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规模经济：对竞争和规模影响的影响
2.1。规模经济经济的基本概念9 2.2。技术经济规模11 2.2.1。测量方法11 2.2.2。最近的经验研究13 2.2.3。单一市场的预期影响15 2.3。技术效率18 2.3.1。X-Inefficy 18 2.3.2。最近的经验研究18 2.3.3。单一市场的预期影响19 2.4。内源性沉没成本19 2.4.1。规模，市场规模和工业集中的经济19 2.4.2。规模经济经济在创新和营销过程中21 2.4.3。单一市场的预期影响23 2.5。规模24 2.5.1的外部经济。来源24 2.5.2。关于外部经济的证据24 2.5.3。单一市场中的收敛或差异26 2.6。非单独市场对规模经济的实现27 27 2.6.1的影响。经济周期27 2.6.2。技术变革27 2.6.3。全球化28 2.7。结论28
大脑雾量表（BFS）：比例开发和验证
最近，我们目睹了脑雾区域研究的研究数量迅速增加，这主要是因为据报道这是一种频繁的长期疾病。然而，脑雾的构造仍然不确定，并且缺乏一种常见的评估方法。因此，本研究的主要目的是开发和验证用于临床和研究环境中的自我报告脑雾量表（BFS）。参与者是1452（n = 996，68.6％）的波兰大学生。数据是通过自我完成问卷匿名收集的。结果表明23个项目的BFS具有良好的心理测量特性。基于主成分分析（PCA）和验证性因素分析（CFA）结果，该量表最好由三因素解决方案捕获，其中六个项目在精神疲劳因子上加载，在认知敏锐度因子受损受损上加载了九个项目，以及在混淆因子上加载的八个项目。我们发现，与从未对COVID-19的从未测试呈阳性的匹配的对照组相比，对COVID-19测试阳性的人的精神疲劳，认知敏锐度受损和混乱得分明显更高。
大规模人工智能工作负载
结论云原生技术的基础是 Kubernetes，部署、维护和升级可能很复杂。将 GPU 添加到组合中可能会带来另一层复杂性。但是，借助 Supermicro AS-1114S-WTRT WIO 系统、NVIDIA GPU 设备和 NVIDIA DeepOps 工具，组织可以更直接地构建私有云原生平台以及 MLOps 应用程序。从设计角度来看，AS-1114S-WTRT 作为灵活的云节点，可以满足硬件基础设施的计算、存储和虚拟化要求；从运营角度来看，DeepOps 使本地云原生平台更易于部署、维护和扩展。本文还展示了 Kubernetes POD 如何加速深度学习过程，从而缩短上市时间。参考 https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/index.html https://www.kubeflow.org/docs/started/kubeflow-overview/ AMD、AMD 箭头徽标、EPYC 及其组合是 Advanced Micro Devices, Inc. 的商标。
大规模应用人工智能
为了部署 Copilot for Microsoft 365，微软采用了与推出 Microsoft 365、Viva 和其他现代工作解决方案时相同的部署和采用手册和程序。微软的内部 IT 组织 Microsoft Digital 在治理、技术准备、可扩展性以及管理访问和安全性方面发挥了惯常的作用。但对于 Copilot，微软采取了一种独特的方法来支持员工。虽然 Microsoft Digital 执行公司级别的任务，例如提供支持、准备 Viva Learning 课程、举办全球、本地化的讲师指导课程（介绍 Copilot for Microsoft 365 和特定于应用程序的议程）以及主持 Viva Engage 网站，但全球参与团队比以往任何时候都更加专注于支持部门采用团队。它与他们合作，定义每个组织的变更管理策略和独特的变更管理计划。这种方法确保微软员工从了解他们的角色、文化和语言细微差别以及 Copilot for Microsoft 365 如何实现价值的人那里获得培训和支持。
大规模的神经形态计算
神经形态计算是一种脑启发的硬件和算法设计方法，有效地实现了人工神经网络。神经形态设计师应用神经科学家发现的生物智能原理来设计有效的计算系统，通常用于大小，重量和功率约束的应用。在关键时刻的这项研究场上，至关重要的是要绘制发展未来大规模神经形态系统的过程。我们描述了创建可扩展神经形态体系结构并识别关键特征的方法。我们讨论了可以从扩展中受益的潜在应用以及需要解决的主要挑战。此外，我们研究了一个维持增长和扩展神经形态系统时未来的新机会所必需的综合生态系统。我们的工作使几个计算子领域的想法扭曲了想法，为旨在推动边境向前发展的神经形态计算的研究人员和从业人员提供了指导。
成长心态量表
在本文中，探索了旨在量化生长心态的新量表的心理测量特性。增长思维量表是一种定量度量，它是独立的，易于管理的。在16至85岁之间的723名参与者（平均年龄= 28.56，SD = 12.14）上测试了增长心态量表，这允许探索可行性，内部一致性和构造有效性。结果表明，生长心态量表适用于研究的年龄（16-85）。所有单独的项目得分均与总分数呈正相关，范围在0.45至0.63之间。标准化项目的Cronbach的α值为0.83。Pearson的相关系数在增长心态量表的总分数与智力量表理论的总得分之间为r = 0.168（p <0.001）。这些令人鼓舞的结果可确保增长心态量表的进一步改善，涉及基于较大的代表性样本的归一化。
基于比例抑制剂
这项工作旨在从静态和动态的角度评估在铁离子存在下基于聚羧酸的尺度抑制剂的性能（FE III）。分别根据NACE TM0197-2010和NACE TM31105-2005标准进行静态（JAR测试）和动态（管阻塞测试）测试。在油井的流动条件下确定最低抑制浓度（LIC）。此外，还评估了Fe III离子浓度对降水过程的影响。通过X射线衍射（XRD），红外光谱（FTIR）和扫描电子显微镜（SEM）分析量表沉积物。结果表明，在没有Fe III离子的情况下，尺度抑制剂在化学上与所选盐水具有30 mg L -1的lic含量。在Fe III离子的存在下，抑制剂被证明是效率低下且不兼容的，因此无法确定LIC。组合的XRD，FTIR和SEM分析使我们能够将抑制剂的作用机理识别为络合物之一，Poly（羧酸）-ca 2+。此外，在Fe III离子存在下进行的分析表明，Caco 3晶体的结尾形态发生了显着变化。此外，已经证明，Fe III离子显着影响抑制剂的性能。最后，结果表明，在没有高浓度的Fe III离子的情况下，聚（羧酸）尺度抑制剂可以是减轻因油井中无机尺度沉积而导致的运营成本的选择。