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专注于更快 - 戴尔
接下来的几页包括两个不同研究项目的结果，这两个研究项目的重点是发现设计工程师使用仿真的痛点，并证明升级到最新的工作站技术和软件可以提高工作效率。第一个研究是由英特尔和 ANSYS 赞助的一项调查，该调查显示有多少工程师试图在无法胜任的硬件上执行仿真，导致模拟运行时间过长。第二个研究是由 ANSYS、英特尔和戴尔进行的一项基准测试研究，该研究表明，与三年前具有相同数量内核的系统和软件相比，使用最新的戴尔 Precision 工作站和 ANSYS 软件可以将模拟运行时间缩短 4.1 倍。当使用现代戴尔 Precision 工作站的所有 16 个内核时，模拟运行时间缩短了 6 倍以上。●
专注于更快 - Dell
以下页面包含两个不同研究项目的结果，这两个研究项目侧重于发现设计工程师使用仿真的痛点，并证明升级到最新工作站技术和软件可以提高生产率。第一项调查由英特尔和 ANSYS 赞助，调查显示有多少工程师试图在无法胜任的硬件上执行仿真，导致仿真运行时间过长。第二项调查由 ANSYS、英特尔和戴尔进行，调查显示，与使用三年前的系统和具有相同数量内核的软件相比，使用最新的戴尔 Precision 工作站和 ANSYS 软件可以将仿真运行时间缩短 4.1 倍。使用现代戴尔 Precision 工作站的所有 16 个内核时，仿真运行时间缩短了 6 倍以上。●
使用第二个-Sensotec
Sensotec寄存器控制系统主要用于全球标签打印机，并且在实践中已证明自己已有30多年的历史。持续的进一步开发，出色的光传感器性能，最快的微电子和独特的算法导致创新系统可显着提高标签打印的效率。尽管控制了复杂，但操作是直观而简单的。即使具有低对比度的颜色，也可以在所有生产条件下将废物降低至最低限度的高度敏感检测可靠性。Sensotec寄存器控件在短时间内就为自己付费。著名的机器制造商为其标签打印机配备了Sensotec寄存器控制系统Ex Works或对其进行改造。
更快地提供更多疫苗
五泉事业所秉承着从前电化生研传承下来的“尊重生命的尊严，保护人们的健康，继续成为值得社会信赖的企业”的方针，制定了环境方针，旨在从设计到原材料采购、废弃，在产品整个生命周期中减少环境负担，与社区共存。在此背景下，五泉事业所近年来特别重视减少废弃物，正在应对诸如每年使用约700吨的鸡蛋的回收利用以及减少泡沫塑料等包装材料的体积等挑战。在流感疫苗的生产过程中，大量使用鸡蛋。以前，鸡蛋会被焚烧，但由于鸡蛋中含有大量的油和蛋壳，因此制定了将其作为燃料回收的计划。同时，水泥厂近江工厂的回收业务也计划将其用作燃料或原料。 2020 财年，工厂运送了 700 吨鸡蛋。使用鸡蛋作为燃料，理论上可以减少约 800 吨二氧化碳。但是，由于鸡蛋易腐烂，管理起来很困难。2021 财年仅运输了 370 吨，但这项回收工作将继续进行，并调整了各工厂之间的运输时间表。
算法胁迫的价格更快*
1几个因素被认为对于促进勾结，包括相似的规模和成本，需求的可预测性，所有竞争对手价格的可观察力以及频繁直接通信的可能性很重要。参见，例如Scherer（1980），Tirole（1988）或Porter（2005）。2请参阅https://www.informedrepricer.com/（2025年2月访问）。 3 Brown and Mackay（2023）表明，大型在线零售商的定价技术从每周一次更新到每小时多次发生的更新。 在其他环境中也观察到了高速定价算法的采用（例如，Assad等，2024； Aparicio等，2021）。 4美国联邦贸易委员会指出：“亚马逊估计，对于亚马逊上数千种最受欢迎的产品，它可以在数小时内几乎在互联网上的任何地方检测到任何价格变化，”并断言亚马逊会自动对其他在线零售商的价格变化以及其市场上的卖家自动反应。 参见FTC诉Amazon（2023年9月）。2请参阅https://www.informedrepricer.com/（2025年2月访问）。3 Brown and Mackay（2023）表明，大型在线零售商的定价技术从每周一次更新到每小时多次发生的更新。在其他环境中也观察到了高速定价算法的采用（例如，Assad等，2024； Aparicio等，2021）。4美国联邦贸易委员会指出：“亚马逊估计，对于亚马逊上数千种最受欢迎的产品，它可以在数小时内几乎在互联网上的任何地方检测到任何价格变化，”并断言亚马逊会自动对其他在线零售商的价格变化以及其市场上的卖家自动反应。参见FTC诉Amazon（2023年9月）。
更快的基于区域的热点检测
摘要 —随着电路特征尺寸的不断缩小，热点检测已成为现代可制造性设计流程中更具挑战性的问题。发达的深度学习技术最近显示出其在热点检测任务上的优势。然而，现有的热点检测器每次只能处理来自一个小的布局片段的缺陷检测，因此在处理大型全芯片布局时可能非常耗时。在本文中，我们开发了一个新的端到端框架，可以一次检测大区域中的多个热点，并保证更好的热点检测性能。我们设计了一个联合自动编码器和初始模块以有效地提取特征。设计了一个两阶段分类和回归框架来检测具有逐步精确定位的热点，这提供了有希望的性能改进。实验结果表明，我们的框架比现有方法具有显着的速度提高，准确率更高，误报更少。
使真正的忆阻内存处理更快且......
摘要 — 忆阻技术是替代传统内存技术的有吸引力的候选技术，并且还可以使用一种称为“状态逻辑”的技术来执行逻辑和算术运算。将数据存储和计算结合在内存阵列中可以实现一种新颖的非冯·诺依曼架构，其中两种操作都在忆阻内存处理单元 (mMPU) 中执行。mMPU 依赖于在不改变基本内存阵列结构的情况下向忆阻内存单元添加计算能力。使用 mMPU 可以缓解冯·诺依曼机器对性能和能耗的主要限制，即 CPU 和内存之间的数据传输。这里讨论了 mMPU 的各个方面，包括其架构和对计算系统和软件的影响，以及检查微架构方面。我们展示了如何改进 mMPU 以加速不同的应用程序，以及如何在 mMPU 操作中改进忆阻器的可靠性差的问题。
效率NETV2：较小的型号和更快的培训
可以通过在训练过程中逐步增加图像大小来进一步加速我们的培训。许多以前的作品，例如渐进式调整（Howard，2018），FixRes（Touvron等人，2019年）和混合匹配（Hoffer等人，2019年），在培训中使用了较小的图像尺寸；但是，它们通常对所有图像尺寸保持相同的正则化，从而导致准确性下降。我们认为，对不同图像大小保持相同的规则ization并不理想：对于同一网络，小图像大小会导致小网络小组，因此需要弱的正则化；反之亦然，较大的图像大小需要更强的正则化来对抗过度拟合（请参阅第4.1节）。基于这种见解，我们提出了一种改进的渐进学习方法：在早期的培训时期，我们以较小的图像大小和较弱的正则化（例如，辍学和数据增强）训练网络，然后我们逐渐增加图像大小并增加更强大的调节化。建立在渐进式调整的基础上（Howard，2018），但是通过动态调整正则化，我们的方法可以加快训练而不会导致准确性下降。
更快，更快地 - 亚马逊可持续性
亚马逊试图成为地球上最以客户为中心的公司，地球上最好的雇主，也是地球最安全的工作场所。我们是由四个原则指导的热情建筑商：客户的痴迷，而不是竞争者的重点，对发明的热情，对卓越运营的承诺和长期思考。在我们的每个细分市场中，我们为我们的主要客户集提供了服务，包括消费者，卖方，开发商，企业和内容创建者。此外，我们还通过赞助广告，展示和视频广告等计划向卖方，供应商，出版商，作者和其他人提供服务，例如卖方，供应商，出版商，作者和其他服务。我们将运营组织为三个部分：北美，国际和亚马逊网络服务（AWS）。我们设计商店，以使我们和数十个产品类别的第三方出售数亿种独特的产品。客户通过我们的网站，移动应用程序，Alexa，设备，流媒体和物理访问我们的商店访问我们的产品。我们还制造和出售电子设备，包括Kindle，Fire Tablet，Fire TV，Echo，Ring Home Security Products和其他设备，并开发和生产媒体内容。此外，我们还提供Amazon Prime，这是一个会员计划，其中包括无限的免费送货和其他福利。我们履行客户订单
使用 Max-R™ 扶正器，走得更远、更快
由于持续的高阻力导致套管无法达到目标深度，并且设备损坏导致大量非生产时间，2013 年，东南亚一家运营商将半刚性钢扶正器换成了 Max-R™ Pioneer 扶正器。此次更换使总深度成功率达到 100%，无需整个套管柱，时间缩短 30%，井成本降低 26%，生产率提高，环境影响减少。