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白皮书 服务器产品负责任矿物报告
富士通采购包含 3TG 和钴的零部件来制造我们的产品。富士通位于供应链下游，不直接从矿山或冶炼厂采购矿物。因此，我们依靠一级供应商向富士通提供的信息来确定它们的来源国。在调查它们的来源国时，我们使用了冲突矿物报告模板 (CMRT) 和扩展矿物报告模板 (EMRT)，这有助于收集有关负责任矿物来源的信息。CMRT 和 EMRT 由负责任矿物倡议 (RMI) 开发和共享，该组织是一个致力于解决供应链中负责任矿物问题的行业组织。我们还依赖负责任矿产保证流程 (RMAP) 提供的信息，这是一项由马绍尔群岛共和国管理的自愿举措，由独立的第三方验证冶炼厂或精炼厂的负责任矿产管理程序，以合理的信心确定其加工的矿产是负责任地采购的。
通过可观察性和碳意识定价弥合无服务器中的可持续性差距
无服务器计算由于其高可扩展性，易用服务器管理和成本效益而成为主流云构成的主流云。随着云数据中心的碳足迹急剧上升，理解和最小化无服务器功能的碳影响变得至关重要。无服务器功能的独特特征，例如事件驱动的调用，按需付费计费模型，短执行持续时间，短暂运行时以及基础设施基础结构的不透明，在有效的碳计中构成挑战。在本文中，我们认为应扩展当前的碳估计方法，以在无服务器设置中进行更准确的碳核算，并提出了与无服务器计算的上下文相符的基于USES和分配的碳模型。我们还阐明了无服务器系统和计费模型如何使其在财务上没有吸引力，以优先考虑广泛的用户和开发人员的可持续性。为了解决这个问题，我们提出了一种新的碳感知定价模型，并评估了其通过更好的计费和碳效率来对开发人员进行可持续实践的能力。
2024服务360报告
万豪已经实施了有针对性且灵活的学习计划，以结合正规教育，在职培训和体验式学习。在2023年，我们启动了新的领导框架，旨在帮助我们发展出色的领导者。它始于领导力必需品，这些要素清楚地定义了万豪组织各个层面的伟大领导力。我们还刷新了我们的领导能力，这些能力已融入我们的绩效管理过程中。例如，在途径上，创建了五个基础计划的全球一致投资组合，每个级别的每个人的领导者都可以访问并建立关键，一致和持久的技能，以使您感到好奇，勇敢和联系。在2023年，有9,300多名参与者参加了途径。
适合服役：美国陆军体能准备史
姓名：East, Whitfield B.，作者。| 美国陆军合成兵种中心，发行机构。| 陆军大学出版社（美国），出版商。标题：Fit to serve：美国陆军体能准备史 / Whitfield B. East。其他标题：美国陆军体能准备史说明：堪萨斯州莱文沃思堡：陆军大学出版社，美国陆军合成兵种中心，2024 年。| 属于美国政府出版局编目和索引计划 (C&I) 范围；联邦存储图书馆计划 (FDLP) 分发状态将在出版时确定。| 包括书目参考。标识符：LCCN 2024017826（印刷本）| LCCN 2024017827（电子书）| ISBN 9781737204626（平装本）| ISBN 9781737204626（Adobe pdf）主题：LCSH：美国。陆军——体能训练——历史。| 体能——美国——历史。| 体育教育与训练，军事——历史。分类：LCC U323 .E36 2024（印刷版）| LCC U323（电子书）| DDC 355.5--dc23/eng/20240424 | SUDOC D 110.2:P 56/2 LC 记录可在 https://lccn.loc.gov/2024017826 上查阅 LC 电子书记录可在 https://lccn.loc.gov/2024017827 上查阅
服务和治愈的共同目的
尼克和他的家人不确定Kinsella博士在经过这么多诊断尚未成功治疗后是否能够为他们提供帮助。但是，Kinsella博士知道，医生的与患者的联系是在如此不确定的时期中最重要的护理方面之一。他和尼克和他的父母坐在一起，问他们有关尼克何时最后良好的问题，并听到他们去圣克莱尔医院的旅程。一起，他们制定了一个计划，以帮助尼克变得更好，包括用肥大细胞激活综合征（MCAS）和胸腔脑脊液泄漏（CSF）诊断他。
云服务器的影响：环境和供应链
本文由商学院免费提供给您：Digital USD的学生奖学金。已被数字美元授权管理员所接受，将其纳入可持续供应链管理。有关更多信息，请联系digital@sandiego.edu。
功率感知的深度学习模型与μ-Serve一起服务
摘要随着大型深度学习模型的日益普及 - 服务工作量，迫切需要减少模型服务集群的能源消耗，同时对满足满足的吞吐量或模型服务的延迟需求。模型多路复用方法，例如模型阶段性，模型放置，复制和批处理旨在优化模型服务性能。但是，它们没有利用GPU频率缩放机会来节省。在本文中，我们证明了（1）GPU频率缩放在功率节省中用于模型服务的好处； （2）对细粒度模型多路复用和GPU频率缩放的共同设计和优化的必要性。我们探索了共同设计的空间，并提出了一种新型的功能感知模型服务系统µ-Serve。µ-Serve是一个模型服务框架，可优化在均质GPU群集中有效使用多个ML模型的功耗和吞吐量/吞吐量。生产工作负载的评估结果表明，通过动态GPU频率缩放（降低61％）而无需违反SLO的动态频率缩放（最多减少61％），可节省1.2–2.6倍的功率。
人工智能释放潜力：激发负责任的人工智能为明尼苏达人服务
• TAIGA 与明尼苏达州管理和预算局 (MMB) 领导层合作，测试了一项名为检索增强生成 (RAG) 的 AI 技术。RAG 技术使用户能够使用自然语言与大量复杂文档进行交互。MMB 的 RAG 实施创建了一个熟悉全州财务政策的聊天机器人。通过在 MMB 文档和网站内容上训练聊天机器人，工作人员可以使用自然语言轻松浏览数百页的财务政策和程序。这减少了经验丰富的工作人员回答问题所花的时间，使他们能够专注于更复杂的 MMB 工作量。
Q-ID：通过指纹识别实现轻量级量子网络服务器识别
摘要 — 量子网络由相互连接的量子服务器组成，这些服务器能够进行通信和协作以完成计算任务。该网络中的量子服务器必须相互识别和验证。例如，当量子服务器打算在另一台机器上执行计算任务时，量子服务器必须验证其他量子服务器的真实性，以保持对委托计算的信心。虽然已经提出了几种对这些量子计算机进行指纹识别的方法，但许多方法都需要大量资源，目前并不实用。为了解决这个问题，我们引入了 Q-ID，这是一种轻量级的指纹识别方法，可以准确识别量子计算需求可忽略不计的量子服务器。Q-ID 通过在两个不同的噪声级别上运行用户的任务电路来运行，并使用由此产生的性能差距作为量子服务器的唯一标识符。此外，我们还开发了一种误差演化算法，允许用户在本地估计这种性能差距。通过将估计的差距与实际差距进行比较，用户可以有效地识别或区分网络中的量子服务器。我们在 IBM 量子平台上的实验展示了我们方法的有效性和优势。索引术语 — 量子指纹识别、量子网络、量子计算、误差演化