XiaoMi-AI文件搜索系统
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使用机器学习在仓库机器人中优化自动采摘系统
许多领域的科学家，包括基因组学，材料科学和遥感，需要分析越来越多的数据[1、4、8、9]。科学工作流程系统促进了此类分析的自动化，使科学家能够从黑框任务中构成管道，并具有数据依赖性。由于这些工作流程通常用于处理大量数据，因此它们往往是资源密集型和长期运行的，从而导致大量的能源消耗，因此会导致碳排放。此外，大数据应用程序的日益普及已被确定为ICT行业排放量不断增加的驱动力[5]。因此，量化和理解科学工作流的碳足迹至关重要。诸如NextFlow [2]之类的科学工作流系统，允许在异质群中进行工作流程，执行和监视。尽管这些系统通常为执行的工作流程生成详细的性能跟踪和日志，但它们不会产生消耗或碳发射的能量记录。因此，用户必须用硬件/软件电表手动监视功耗，否则使用诸如Cloud Car-Bon Footprint（CCF）1或绿色算法（GA）[7]之类的方法，该方法采用线性功率模型将资源利用转化为能量消耗。在任何一种情况下，要将消耗的能量转化为发射的碳，用户需要一定量的碳强度（CI），例如年平均值或更细粒度的度量。没有此步骤，只能基于粗粒度资源利用度量来估算功耗。一般而言，CI测量每千瓦时消耗的电力（每千瓦时）产生的碳量（𝐶𝑂2）的量，并且根据产生电力的来源以及对电网的需求而在不同位置，季节和时间之间有所不同。实际上，监视功耗要求用户附加物理功率计或在执行工作流程之前启用基于软件的工具，例如英特尔的运行平均电源限制（RAPL）。这是可以使用CCF和GA工具的，但仅以降低的精度。两种方法都假定能源消耗线性缩放，这不一定在实践中存在[6]。更重要的是，为了构建线性功率模型，GA方法依赖于指定的计算资源的供应商指定的热设计功率（TDP），这是一个不反映关键处理器设置（例如处理器频率）的专有度量，并不表示IDLE功能消耗。此外，尽管两种方法都将功耗转移到碳排放中，但它们使用静态平均值来表示计算工作量消耗的电力CI，而忽略了CI通常是高度可变的。
人工智能工作流程
1 波鸿鲁尔大学理论化学 II 系，D-44780 波鸿，德国 2 化学科学与可持续性研究中心，鲁尔研究联盟，D-44780 波鸿，德国 3 剑桥大学工程系，剑桥 CB2 1PZ，英国 4 马克斯普朗克学会弗里茨哈伯研究所 NOMAD 实验室，14195 柏林，德国 5 洛桑联邦理工学院材料研究所计算科学与建模实验室，1015 洛桑，瑞士 6 拜罗伊特大学巴伐利亚电池技术中心 (BayBatt)，Weiherstraße 26，95448，拜罗伊特，德国 7 亚利桑那大学化学与生物化学系，图森，AZ 85721，美国 8 阿尔托大学应用物理系，邮政信箱 11000，FI-00076 阿尔托，芬兰 9 慕尼黑工业大学自然科学学院物理系，加兴，德国 10 慕尼黑工业大学原子建模中心，慕尼黑数据科学研究所，加兴，德国 11 慕尼黑机器学习中心 (MCML) 12 卢森堡大学物理与材料科学系，卢森堡 L-1511 卢森堡，卢森堡 13 卢森堡大学高等研究院，卢森堡 L-1511 卢森堡，卢森堡 14 图尔库大学机械与材料工程系，图尔库 20014，芬兰 15 Google DeepMind，柏林，德国 16 Molecular Simulations from First Principles eV，柏林 D-14195，德国
在理想的银河流出中，辐射传输模拟的公共网格
绝大多数星形星系都被星际介质弹出的大量气体包围。紫外线的吸收和发射线代表强大的诊断，以通过氢和金属离子的谐振过渡来限制这些流量的凉爽相。对这些观察结果的解释通常很困难，因为它需要对气体中连续性和发射线传播的详细建模。为了实现这一目标，我们提供了一个大约20000个模拟光谱的大型公共网格，其中包括与Mg II，C II，C II，SI II和Fe II相关的H ilyα和五个金属过渡，可在线访问。光谱已经使用Rascas Monte Carlo辐射传输代码计算出5760个理想化的球形对称配置，围绕中心点源发射，并以其柱密度，多普勒参数，尘埃不透明，风速，风速以及各种密度和速度渐变为特征。旨在预测和解释LYα和金属线专利线，我们的网格表现出广泛的谐振吸收和发射特征，以及荧光线。我们说明了如何通过对观察到的LYα，C II和SI II光谱进行关节建模来帮助更好地限制风质。使用多云的模拟和病毒缩放关系，我们还表明，即使培养基被高度离子化，也有望成为T≈104-10 5 K的气体的忠实示踪剂。发现C II探测与LYα相同的温度范围，而其他金属线仅痕迹冷却器相（T≈104 K）。由于它们的气体不透明度在很大程度上取决于气体温度，入射辐射场，金属性和粉尘耗尽，因此我们要警告光学上的金属线不一定源自低H I柱密度，并且可能不会准确探测Lyman Continuum Continuum Continuum泄漏。
数字化风险工作流
穆迪信用评级会分支机构发布的信用评级是他们对实体，信用承诺，债务或类似债务的证券以及穆迪（Moody's）（统称为“材料”）提供或以其他方式提供的材料，产品，服务和其他信息的相对信用风险的目前意见。穆迪将信用风险定义为实体在付费时可能无法履行其合同财务义务的风险，并且在违约或损害的情况下，任何估计的财务损失。请参阅适用的穆迪的评级符号和定义出版物，以获取有关穆迪信用评级涉及的合同财务义务类型的信息。信用评级不解决任何其他风险，包括但不限于：流动性风险，市场价值风险或价格波动。信用评级，非学分评估（“评估”）和穆迪材料中包含的其他观点不是当前或历史事实的陈述。穆迪的材料还可能包括基于定量模型的信用风险和相关意见的估计或穆迪Analytics，Inc。和/或其分支机构。穆迪的信用评级，评估，其他意见和材料不构成或提供投资或财务建议，而穆迪的信用评级，评估，其他意见和材料不是，也不提供购买，出售或持有特定证券的建议。穆迪的信用评级，评估，其他意见和材料不会对任何特定投资者的投资适用性发表评论。穆迪（Moody）的信用评级，评估和其他意见，并发表以其他方式发布其材料，并以期望和理解，每个投资者都会在适当的谨慎谨慎地进行自己的研究和评估，并评估正在考虑购买，持有或销售的每个安全性。
跨国经济走廊：加强贸易流动和发展
跨国走廊促进区域一体化。除了一体化之外，经济走廊的发展必然会导致辅助设施的增长，从而实现利益共享、政策协调和产业协调。从物流和仓储到联合基础设施项目。跨国企业具有降低运输成本的潜力，无论是在区域内还是沿线，改善国际市场准入、增加收入和减少贫困。4 经济效益。走廊有助于缓解对基础设施的需求，创造更多产出。改进的基础设施本文旨在研究独特的价值主张
在软件定义的车辆中进行实时和高效的感知工作流
摘要 - 随着对软件定义的VEHICE（SDV）的需求不断增长，基于深度学习的感知模型在智能运输系统中变得越来越重要。但是，由于其实质性的要求，这些模型在实现实时和有效的SDV解决方案方面面临着巨大的挑战，这些要求在资源约束车辆中通常不可用。因此，这些模型通常会遭受低吞吐量，高潜伏期和过多的GPU/内存使用量，因此对于实时SDV应用而言，它们不切实际。为了应对这些挑战，我们的研究重点是通过在各种组合环境中整合修剪和量化技术来优化模型和工作流程，并利用诸如Pytorch，ONNX，ONNX运行时和Tensorrt之类的框架。我们系统地进行了分类并评估了三种不同的修剪方法，并结合了多个精确量化工作流程（FP32，FP16和INT8），并根据四个评估指标呈现结果：推理吞吐量，延迟，延迟，GPU/内存使用情况以及准确性。我们设计的技术，包括修剪和量化，以及优化的工作流程，可以达到最高18倍的推理速度和16.5倍越高的吞吐量，同时将GPU/内存使用量最多减少30％，所有这些都对准确性的影响最小。我们的工作建议使用用FP16精度和组修剪来量化的火炬 - 荷兰 - 托管工作流，作为最大程度地提高推理性能的最佳策略。它表现出在SDV中优化实时，有效的感知工作流程的巨大潜力，这有助于增强深度学习模型在资源约束环境中的应用。
HaystackID 推出 Core Intelligence AI，利用先进的生成式 AI 工作流程实现可辩护的电子取证
eDiscovery AI 处于法律技术的前沿，提供生成式 AI 解决方案，以简化和优化文档审查流程。eDiscovery AI 的使命是通过先进的 AI 产品解决方案为 eDiscovery 提供支持，以最大限度地提高效率、提高准确性并提高成本效益。eDiscovery AI 的产品套件（相关性、特权和 PII 检测）提供行业领先的功能、速度和准确性。eDiscovery AI 与我们的法律服务提供商合作伙伴一起，致力于提供顶级技术和专家指导，帮助用户驾驭不断发展的法律技术格局。
SPARK：利用以人为本的工作流程和生物医学基础模型进行药物研发
Bum Chul Kwon , Simona Rabinovici-Cohen , Beldine Moturi , Ruth Mwaura , Kezia Wahome , Oliver Njeru , Miguel Shinyenyi , Catherine Wanjiru , Sekou Remy , William Ogallo , Itai Guez , Partha Suryanarayan Se-Guung Ka , Joseph Morrone Kenney Ng , Diwakar Mahajan , Hongyang Li , Matan Ninio , Shervin Ayati , Efrat Hexter , Wendy Cornell IBM Research bumchul.kwon@us.ibm.com, simona@il.ibm.com, Beldin.Moturi@ibm.com, ruth.mwaura@ibnyeanjeru.com@olibguel, kezibel nyi@ibm.com, catherine.wanjiru@ibm.com, sekou@ke.ibm.com, william.ogallo@ibm.com, itai.guez@ibm.com, psuryan@us.ibm.com, shreyans.sethi@ibm.com.des.ibm@ibm,ngus.us , dmahaja@us.ibm.com, hongyang.li@ibm.com, matann@il.ibm.com, sayati@us.ibm.com, efrathex@il.ibm.com, cornell@us.ibm.com