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Redis 的政治经济学
对拉丁美洲和加勒比地区政治经济的主流观点往往强调精英统治有助于理解高度不平等。这一论断的当代财政版本大致如下：“富人有权有势，他们不喜欢纳税，因此我们很少征税，很少进行再分配。”这很接近一些国家的现实，但并不适用于其他国家。该地区有些国家税收水平高，再分配力度不可忽视。但在某些情况下，这种再分配伴随着宏观经济失衡、高通胀、低增长以及低质量的公共政策。当再分配努力目光短浅，并试图实施低效的公共政策时，财政失衡会导致通货膨胀和频繁的宏观经济危机，从而降低增长并阻碍减贫努力。
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重要信息：本文包含的某些信息（“信息”）由MSCI ESG Research LLC（根据1940年的《投资顾问法》（Investment Advisers Act）的RIA提供，并且可能包括其关联公司的数据（包括MSCI Inc.及其子公司及其子公司（“ MSCI”）），或者在没有第三方供应商的情况下（不在“信息提供者”中），或者不使用“信息提供者”或REDIS或REDIS或REDIS或REDIS，或者均可改编。该信息尚未提交美国SEC或任何其他监管机构的批准。该信息不可用来创建任何衍生作品，或与之构成的任何衍生作品，也不构成购买，买卖的要约，或任何安全性，金融工具或产品或交易策略的促销或建议，也不应将其作为未来绩效，分析，预测或预测的指示或保证。某些资金可能基于MSCI指数或链接到MSCI指数，并且MSCI可以根据管理或其他措施的基金资产进行补偿。MSCI已在股权指数研究和某些信息之间建立了信息障碍。本身都没有信息来确定要购买或出售的证券或何时购买或出售。提供信息“原样”，该信息的用户承担了可能对信息造成或允许的任何用途的全部风险。MSCI ESG研究和任何信息方都没有做出任何陈述，明示或暗示的担保（明确违反），也不应对信息中的任何错误或遗漏或与此相关的任何损害赔偿的责任。上述规定不得排除或限制不适用法律不受适用法律的责任。
Melissa Michaud -Codewithmel
●通过实施强大的XSS防御，减少了漏洞的脆弱性，加强了Fiserv旗舰账单付费申请的安全性。●通过将CI/CD管道自动化使用章鱼部署，将部署时间缩短了40％。●优化的CheckFree下一个API加载时间增加了30％，可显着提高客户账单薪酬服务的性能。●集成的Redis Cache和RabbitMQ，增强系统性能并确保对高需求应用程序的可扩展性。●通过ASP.NET Web API开发进行了指导并领导实习生，从而促进技术增长并确保提前计划交付项目。
1个部门：信息技术
• 至少 3 年行业工作经验者优先考虑 • 深入了解数据库结构原理。 • 了解数据挖掘和分割技术，精通 SQL 和 Oracle。 • 熟悉数据可视化和数据导向。 • 能够记录复杂的业务流程并处理所有类型的客户请求。 • 良好的英语沟通能力；数学和统计分析，能够解释和整理相关数据。 • 应具有处理大型和多样化数据集的本地和基于云的数据基础设施的工作经验 • 优先考虑具有以下一种或多种技术经验的人 • AWS/GCP/Azure • Kubernetes/Docker Swarm • Apache Hadoop 和 Apache Spark • Elastic Stack/Elk • Airflow / Prefect • MongoDB、Cassandra、Redis、Memcached 和 DynamoDB • MySQL、Cassandra 和 Oracle SQL • PowerBI/Tableau/Qlik 视图
M.Sc.计算机科学M.Sc.计算机科学
空间和时间数据库：时间数据库：时间数据库的概述-TSQL2，TSQL2，空间数据库 - 空间数据类型 - 空间关系 - 空间数据结构 - 空间访问方法 - 空间访问方法 - 空间DB DB实现：分布式数据库，体系结构和设计：集中式数据库与非集中数据库，均质和异质DDBM，功能和体系结构，分布式数据库设计，DDBMS中的查询处理。Basics Introduction to NoSQL : Characteristics of NoSQL, NoSQL Storage types, Advantages and Drawbacks, NoSQL Products Interfacing and interacting with NoSQL: Storing Data In and Accessing Data from MongoDB, Redis, HBase and Apache Cassandra, Language Bindings for NoSQL Data Stores Understanding the storage architecture: Working with Column Oriented Databases, HBase Distributed Storage Architecture, Document商店内部。案例研究
锂离子和未来电池技术可持续循环经济的路线图能量和气候变化
与《巴黎协定的目标》保持一致，以及将全球变暖限制为 + 2℃的全球承诺，法国致力于到2050年实现碳中立性。为了朝着这一雄心勃勃的目标铺平道路，法国制定了一个名为“国家低碳战略”（NLCS）的路线图。本文旨在评估NLCS情景的宏观经济影响。我们使用可计算的一般均衡模型来评估到2050年到2050年的碳中立性的能源过渡方案的经济影响。我们的模仿表明，要达到碳中立性的气候变化政策，包括充满重新分配的碳税，可能导致经济股息。我们发现，在绿色行业的投资和就业创造量增加了，这些绿色行业比化石燃料密集型行业和能源部门的就业破坏要高得多。尽管价格更高，需求增加，而GDP则高于参考方案。最终，与2050年的基线SCE NARIO相比，能源转变诱导GDP增加3.4％，就业增加2.8％。
煽动奖励荣誉榜
Frank Celler，Arangodb Inc. Tobias Lindaaker，DataStax Inc. Mike Bowers，Faircom USA Corporation Bei Li，Google Calisto Zuzarte，IBM Corporation Nathalie Charbel，Neoj4 Inc. Roshan Inc. Roshan Dathathri HARE，NEO4J Inc.。Stefan Plantikow，Neo4J Inc.佩特拉·塞尔默（Neo4J Inc. Kasperovics, SAP Alin Deutsch, TigerGraph Mingxi Wu, TigerGraph Victor Lee, TigerGraph INCITS Award for Exceptional International Leadership Greg Cannon, Amazon Web Services Jay Taylor, Jewell-Taylor Consulting INCITS Lifetime Achievement Award David Singer, Apple 2022 INCITS Awards INCITS Chair's Award Sal Francomacaro, NIST INCITS Merit Award Loffie Jordaan, AAMVA INCITS服务奖Don Deutsch，Oracle Gene Meier，委托Gene Milligan有效委员会管理奖
闭环实时深度网络推理平台……
† 同等贡献。*1760 Haygood Dr NE，亚特兰大，佐治亚州，美国。电子邮件：chethan [at] gatech.edu。简介：闭环实验是脑机接口 (BCI) 研究的关键组成部分。人工神经网络 (ANN) 是用于建模和解码神经活动的最先进的工具，但将其部署到闭环实验中却具有挑战性。研究人员需要一个框架，该框架既支持用于运行 ANN 的高级编程语言（例如 Python 和 Julia），又支持对低延迟数据采集和处理至关重要的语言（例如 C 和 C++）。为了满足这些需求，我们推出了 BRAND 实时异步神经解码系统 (BRAND)。材料、方法和结果：BRAND 可以在几乎任何标准 Linux 计算机上运行，并且由称为节点的进程组成，它们通过图中的数据流相互通信。BRAND 支持微秒精度的可靠实时执行，使其成为闭环神经科学和神经工程应用的理想平台。 BRAND 使用 Redis [1] 在节点之间发送数据，从而实现快速的进程间通信 (IPC)、对 54 种编程语言的支持以及跨多台计算机的分布式处理。开发人员只需进行极少的实施更改，即可在 BRAND 中无缝部署现有的 ANN 模型。在初步测试中，BRAND 在发送大量数据（1024 个通道的 30 kHz 模拟神经数据，以 1 毫秒的块为单位）时实现了快速的 IPC 延迟（<500 微秒）。BCI 控制通过一个图表进行测试，该图表通过以太网接收 30 kHz 微电极阵列电压记录，过滤和阈值化输入以获取尖峰，将尖峰分成 10 毫秒的箱体，应用解码模型，并更新光标在显示屏上的位置。在系统的初步演示中，BrainGate2 临床试验 (NCT00912041) 的参与者 T11 在径向 8 中心向外光标控制任务中实现了 2.84 ± 0.83 秒（53 次试验）的目标获取时间，其中 30 kHz 信号处理、线性解码、任务控制和图形均在 BRAND 中执行。未来的实验将结合 ANN；为了对 ANN 延迟进行基准测试，我们运行了基于 PyTorch 的循环神经网络解码器（10 个隐藏单元、30 个箱输入序列）并测量了延迟（N = 30,000 个数据包）。对于此配置，从信号输入到解码器预测的端到端延迟始终小于 2 毫秒（图 1）。我们还验证了 BRAND 可以实时运行两种流行的神经群体动态模型——通过动态系统进行潜在因子分析 (LFADS) [2] 和神经数据转换器 (NDT) [3]，使用其原始的 Tensorflow 和 PyTorch 实现，每 10 毫秒箱（256 通道数据）的延迟低于 6 毫秒。讨论：BRAND 支持低延迟 ANN 推理，同时提供与闭环 BCI 研究所需的数据采集、信号处理和任务代码的无缝集成。意义：BRAND 凭借其模块化设计和广泛的语言支持，简化了将计算模型从离线分析转换为闭环实验的过程，利用 ANN 的强大功能来改善多种环境下的 BCI 控制。致谢：这项工作得到了埃默里神经调节和技术创新中心 (ENTICe)、NSF NCS 1835364、DARPA PA-18-02-04-INI-FP-021、NIH Eunice Kennedy Shriver NICHD K12HD073945、NIH-NINDS/OD DP2NS127291、阿尔弗雷德 P.斯隆基金会、Burroughs Wellcome 基金会、作为西蒙斯-埃默里国际运动控制 (CP) 联盟一部分的西蒙斯基金会、NIH NINDS NS053603、NS074044 (LEM)、NIH NIBIB T32EB025816 (YHA)、NIH-NIDCD U01DC017844 和退伍军人事务部康复研究与发展服务 A2295R (LRH) 的支持。参考文献：[1] Redis https://redis.io/ 。[2] Pandarinath 等人，2018 年，Nat Methods doi：10.1038/s41592-018-0109-9。[3] Ye 和 Pandarinath，2021 年，神经元行为数据分析理论 doi：10.1101/2021.01.16。42695。
Amir Moazami
高级全栈开发人员和机器学习工程师2021-2024在软件开发生命周期内扮演着关键的角色，扮演从主要的后端开发到前端开发以及DevOps和ML OPS的多个角色，以及在Python和Javascript / Recess中提供干净可扩展的代码。●使用React和Next.js开发了Trident的前端体系结构，减少了40％的负载时间，并增加了用户参与度25％。集成了一个新的状态管理系统，启用了动态UI更新，并重新设计了UI以提高响应能力，从而大大提高了整体用户满意度。●使用FastAPI，实施WebSocket通信和REDIS CACHING设计和部署了强大的后端API，从而减少了服务器响应时间50％，并在高峰使用期间大大提高了API性能。●使用gitlab ci和Ansible，将综合的CI/CD管道率先创建，将部署时间从20分钟减少到5分钟，并减少手动干预80％，确保一致的代码质量并显着加速交付循环。●构建了可扩展的微服务框架，集成了多个Azure服务，包括App Gateway，Azure容器注册表和COSMOSDB，通过优化云资源管理，推动了系统可扩展性的显着提高并降低了运营成本。●利用MLFLOW的构建和自动化的MLOP管道，促进了研究团队的无缝模型部署和版本控制，从而提高了模型迭代速度并减少了从几周到几天的生产模型部署时间减少，从而极大地加速了项目时间表，并提高了团队生产力。●通过使用Grafana和Prometheus实施全面的监视解决方案，增强了系统的可靠性和性能，从而通过高级实时监控功能实现了数据处理能力的显着增加以及更响应迅速的故障排除过程。
品牌：使用深网模型进行闭环实验的平台
抽象的人工神经网络（ANN）是用于建模和解码神经活动的最先进工具，但是将它们部署在具有严格的正时限制的闭环实验中，因为它们在现有的实时框架中的支持有限，因此具有挑战性。研究人员需要一个平台，该平台完全支持高级语言的运行ANN（例如Python和Julia），同时维持对低延迟数据获取和处理至关重要的语言的支持（例如C和C ++）。为了满足这些需求，我们介绍了实时异步神经解码（品牌）的后端。品牌包括Linux过程，称为节点，它们通过数据流在图中相互通信。其异步设计允许在可能在不同时间范围内运行的数据流并行执行，并可以在不同的时间范围内并行执行分析。品牌使用REDIS在节点之间发送数据，该节点可以实现快速的过程间通信并支持54种不同的编程语言。因此，开发人员可以轻松地将现有的ANN模型部署在品牌中，并具有最小的实施变化。在我们的测试中，在发送大量数据时，品牌在过程之间达到了<600微秒的潜伏期（在1毫秒块中的1024个频道30 kHz神经数据）。品牌运行一个带有复发性神经网络（RNN）解码器的大脑计算机界面，从神经数据输入到解码器预测，延迟的延迟少于8毫秒。该系统还支持使用动态系统（例如潜在因子分析）进行复杂的潜在变量模型的实时推断。在系统的真实展示中，Braingate2临床试验中的参与者T11执行了标准的光标控制任务，其中30 kHz信号处理，RNN解码，任务控制和图形均在品牌中执行。通过提供一个快速，模块化和语言敏捷的框架，品牌降低了将神经科学和机器学习中最新工具集成到闭环实验中的障碍。