集群是应用横向政策刺激地方经济和重新定义一个地区或国家的发展模式的重要工具和战略选择。本综述的目的是深入探讨成功的国际集群的各种模式、分析、特点、因素和属性。此外,本文还确定了竞争优势的来源以及决定合作创新形成成功的因素和特点,并深入了解了其演变和发展。所用方法是文献综述、研究和对希腊和外国文献的批评。调查选择了六十 (60) 个出版物作为广泛样本。随后,样本的选择限制为符合特定标准的三十六 (36) 个出版物。在审查了研究和研究出版物之后,对每个人的数据进行了分析、处理和相互比较。最后得出结果和结论。
No Multimorbidity Women: Hypertension, diabetes and CHD (HR = 2.20 , 95% CI: 1.98-2.46) Cancer (HR = 1.37 , 95% CI: 1.17-1.60) Thyroid disorders (HR = 1.44 , 95% CI: 1.23- 1.69) Pain, dyspepsia and depression (HR = 1.43 , 95% CI:1.21-1.69)哮喘和COPD(HR = 1.66,95%CI:1.41-1.95)疼痛和高压(HR = 1.42,95%CI:1.18-1.72) (HR = 1.38,95%CI:1.22-1.55)哮喘,COPD和牛皮癣(HR = 1.32,95%CI:1.12-154)疼痛,瘫痪和前列腺疾病和前列腺疾病(HR = 1.52,95%CI:1.12-1.54)癌症(1.12-1.54)癌症(1.12-1.54)癌症(HR = 1.45%ccie)和高血压集群(HR = 2.24,95%CI:1.97-2.55)
摘要 - 生成大语言模型(LLM)的快速发展和广泛采用使它们成为各种应用程序中的关键工作量。今天,LLM推理群集会收到大量具有严格服务级别目标(SLO)的查询。为了达到所需的性能,这些模型在渴望的GPU上执行,从而导致Interence簇消耗大量能量,并且因此导致过多的碳发射。幸运的是,我们发现有一个很好的机会来利用推理计算属性和推理工作载荷中的波动的异质性,以显着提高能源效率。但是,如此多样化且动态的环境在不同的系统配置中创建了一个较大的搜索空间(例如,,实例数量,模型并行性和GPU频率)转化为不同的绩效权衡。为了应对这些挑战,我们提出了Dynamollm,这是LLM推理环境的第一个能源管理框架。dynamollm会自动,动态地重新配置推理群集,以优化服务性能SLO下的LLM服务的能量和成本。我们表明,在服务级别,Dynamollm可以保留53%的能源和38%的运营碳排放,并在满足潜伏期SLOS的同时,为客户降低了61%的成本。
耦合振荡器网络中的集群同步是科学界广泛关注的课题,其应用范围从神经网络到社交网络、动物网络和技术系统。这些网络大多是有向的,信息或能量流从给定节点单向传播到其他节点。然而,集群同步方面的大多数工作都集中在无向网络上。这里我们描述了一般有向网络中的集群同步。我们的第一个观察结果是,在有向网络中,节点集群 A 可能单向依赖于另一个集群 B:在这种情况下,只要 B 稳定,A 可能保持同步,但反之则不成立。本文的主要贡献是一种将集群稳定性问题转化为不可约形式的方法。通过这种方式,我们将原始问题分解为最低维的子问题,这使我们能够立即检测到集群之间的相互依赖关系。我们将分析应用于两个感兴趣的例子:一个小提琴演奏者组成的人类网络演奏一首乐曲,音乐家可以激活或停用该乐曲的定向交互;以及具有定向层到层连接的多层神经网络。
AI对数据中心市场的影响是多方面的。预计AI/ML的预期需求预计需要更大的功率密度要求;现有数据中心中的高分标准目前需要每个机架约10-14kW,而预期的AI要求为每个机架约40-60kW。基础模型(经过大型的,大型的机器学习模型,经过多样化,大量数据集训练)和AI应用程序需要在会话中进行初始培训和对用户提示的推断,需要巨大的计算能力。随着AI和ML模型和应用程序的增长,训练和运行所需的计算资源呈指数增长。训练的初始功率要求比推理重得多,另一方面,尽管涉及更多
建筑行业脱碳对全球可持续发展至关重要,因为该行业约占全球碳排放的40%,并且每年以2%至3%的速度持续增长[1]。随着时间的推移,通过提高设备效率、建筑围护结构性能和利用可持续资源等技术,已经取得了重大的节能里程碑。随着能源消费转型转向低碳解决方案,可再生能源利用率增加,最大限度地利用可再生能源是减少建筑碳排放的关键。然而,风能和光伏发电具有很强的波动性和间歇性。大量证据支持这样的观点,即随着可再生能源成为主导,足够的灵活性是必要的;否则,它可能会使能源使用的综合成本增加四倍,甚至引发能源不安全[2]。因此,建筑行业通过建筑负荷灵活性和集群协作来适应不稳定的能源供应,推动了建筑脱碳的进一步发展。根据国际能源署(IEA)附件 67 项目 [3],建筑能源灵活性的概念是指根据当地气候条件、用户需求和能源网络要求管理其需求和发电的能力。根据这个定义,很明显,建筑物中的几乎所有电器都可以通过储能、频率调制、人为调节和延迟启动进行不同程度的负荷调整。此外,同样重要的是要注意,不直接消耗电力的建筑组件仍然会影响能源消耗并创造能源灵活性 [4],例如建筑围护结构、外部遮阳和窗帘。建筑的能源灵活性可以在正在进行的能源转型中发挥关键作用,并在未来的能源系统中具有巨大的短期监管价值 [5]。这几乎是使实际能源生产和消耗相匹配的最经济有效的方法[6]。合理利用灵活建筑负荷,与电力系统实现良性互动,可在2030年前每年减少8000万吨二氧化碳排放[7]。图1总结了建筑能源灵活性的调控模式、来源和评价指标。
摘要:鉴于最近人们对纳米长度尺度上的光诱导磁性操控的兴趣日益浓厚,这项工作提出金属团簇是产生全光超快磁化的有前途的基本单元。我们使用时间相关密度泛函理论(TDDFT)在实空间中通过从头算实时(RT)模拟对金属团簇的光磁特性进行了理论研究。通过对原子级精确的简单金属和贵金属团簇中圆偏振激光脉冲等离子体激发的从头算计算,我们讨论了由于光场在共振能量下通过光吸收转移角动量而产生的轨道磁矩。值得注意的是,在近场分析中,我们观察到感应电子密度的自持圆周运动,证实了纳米电流环的存在,由于团簇中的逆法拉第效应(IFE),纳米电流环产生轨道磁矩。研究结果为理解量子多体效应提供了宝贵见解,该效应影响金属团簇中 IFE 介导的光诱导轨道磁性,具体取决于金属团簇的几何形状和化学成分。同时,它们明确展示了利用金属团簇磁化的可能性,为全光磁控领域提供了潜在的应用。
摘要。本文属于欧洲项目“Cluster Development Med”(地平线 2020)的研究领域,重点关注可持续发展领域的创新和技术。作者建议进行一项比较研究,选择摩洛哥和意大利最具创新性的集群,并在它们之间进行比较。分析定义了两个被研究集群的弱点和优势,并涵盖了集群活动的三个维度,即所谓的“人力和物力资源、活动、流程和战略”。在本文中,我们首先从全球角度介绍摩洛哥集群、它们的历史和地理位置。作为第一个研究案例,我们主要关注“摩洛哥数字集群”(MNC)的局限性和弱点。因此,在第二个案例研究中,我们介绍了一个集群,它是意大利能源领域卓越表现的核心(伦巴第能源清洁技术集群 LE2C)。本文旨在介绍 LE2C 的优势和成功策略,以便使其适应跨国公司集群,从而能够通过成功的流程再次促进和加速发展。关键词:集群;摩洛哥数字集群;摩洛哥;意大利;集群发展医疗项目;伦巴第能源清洁技术集群对本文的引用如下:El Idrissi,NEA,Zerrouk,I.,Zerrari,N.,Monni,S. 2020。摩洛哥和意大利两个创新集群的比较研究。洞察区域发展,2(1),400-417。 http://doi.org/10.9770/IRD.2020.2.1(1) JEL 分类:O32、O44 * 本研究由该项目支持,该项目已获得欧盟“地平线 2020”研究与创新计划欧洲研究理事会 (ERC) 资助,隶属于欧盟“地平线 2020”研究与创新计划玛丽居里研究与创新人员交流 ES H2020-MSCA-RISE-2014 CLUSDEVMED(2015-2019)资助协议编号 645730730
分布式系统正在在IT组织中广泛采用。这些系统中的监视故障,包括松散的耦合应用程序,很麻烦,需要手动关注。本研究重点是在运行Kafka的沙箱中实现异常检测,以自动检测故障。用于训练和测试模型,“混乱工程”用于将受控故障注入系统。由于沙盒当前不在负载下,因此创建了负载模拟器以模拟五种不同的方案:恒定负载,线性增加负载,线性减小负载,正弦负载和现实生活中的场景负载。该研究还研究了从5、10到未来30分钟的各种预测范围上预测指标的能力。预测模型显示出不同的性能结果,具体取决于沙箱上的当前负载和预测度量,因为一些指标显示出较高的波动性,从而导致预测性能较差。总体而言,增加预测范围会导致预测较差,但在合理的利润率之内。该研究得出的结论是,CPU使用度量对于现实生活中的模拟以及所有模型的正弦载荷表现最佳。对于线性增加,消费者组滞后的指标对于所有型号都是最好的。该度量在线性减少载荷期间也对LSTM表现最好。但是,KNN最好的指标是网络错误增加和内存使用量。隔离森林的最佳指标是主题偏移。在整体模型性能方面,KNN是现实生活模拟和线性增加负载的最佳选择。对于持续的模拟,Kafka延迟是LSTM和KNN的最佳指标,而网络错误最适合隔离林。隔离森林最适合正弦,线性减少和恒定模拟。该研究还得出结论,与常规负载模拟相比,沙盒中的混乱工程能够注入足够的误差,以使模型对负载的反应不同。本研究中引入的新方法提供了一种方法,用于使用混乱工程在测试环境中建立机器学习模型,而无需生产数据或现实生活中的使用。
主要的抑郁症(MDD)是全球最普遍的精神病疾病之一,也是造成残疾的主要原因。MDD提出了各种症状,这些症状显着影响个人,社会和经济方面。尽管有许多针对不同分子机制的抗抑郁药治疗(ADT),但很大一部分患者的反应不足,在MDD管理中带来了巨大的挑战。因此,通常采用辅助策略,特别是涉及非典型抗精神病药的策略来增强治疗效率。Cariprazine是D2/D3部分激动剂,通过其对D3受体的选择性作用及其对5-HT1A,5-HT2A和α1B受体的调节,与其他非典型抗精神病药区分开。这种独特的药理学保证需要调查其在MDD各个症状领域的潜在有效性和耐受性,包括愉悦,兴趣和动机;情绪和自杀;睡眠和食欲;疲劳;精神运动和焦虑;和认知功能。来自动物研究和临床试验的初步证据表明,迦里替津可以改善动机,抗and虫和认知功能症状。喀里哌嗪在减轻与情绪相关的症状方面表现出希望,尽管它对焦虑及其对躁动和精神运动迟缓的影响仍然不确定。甲丙氨酸可能对表现出抗抗酸,认知降低以及可能的疲劳和高血压的MDD患者特别有益。评估喀里普拉嗪在这些症状领域的效率可以揭示模式,以支持更多个性化的抑郁症治疗方法。进一步的研究对于阐明甲哌嗪作为对重度抑郁症的成年人的辅助疗法的作用至关重要,他们对抗抑郁药单药治疗的反应不足。