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数据输入案例
数字解决方案的开发和实施在当代物流业务中尚属新鲜事物。接下来，利用 AI 或 ML 算法并利用数据的高级解决方案的潜力得到了大力推广。然而，大规模实施此类解决方案的步伐缓慢。最近的研究表明，海运供应链 (MarSC) 中的大量数据仍通过传统通信渠道传输（例如，通过电子邮件或附加的 xls、pdf、csv、xml 等文档）。因此需要人工干预来获取此信息并将其输入内部 ERP 系统中。这种做法会导致额外的劳动力、误解或故障。本研究提出了港口用户对实施基于 AI 和 ML 的数据自动处理应用程序的看法。为了实现这一目标，我们启动了一项结构化调查。调查结果表明，虽然 AI 和 ML 技术很有可能接管重复性和易出错的任务，但仍然需要人工操作员来维护客户关系或执行其他与计划相关的任务。初步调查显示，尽管基于 AI 的技术可以避免运营成本，但物流行业对此类解决方案的支付或加入开发轨道的意愿较低。
供应链融资申请表
i/我们在此授权Jana Small Finance Bank Ltd.（“银行”）从Uidai获取我的个人详细信息。i/我们在此指出，我/我们对使用基于Aadhaar的身份验证系统对自己进行身份验证并不反对，我///我们自愿同意提供我/我们/我们的Aadhaar号码/VID数字，生物特征信息和/或一个时间销钉（OTP）（OTP）（OTP）数据（以及/或任何类似的身份验证数据），以便为我的供应链置换供应链范围。i/我们知道，生物识别和/或OTP和/或任何其他身份验证数据I/我们可能提供的身份验证仅适用于通过Aadhaar身份验证系统来验证我/我们的身份，以实现本申请，或者出于法律所要求的，而无需其他目的。i/我们确认我/我们已经被告知提交身份信息的替代方案，我///我们同意通过基于Aadhaar的身份验证系统对自己/我们进行身份验证，并完全了解提交身份信息的替代方案。i/我们知道，银行应确保为基于Aadhaar的身份验证目的提供的个人数据的安全性和确定性。
PDIP：优先级定向指令预取 - UCSD CSE
现代服务器工作负载具有较大的代码占用空间，由于指令缓存容量未命中，这些代码很容易出现前端瓶颈。即使现代处理器中实现了积极的提取定向指令预取 (FDIP)，由于 I-Cache 未命中，仍然会出现严重的前端停顿。FDIP 可以容忍 BPU 预测路径上发生的大部分未命中，而不会导致停顿。然而，先前的指令预取工作并非设计用于 FDIP 处理器。它们的唯一目标是减少 I-Cache 未命中，而 FDIP 处理器则旨在容忍它们。设计与 FDIP 协同工作的指令预取器需要确定影响前端性能的缓存未命中比例（未被 FDIP 完全隐藏），并仅针对它们。在本文中，我们提出了优先级定向指令预取 (PDIP)，这是一种新颖的指令预取技术，它通过仅针对 FDIP 遇到困难的目标发出预取来补充 FDIP——沿着导致前端停顿事件的重新引导路径。PDIP 识别这些目标并将它们与未来预取的触发器相关联。在 43.5KB 的预算下，PDIP 在重要的工作负载（例如 Cassandra）上实现了高达 5.1% 的 IPC 加速，并在 16 个基准测试中实现了 3.2% 的几何平均 IPC 加速。
Acuité评级和研究有限公司
评级重申的基本原理：重申评级的重新确认考虑了Avantel Limited在卫星通信（SATCOMS），雷达系统和电子设备行业中已建立的市场地位评级进一步从业务范围，健康的财务风险概况和有利的行业前景中获得了收益。公司的收入在23财年增长了47％，达到154.27卢比。从Rs.105.03 Cr。上一年，收入进一步提高到182.21卢比。直到2023年12月，EBITDA的利润率显着提高到233财年的32.30％，根据900万财政部的财务，进一步提高到36％，因为大多数收入是通过SATCOM，设计和开发射电频率子系统的设计和开发，这些系统可以提高利润率。截至2023年3月31日，资本结构保持健康的0.25倍，总债务总额为0.37倍。然而，由于库存和应收期限较高，该评级受到中等密集的营运资金运营的限制，这是业务和客户集中风险的本质所固有的，因为最高三位客户的收入在23财年的收入约为63％。
infinigen：具有动态KV缓存管理的大语言模型的有效生成推断
基于变压器的大语言模型（LLMS）在各种自然语言处理任务中都具有令人印象深刻的表现。为LLM推断为生成长含量而构成挑战，这是由于瞬态状态的巨大内存足迹（称为键值（KV）缓存），该状态以序列长度和批处理大小缩放。在本文中，我们提出了Infinigen，这是一种针对Longext Genertion量身定制的新型KV缓存管理框架，该框架协同与现代卸载基于卸载的推理系统合作。Infinigen利用了关键见解，即可以通过对当前层的最小彩排以及查询权重的一部分和后续层的关键缓存进行最小化的彩排来推测，对于计算变压器中后续注意力层至关重要的重要洞察力。这使我们只能预取基本的KV缓存条目（不提供所有内容），从而在基于卸载的LLM服务系统中减轻主机内存中的提取开销。我们对几种代表性LLMS的评估表明，与先前的KV高速缓存管理方法相比，Infinigen将基于现代卸载系统的总体性能提高了3.00倍，同时提供了更好的模型准确性。
Revolutionin-科学技术部
缺乏基础设施，文盲，不良的灌溉来源，传统和更少的载流裁剪系统是目标农民社区的主要问题。农民只从传统作物中获得消费者价格的10％至20％。除了将农业土地持有转换为非统治部门的严重趋势外，由于盈利能力差，还对农业生产和可持续性构成了严重威胁，因为麦内尔的每卡纳尔收入（如麦内/玉米（如玉米）的每卡纳尔收入将获得15000卢比的5000卢比，以15000卢比的价格兑换为15000卢比，以兑换20000卢比的工厂，以供培养工厂的工厂20000卢比。项目K-5000是JKST＆IC的旗舰倡议在最初的03年期间，在该地区不同偏远地区的州土地和财产土地上，未经文化/未利用的Kah Charie（UT Graze Land），最初的土地和财产土地。基于CSIR-LLIM技术的这些农作物的种植加工和价值也将提供
FinAID，一款使用人工智能的财务顾问应用程序
摘要：在当前情况下，对熟练的财务顾问的需求比以往任何时候都要大，因为有无数的赚钱策略，同时全球经济可能濒临崩溃。此外，优秀的财务顾问非常缺乏，即使你找到一个，你最终也会支付巨额费用。当前提出的应用程序以经济高效和可靠的方式满足了上述需求。所提出的系统使用人工智能自动完成财务顾问的工作。它为用户提供了一个简单易用的界面，每个人都将拥有自己的帐户，由 Google 的 Firebase 平台处理。该应用程序使用“Plaid”API，允许应用程序向相应的银行服务器发送请求并获取个人的帐户详细信息。登录的用户将看到他们帐户详细信息的非常全面的表示，其中还包括按类别划分的支出、投资和储蓄。该项目的独特部分之一是聊天机器人，它随时准备回答用户与其帐户和财务相关的查询。 Dialogflow 将结合 Google 的机器学习专业知识，帮助实现 Chatbot 的功能。拟议的应用程序将帮助为每个有需要的人提供一个非常可靠、易于使用且经济高效的解决方案，以解决他们拥有个人理财顾问的问题。索引术语：人工智能、Firebase、Plaid API、Dialogflow、Chatbot。
OCR GCSE 计算机科学 (J277) 修订指南
计算机架构 这是计算机硬件的内部逻辑结构和组织。它说明了计算机的各个不同部分如何组合在一起并有效地协同工作 冯·诺依曼架构 冯·诺依曼架构解释了所有设备在处理信息时如何遵循一般规则。所有数据和程序都存储在计算机内存中，并以二进制数字（0 和 1）的形式存储。 输入 — 数据通过输入设备（如键盘、鼠标、麦克风等）输入到设备中 CPU — 数据由 CPU 通过控制单元和 ALU 处理 内存单元 — 数据在 CPU 和计算机内存之间传输 输出 — 最后，经过处理后，数据通过输出设备（如显示器、扬声器、打印机等）输出给用户 输入设备 我们用来将信息发送到计算机的设备，例如鼠标、键盘、麦克风等 输出设备 我们用来将信息从计算机中发送出去的设备，例如显示器、扬声器、打印机等 CPU（中央处理单元） 这是计算机的大脑。它使用提取、解码、执行周期 Hz (赫兹) 来处理用户提供的所有指令。这是我们测量 CPU 速度的标准。1Hz = 每秒可执行 1 条指令。CPU 的常见速度现在以兆赫 (MHz) 或千兆赫 (Ghz) 为单位
内存计算的设备和电路架构
工作存储器，即最典型的动态随机存取存储器（DRAM），一般位于物理上独立的芯片上，因此会导致数据密集型任务的长延迟和能耗。与人脑类似，内存计算（IMC）在合适的内存电路内就地进行数据处理。[8]IMC 抑制了内存中数据/程序提取和输出结果上传的延迟，从而解决了传统计算机的内存（或冯·诺依曼）瓶颈。IMC 的另一个关键优势是高度计算并行性，这要归功于内存阵列的特殊架构，其中计算可以同时沿着多个电流路径进行。IMC 还受益于计算设备的内存阵列的高密度，这些计算设备通常具有出色的可扩展性和 3D 集成能力。最后，模拟计算由存储器电路的物理定律支持，例如乘积的欧姆定律和电流总和的基尔霍夫定律[8-11]，以及其他特定于存储器的物理行为，如非线性阈值型开关、脉冲累积和时间测量。[12-15] 由于原位、高密度、并行、物理和模拟数据处理的结合，IMC 成为人工智能和大数据框架内最有前途的新计算方法之一。
人工智能市场
[画外音] 认识 AI Markets。对于需要实时数据和见解的投资者，AI Markets 使用自然语言处理来了解他们的要求并立即获取，将大量全球市场数据从我们的交易柜台带到他们的交易柜台。这种人工智能的使用有助于以前所未有的速度满足我们客户的独特需求；并从汇丰的全球研究和交易数据、市场分析、定价和执行中找到他们所需的见解。在汇丰，这只是我们利用人工智能开辟机遇世界和拥抱创新以开发下一代数字银行的一种方式。免责声明：AI Markets 允许用户使用自然语言处理（“NLP”）访问某些汇丰数据，该处理提供了解释和理解人类语言的能力。AI Markets 使用的 NLP 解析器将尝试根据可用的数据将用户的查询与适当的答案进行匹配。此 NLP 模型的各个方面使用机器学习，机器学习是人工智能的一个子集，使用数学工具和算法来创建可用于进行预测的模型。AI Markets 不使用基于机器学习的生成式人工智能来获取文本或其他格式的内容并生成文本或其他格式的新上下文。AI Markets 提供的信息仅供参考，其准确性可能有所不同，仅供参考。