从肖特基结提取，不需要通过低 k T 块状 Ga 2 O 3 芯片。这些结果消除了有关 Ga 2 O 3 功率器件电热耐用性的一些关键担忧，并体现了其芯片级热管理的重要性。1
一种具有增强驱动能力的新型沟槽型三栅极晶体管
摘要 — 本文介绍了 40 nm 嵌入式非易失性存储器技术中新型高密度三栅极晶体管的设计、实现和特性。深沟槽用于集成与主平面晶体管并联的两个垂直晶体管。由于内置沟槽，所提出的制造工艺增加了晶体管的宽度，而不会影响其占用空间。平面 MOS 结构的电压/电流特性与新型三栅极晶体管的特性进行了比较。新架构提供了改进的驱动能力，导通状态漏极电流是其等效标准 MOS 的两倍，并具有较低的阈值电压，适用于低压应用。最后，在工作电压范围内验证了栅极氧化物和结的可靠性。索引术语 — 多栅极晶体管、MOS 器件、沟槽晶体管、驱动能力、闪存。
积极行为支持能力框架
全面的行为支持计划（综合BSP）是基于行为支持评估的整体文件，包括功能行为评估（S5行为支持规则）。它包含积极主动且有证据的策略，以提高一个人的生活质量并支持他们在积极变革方面的进步。它解决了人们关注的行为的基本功能，并在适当的情况下确定功能等效的替换行为。全面的BSP概述了所需的任何环境变化，提供技能开发机会，并包括在关注的行为发生时要遵循的响应策略。该计划还确定了是否要应用任何受监管的限制实践，并包括淡出的策略，以促进其减少和消除的策略。继续专业发展（CPD）
DeepSeek-R1：通过增强学习激励LLM中的推理能力
我们介绍了第一代推理模型，即DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1。DeepSeek-R1-Zero，一种通过大规模增强学习（RL）训练的模型，没有超级微调（SFT）作为初步的步骤，表现出显着的推理能力。通过RL，DeepSeek-R1-Zero自然出现，具有许多强大而有趣的推理行为。但是，它遇到了挑战，例如不良的可读性和语言混合。为了解决这些问题并进一步提高了推理性能，我们引入了DeepSeek-R1，该问题在RL之前结合了多阶段培训和冷启动数据。DeepSeek-R1在推理任务上实现与OpenAI-O1-1217相当的性能。为了支持研究社区，我们开放源DeepSeek-R1-Zero，DeepSeek-R1和六种密集的型号（1.5b，7b，8b，8b，14b，32b，32b，70b），根据Qwen和Llama蒸馏出了DeepSeek-R1。