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防静电产品 11-12/24 MDM 2/24
MDM • AIP 技术 • 战斗潜水员装备 • 反无人机和反 USV 技术 • 海上定向能武器 • 欧洲潜艇制造商 • 欧洲水面作战舰艇更新 • 未来鱼雷/水下攻击 • 高速海军资产 • 后勤支援舰设计 • MCMV 审查 • 海军作战系统集成 • 舰炮和导弹发展 • 海军水下推进选项 • 潜艇救援系统 • 潜水项目和计划 • 水面舰艇救生系统 • 无人水面舰艇
MDM：GPU 内存发散模型
摘要 — 通过使用一组数学方程式捕捉一阶性能现象，分析模型使架构师能够比周期精确模拟快几个数量级地进行早期设计空间探索。但是，如果由于模型不准确而导致通过模型获得的结论具有误导性，则这种速度优势无效。因此，实用的分析模型需要足够准确，以捕捉广泛应用程序和架构配置中的关键性能趋势。在这项工作中，我们专注于分析建模新兴的内存发散 GPU 计算应用程序的性能，这些应用程序在机器学习和数据分析等领域很常见。这些应用程序的空间局部性较差，导致 L1 缓存频繁阻塞，因为应用程序发出的并发缓存未命中数量远远超过缓存可以支持的次数，从而削弱了 GPU 使用线程级并行 (TLP) 隐藏内存延迟的能力。我们提出了 GPU 内存发散模型 (MDM)，该模型忠实地捕捉了内存发散应用程序的关键性能特征，包括内存请求批处理和过多的 NoC/DRAM 排队延迟。我们根据详细的模拟和真实硬件验证了 MDM，并报告了以下方面的重大改进：(1) 范围：除了非内存发散应用程序外，还能够对流行的内存发散应用程序进行建模；(2) 实用性：通过使用二进制插装而不是功能模拟来计算模型输入，速度提高了 6.1 倍；(3) 准确性：平均预测误差为 13.9%，而最先进的 GPUMech 模型为 162%。
MDM的Ivanti神经元96管理员指南
About Ivanti Neurons for MDM 5 New features summary 6 General features and enhancements 6 Android features 7 iOS, macOS, and tvOS features 8 Windows features 11 Mobile Threat Defense features 11 Getting Started 12 Solution Overview 12 Setting preferred language in a browser 18 Unified navigation interface for Ivanti Neurons for MDM and Access 19 Device Admin (DA) mode to manage Android devices - deprecated 19 Configuring macOS devices 21 Configuring and using registration confirmation emails 26 Configuring and using policy compliance notification emails 27 On-demand features 29 Preparing for Android Enterprise device support 33 Dashboard 36 Working with Widgets 37 App Insights 52 Using Scheduled Reports 58 Using Custom Reports 69 Users 80 Adding Users 81 User Groups 87 User Settings 91 User Branding 107 User Enrollment with Apple Business Manager 109 Account driven User Enrollment 121 User Licenses 123 Managing用户124个设备168从设备开始使用169个设备组188非管理设备195 App库存197管理设备201 Apps 288
利用人工智能革新主数据管理
人工智能 (AI) 正在通过提高数据质量和自动化任务来改变主数据管理 (MDM)。这项研究重点关注 AI 在增强数据治理、消除冗余和改进决策方面的作用。机器学习、NLP 和预测分析等 AI 驱动的技术可帮助企业检测趋势、发现异常值并维护一致的数据集。该研究分析了在 MDM 中使用 AI 的利弊，并提出了最大化运营效率和战略成果的建议。通过简化数据管理和提高准确性，AI 正在成为在当今复杂的数字环境中实现数据驱动卓越的重要工具。这项研究强调了 AI 在自动化操作、降低成本和简化数据集成、提高决策和业务敏捷性方面的潜力。组织正在转向 AI 驱动的 MDM 来应对日益增长的数据复杂性和数量。该研究还讨论了数据隐私问题、实施复杂性和缺乏熟练人员等挑战。研究结果表明，AI 在 MDM 中的集成不仅可以提高效率，还可以促进数字创新并提供竞争优势。人工智能正在重塑 MDM 流程，使以数据为中心的组织变得更加敏捷、高效并获得战略洞察。
主数据管理购买者指南
尽管企业努力提高数据驱动能力，但一些关于企业的最基本问题（例如企业有多少客户）仍然难以回答。对数据的信任是企业做出数据驱动的业务决策的基础。问题不仅在于能够通过结合来自多个业务实体、地区、部门和应用程序的数据来准确计算企业有多少客户，还在于确保这些不同的实体、地区、部门和应用程序使用相同的客户定义。ISG Research 将主数据管理定义为建立和保护企业使用的基础参考数据的实践，以提供可在整个组织内共享的一致实体列表，包括各方（客户或员工）、地点（地址或地区）和事物（产品、资产、金融工具）等类别。主数据管理包括数据验证、匹配和合并重复记录以及使用相关信息丰富数据。MDM 的另一个重要组成部分是数据建模，它记录数据元素之间的关系。这会导致生成数据目录条目或企业词汇表信息，这些信息可在整个企业以及合作伙伴和供应商之间共享。创建一个“单一事实版本”，提供对客户、产品、供应商或员工的一致定义，是许多企业面临的长期挑战。Ventana Research 数据治理基准研究中，一半的参与者表示，对数据定义的分歧是有效管理数据的主要问题。主数据管理产品使企业能够确保数据的准确性、完整性和一致性，以实现运营业务目标。虽然 MDM 是一个专门的业务流程，但它也是更大的数据治理战略的一个重要方面，该战略包括管理访问和编辑主数据的政策和规则。企业必须能够信任数据，才能实现运营效率和分析洞察力。鉴于企业需要处理的数据源数量和范围不断增加，确保用于业务决策的数据的完整性可能很困难。Ventana Research 数据治理基准研究中，超过 80% 的参与者使用 MDM 技术进行数据治理，而那些使用 MDM 技术的人对数据的使用更有信心。近四分之三使用 MDM 进行数据治理的企业对企业治理和管理整个业务数据的能力充满信心，而没有使用 MDM 进行数据治理的企业只有 27% 有信心。
4931 -AMS期刊
摘要：为了提高对影响每月海面温度（SST）变异性的海洋过程的理解，我们分析了社区地球系统模型，第2版，层次结构，其中模型仅在其海洋复杂性程度上有所不同。最现实的海洋是动态海洋模型，作为完全耦合模型（FCM）的一部分。从机械脱钩的模型（MDM）中的下一个最现实的海洋就像FCM一样，但排除了异常的风应力 - 驱动的海洋变异性。最简单的海洋是平板海洋模型（SOM）。将浮力耦合的动态海洋纳入MDM，其中包括SOM中缺乏温度对流和垂直混合，导致到处的SST变量减弱，并且与SOM相比，高纬度和赤道PACIDICE中SST异常的持久性降低。与MDM相比，大多数区域中FCM中的异常风应力 - 驱动的海洋动力学会导致更高的SST方差和更长的持续时间尺度。动态海洋的净作用，作为整体阻尼剂或异常SST方差和持久性的扩增，在区域取决于区域。值得注意的是，我们发现与FCM相比，SST变异性的热力学强迫幅度的大小相比，SOM和MDM配置中海洋模型的复杂性的努力导致了变化。这些变化部分源于海洋变化的混合层深度的差异，并在尝试量化某些海洋机制对模型之间SST变异性差异的相对贡献时应考虑。
信任董事会会议（'第1部分'）
提到提交的报告，并强调了以下几点：▪X夫人X MRS X MRS X MRS X MRS X MRS诊断标准（FDS）途径具有乳腺癌和肾结石史，并计划在初次咨询后进行计算机断层扫描（CT）扫描15天；但是，该时间表受到核心临床服务部门工作的家庭成员的挑战和调查，并在初次咨询后七天预定了修订的任命。▪在CT扫描之后，患者被转介到胃肠道（GI）途径，安排了2024年6月底的多学科会议（MDM）。要求进行肝活检和分子测试，以加快患者途径，目的是将MRS X从FDS途径中排出；但是，涉及的护士引起了人们对拟议方法的担忧，并同意X太太应保留在FDS途径上，直到收到GI MDM的输出为止。▪根据玛莎（Martha）的规定，顾问病理学家需要第二个意见，他要求与布雷斯特外科医生进行案件，在该案例中应同意在Brest多学科会议（MDM）上考虑案例（MDM）▪与更快的诊断标准（FDS）临床标准的最终互动，以确认与技术相关的crespuction nave and Surviencation and Surviencation nave Insuction and Surviencation nave and Surviencation nave and Surviencation n and Naviencation nave and Srivation n of Serviencation <▪与MDM，接待和护理团队以及无菌团队有关的积极反馈。家族X夫人确认他们不想提出投诉，但强调，在患者途径的部分过程中，沟通不足。▪该信托基金中的一名工作人员确定了患者的故事，该工作人员需要健康和福祉支持，其中包括对特定情况下的关键压力源的讨论。▪将向FDS医生提供有关患者方式和沟通的反馈，并且将在整个信托的一系列论坛和网络上讨论病人的故事，以支持分享所学到的经验教训；其中包括在整个患者途径中善良和关怀的重要性，以及针对任何问题提供适当挑战的必要性。
食物消化营养的计算机模拟——...
使用机械计算机消化模型 (MDM) 来模拟营养物质的消化、吸收、饥饿、饱腹和食欲信号以及未吸收营养物质向结肠的输送。该模型基于文献中报道的许多关于消化酶水解营养物质的研究和生理研究，这些研究描述了通过神经和激素肠道信号调节消化，通过调整口腔、胃和小肠的运输率、消化液分泌和吸收率。应用 MDM 给出了基于机制的消化、生物利用度和预期食物摄入量的预测。本出版物重点介绍蛋白质消化以及到达结肠的未吸收蛋白质和脂质物质。尤其是食物来源的蛋白质物质到达结肠时，人们对此持怀疑态度，因为研究表明，大量的蛋白质物质会改变肠道微生物群的组成（菌群失调），促进能够发酵蛋白质的细菌种类的生长（蛋白质腐败），从而导致有害代谢物的释放，如氨、胺和硫化物。MDM 用于预测多种食物和消费参数对到达结肠的蛋白质物质数量的影响，从而可以设计出降低有害蛋白质腐败和微生物群菌群失调风险的策略。