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/ •. 新泽西州贝尔米德总仓库信号供应科。1955 年 6 月 1 日，位于新泽西州贝尔米德总仓库的 Ohlet 信号局管辖下的二级活动信号供应科停止运行。
lileotlon 信号供应信号，BllJLLlll MlllAD GlllNillR.AL 仓库，新泽西州。 DJscont!nned___________________________________________________ I ROTC UNIT，Y.ALlQ UNIVERSI'XY，NTOW H.AVlllN，CONNI0C'XICU!l.'。转换.. II 转换为 GTDNEil.AL MILI'l'.AltY SCilllNCill CUillUCULUM •• ------ III
2020 年 2 月发布公告 Oracle Analytics 可在各种环境中提供 AI 驱动的增强分析
“OAS 为我们的客户开辟了巨大的可能性。与 OAC 的功能对等使其成为长期云战略的有力先行者；无需额外投资即可加入现代分析功能，从而能够在集中、管理良好的架构中进行数据探索、可视化和自助服务。此外，围绕数据转换、自动丰富、一键式高级分析和机器学习管道的功能使我们的客户在机器学习方面领先一步。” - Jon Mead，Rittman Mead 董事总经理
专注于神经形态计算的基准
神经形态（脑启发）计算技术一直引起了研究人员的关注。最近，这种兴趣已经扩展到了商业领域，IBM和英特尔等主要工业参与者探索了技术，以及将神经形态解决方案商业化的启动公司，例如在低功率边缘系统中推断应用程序，通过到GPU的数据中心规模的替代方案，用于大型语言模型的GPU替代方案。随着这种商业兴趣的日益增长的重要性，能够比较和对比替代神经形态产品的优势和劣势，范围从米德（Mead）通过新颖的设备技术（例如，诸如Memristors）（例如，诸如MEAD）提供了基于内在的数字技术和大型数字技术的新型设备技术（例如，通过新颖的设备技术）提供的新型设备技术（例如，通过新型设备技术）偏爱米德（Mead）的开创性工作的替代性和缺点。这种比较需要基准作为比较的基础，但是当前神经形态技术的纯粹多样性为前瞻性基准带来了困难。这个重点问题旨在汇集一些关于神经形态基准测试的一些早期思考。这有各种形式，包括比较在两个不同的神经形态平台上的相同应用程序，并查看哪些应用显示出比常规解决方案具有神经形态优势。收集的论文代表了关于神经形态基准挑战的早期观点，但它们与此事的最后一句话相去甚远 - 在这里还有很多事情要做！