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最终301123中国与世界脱碳：中国能源SOES增压可再生投资
首席作者：Xuyang Dong，中国能源政策分析师，CEF Xuyang Dong，CEF的中国能源政策分析师。她专注于解开中国的脱碳轨迹以及中国能源政策与金融流量之间的相互作用，以及腰带和道路计划的绿化（BRI）。她的研究旨在适应澳大利亚和中国以及整个亚太地区之间的能源合作。她在悉尼大学完成了国际关系硕士学位，然后加入了澳大利亚顶级的外交政策智囊团 - 洛伊研究所 - 研究澳大利亚的外交政策，多元文化主义，发展援助和澳大利亚 - 中国关系。后来，她加入了伦敦的非政府组织智囊团影响力，作为分析师，她评估了澳大利亚石油和天然气公司的游说活动和政策参与，并跟踪澳大利亚的气候和能源政策。
泛欧洲超级计算和云计算联盟
服务组合适用于 HPC、AI 和 ML 以及云计算应用程序，免费提供（https://fenix-ri.eu/access）。应用程序评估遵循 PRACE（https://prace-ri.eu/）制定的同行评审原则。Fenix 的目标是服务于从多样化电子基础设施服务中受益匪浅的科学和工程领域，以促进其协作研究和数据共享。因此，它利用国家、欧洲和国际资助计划来实现维持电子基础设施服务的计算、存储和网络资源。也有类似的国家计划，例如美国 NSF XSEDE（https://www.xsede.org/）。然而，Fenix 引入了独特的方面：首先，它为领导级超级计算资源提供商定义了一个超越国界的联合研究电子基础设施架构；其次，它提供了统一的联合身份和访问管理解决方案。
ExtremeSwitching？X870 - Super.so
X870 可以处理各种高带宽应用，包括高密度 10 Gb 机架顶部聚合、新兴的 25Gb 和 50 Gb 以太网以及 10 0 Gb 主干/叶结构部署。X870 为高带宽 10 0 Gb 主干结构应用和高密度 10 G 和 25Gb 边缘叶聚合提供了独特的灵活性，所有这些都采用了经过验证的 ExtremeXOS 操作系统。可以使用各种 QSFP+ 光收发器和电缆来支持 10 Gb 和 40 Gb 以太网，而可以使用 QSFP28 光收发器来支持 25Gb、50 Gb 和 10 0 Gb 以太网应用。
结合监督和无监督机器学习
最后，Darktrace 还使用各种机器学习技术来自动执行调查工作流程中执行的重复且耗时的任务。通过分析专家网络分析师如何与 AI 的输出进行交互（例如他们如何分类威胁警报以及他们如何使用第三方来源），Darktrace 能够复制这些专家行为并自动执行某些分析师功能。这使得所有成熟度级别的分析师都能进行越来越高效和简化的调查。它还为安全团队提供了他们所需的关键时间，使他们能够专注于更高价值的战略工作，例如管理风险和专注于更广泛的业务改进。
3 家来雅超市分店、1 家食肆被勒令停业……
在 21 世纪，技术正以前所未有的速度发展，人工智能 (AI) 处于这一变革的最前沿。自 2022 年底推出 ChatGPT 以来，生成式人工智能引起了广泛关注。这项创新技术越来越多地融入各种电子设备中，彻底改变了我们与数字内容交互的方式。本文将探讨提示工程*的原理及其在生成式人工智能 (GAI) 中的应用，特别关注其在学术环境中的使用，并讨论有效提示技术的重要性、合适的人工智能模型的选择，以及将人工智能工具整合到教育中的潜在好处和挑战。
使用 Selene DGXA100 SuperPOD 和 Lustre 并行文件系统存储加速大规模 AI
大规模人工智能的挑战 DGXA100 和 Selene 关于 Selene 存储架构的讨论 合成和真实应用性能 客户端缓存：工作负载性能的新功能？
移动 NPU 上的实时量化图像超分辨率，移动 AI 2021 挑战赛：报告
图像超分辨率是最流行的计算机视觉问题之一，在移动设备上有许多重要的应用。虽然已经为这项任务提出了许多解决方案，但它们通常甚至没有针对常见的智能手机 AI 硬件进行优化，更不用说通常仅支持 INT8 推理的更受限的智能电视平台了。为了解决这个问题，我们推出了第一个移动 AI 挑战赛，其目标是开发一种基于端到端深度学习的图像超分辨率解决方案，该解决方案可以在移动或边缘 NPU 上展示实时性能。为此，为参与者提供了 DIV2K 数据集和训练过的量化模型，以进行高效的 3 倍图像升级。所有模型的运行时间都在 Synaptics VS680 智能家居板上进行评估，该板具有能够加速量化神经网络的专用 NPU。所提出的解决方案与所有主流移动 AI 加速器完全兼容，能够在 40-60 毫秒内重建全高清图像，同时实现高保真度结果。本文提供了挑战赛中开发的所有模型的详细描述。
利用人工智能解锁售前超能力 | Vivun
● 即时价值：售前团队在处理交易时没有充裕的时间，因此我们希望用户从开始使用 Vivun 平台的第一天起就能获得来自我们 AI 的指导。● 持续学习：随着市场和竞争的不断发展，平台的预测和建议能力也应不断发展。我们的机器学习模型会随着时间推移适应不断变化的动态和 Vivun 客户提交的新数据。● 可解释性：我们通过 AI/ML 工作得出的见解需要公司中的每个人都可以访问和采取行动——对数值输出（即我们的英雄分数）提供清晰简洁的解释，并就下一步应采取的措施提供规范性建议，而不是“黑匣子”解决方案。
真实srgd：使用无分类器引导扩散
摘要。现实世界图像超分辨率（RISR）旨在从退化的低分辨率（LR）输入中重新结构高分辨率（HR）图像，以应对诸如模糊，噪声和压缩工件之类的挑战。与传统的超分辨率（SR）不同，该方法通过合成的下采样来典型地生成LR图像，而RISR则是现实世界中降级的复杂性。为了有效地应对RISR的复杂挑战，我们适应了无分类器指导（CFG），这是一种最初用于多级图像生成的技术。我们提出的方法，真实的SRGD（带有无分类器引导扩散的现实世界图像超分辨率），将RISR挑战分解为三个不同的子任务：盲图恢复（BIR），常规SR和RISR本身。然后，我们训练针对这些子任务量身定制的类别条件SR扩散模型，并使用CFG来增强现实世界中的超分辨率效果。我们的经验结果表明，实际SRGD超过了定量指标和定性评估中的现有最新方法，如用户研究所证明的那样。此外，我们的方法在