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会计和教育杂志2017年4月1日第6卷第6页。 1-20
摘要这项研究的主要目的是说明对数计算和方程如何有效地替代货币计算的时间价值中的传统表格使用和插值技术。它提出了算法计算的应用来计算已知未来价值和现在价值的利率和周期。它利用算法方法开发并制定了两个主要方程式，以替代现有文献中普遍存在的财务表和线性插值的常规依赖。两种方法在重新评估货币计算的基本时间价值时得到了验证并证实，产生的结果比传统方法更为精确。该测量也可以在统计领域中使用，以计算有其他参数可用时复合的平均年增长率或增长周期。
NVIDIA UFM Cyber-AI 文档 v2.11.0
NVIDIA® Unified Fabric Manager (UFM®) Cyber-AI 平台可确定数据中心独特的生命体征，并使用它们来识别性能下降、组件故障和异常使用模式。
NVIDIA DGX SUPERPOD：AI领导力的下一代可扩展基础架构
linkx电缆和收发器旨在最大程度地提高高性能计算网络的性能，需要在计算节点和开关节点之间进行高带宽，低延迟连接。nvidia在以太网和EDR，HDR，NDR和XDR中提供了该行业最完整的25、100、200和400GBE系列之一，包括直接连接铜电缆（DACS），铜分配器电缆，Active Ottical Cables（AOC）以及从0.5m到10kM的宽范围。除了满足以太网和IBTA标准外，NVIDIA还测试了端到端环境中的每种产品，确保了小于1E-15的位错误率。
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这种前瞻性声明反映了公司对业务发展的评估，但存在风险，不确定性和其他未知因素，这可能与公司的期望有实质性差异。这些因素包括但不限于一般市场和宏观经济状况，政府和监管趋势，货币汇率和利率的运动，竞争压力，技术发展，与公司打交道的第三方财务状况的变化，立法发展等等，等等。
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NVIDIA DGX SUPERPOD™带有NVIDIA DGX™B200系统是人工智能（AI）的下一代数据中心体系结构。旨在提供在AI，高性能计算（HPC）和混合应用程序中解决高级计算挑战所需的计算性能水平，其中两者合并以提高预测性能和时间的时间。DGX SuperPod基于NVIDIA建造的基础架构，用于内部研究目的，旨在解决当今最具挑战性的计算问题。基于DGX SuperPod体系结构的系统已在全球客户数据中心和云服务提供商处部署。
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4初始设置15 4.1连接到DGX系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 4.2第一个引导设置向导。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 4.2.1 DGX服务器的第一个引导过程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 4.2.2 DGX站的第一个引导过程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 4.3智力后任务。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 4.3.1执行DGX服务器的软件包更新。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 4.3.1.1将DOCA驱动程序添加到DGX服务器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 4.3.1.2更新剩余的驱动程序和软件包。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 4.3.1.3准备DGX服务器以进行将来的更新。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 4.3.1.4验证DGX OS 7.0.1更新。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 4.3.2执行DGX站的包装更新。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 4.3.3向DGX站添加支持其他语言的支持。。。。。。。。。。。。。。20 4.3.4配置DGX站。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 4.3.5使多个用户能够远程访问DGX系统。。。。。。。。。。。。。。22
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Klaudyna Horniczak – Gender Identity as a Legal Category ....................................... 7 Maciej Macuga – Is the Immunity Passport Policy Discriminatory?.......................................................................... 23 Krzysztof Sielski - 摇摆狗的尾巴或法官如何规则
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34医院业务发展研究小组Syahrir A.P.，MS。 0010026502公共卫生35职业健康与安全航空教授，博士，然后穆罕默德·萨利赫（Muhammad Saleh），Skm。，M.Kes。0016087902公共卫生36城市健康与健康城市研究小组Sukri教授，Skm。，M.Kes。，M.Sc.Ph.，Ph.D。0029057207公共卫生37气候危机与健康交叉性（ICCHEALTH）SUDIRMAN NASIR，S.KED。，MWH。，PH.D。0031127313公共卫生38出生队列和生活质量研究小组Ansariadi，Skm。，M.Sc.Ph.，Ph.D。0009017201公共卫生39工作场所疲劳和压力管理研究小组Syamsiar S. Russeng博士，MS。 0021025904公共卫生40综合健康建模研究小组教授Handlebar博士，M.Kes。0007126507公共卫生41代谢疾病预防研究小组的营养小组Nurhaedar Jafar博士，Apt。，M.Kes。0031126415公共卫生42非正式职业安全与健康研究小组教授Yahya Thamrin，Skm。，M.Kes。，Mohs。，Mohs。，Ph.D。0018027603公共卫生43 NCD研究小组的预防策略Ridwan博士，MSCPH。0027126703公共卫生44环境影响评估研究小组教授Anwar Daud博士，Skm。，M.Kes。0012106610公共卫生
与Cloudera和Nvidia一起加速企业AI
现代企业正在努力释放其企业数据推动业务价值的潜力。Cloudera AI，Nvidia的高级GPU处理和微服务的收敛性，以及真正的混合模型，在确保数据准备，治理和推论的同时，提供了扩展数据，AI和分析的无缝路径。通过集中数据，AI和分析工作负载在Cloudera启用SDX的数据湖服务中，并通过NVIDIA NIMS（NVIDIA推断微服务）和GPU驱动的体系结构加速性能，组织可以提供更快的见解，优化成本，优化成本，并在集成的数据安全范围内保持强大的合规性。本文探讨了这些技术如何为统一的，可扩展的AI驱动企业框架提供支持，以支持组织希望实现的数据驱动结果。
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