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为更大的群体提供更好更便宜的药品......
Nanologica 为全球不断增长的市场中的制药商提供先进的耗材，用于纯化蛋白质和肽类药物，例如胰岛素和 GLP-1 类似物。该市场对经济波动不敏感，增长的动力来自糖尿病和肥胖症患病率的上升以及针对这些疾病的新药的推出。1 快速增长的市场
安装更大的飞机.lwp - ElectroDynamics
实现双冗余电池系统的正确方法是使用 ElectroDynamics 的 EDR-108 Pow’R Back’R 等电子电路。Pow’R Back’R 将电池组完全隔离，始终从电压最高的电池组获取电力。此外，它采用真正的双冗余设计，每个电路元件都为每条电路路径复制，因此一侧完全失效（开路或短路）不会影响无线电操作。这种隔离也延伸到充电电路，因此可以使用任何多输出充电器为两个电池充电。
对于较大的车辆电池，供应功能
MXS 10是一个全自动的8步充电器，从20-200AH发射10A至12V电池，也适合维护高达300AH。它包括电池诊断，以确定您的电池是否可以接收和保留充电，是恢复和修复分层和深层放电电池的重新打击模式，用于在寒冷天气中充电的冬季计划以及AGM选项，可最大程度地发挥作用，从而最大程度地发挥作用。MXS 10还具有用于优化充电的温度传感器，甚至可以用作12V设备的电源。
更大孔径 - Marine Link
纽约和新泽西海员教会研究所的海员权利中心 (CSR) 或许对此做出了最好的表述：“海员的一项宝贵和受保护的航海传统是，他们有义务救助所有遇险的海上人员，无论其国籍、身份或宗教信仰如何，”海员权利中心主任道格拉斯·史蒂文森在致澳大利亚总理和驻美国大使的一封信中说道。“我们非常担心，任何国家都不会采取任何行动，以免阻碍船只对海上遇险事件作出反应。澳大利亚扣留 M/V Tampa 并拒绝接受沉船幸存者，给该船带来了不合理的经济负担，并为船长和船东遵守其救助海上遇险人员的道德和法律义务树立了一个负面先例。”
具有程序连接功能的更大规模 GPU 加速大脑模拟
大规模脉冲神经网络模型模拟是增进我们对大脑动态和最终功能理解的重要工具。然而，即使是像老鼠这样的小型哺乳动物也具有大约 1 × 10 12 个突触连接，在模拟中，每个突触连接通常至少由一个浮点值表示。这相当于几 TB 的数据——对于一台台式机来说，这是不切实际的内存要求。因此，大型模型通常在分布式超级计算机上进行模拟，这很昂贵，并且将大规模建模限制在少数特权研究小组中。在这项工作中，我们描述了 GeNN（我们的图形处理单元 (GPU) 加速脉冲神经网络模拟器）的扩展，使其能够在触发脉冲时“即时”生成连接和突触权重，而不是存储和从内存中检索它们。我们发现 GPU 非常适合这种方法，因为它们具有原始计算能力，但由于内存带宽限制，在模拟脉冲神经网络时，这种能力通常未得到充分利用。我们用最新的 Macaque 视觉皮层模型证明了我们方法的价值，该模型由 4.13×106 个神经元和 24.2×109 个突触组成。使用我们的新方法，它可以在单个 GPU 上进行模拟 - 这是使更多研究人员能够进行大规模大脑建模的重要一步。我们的结果与超级计算机上的结果相符，并且模拟在单个高端 GPU 上的运行速度比以前在 1000 多个超级计算机节点上的运行速度快 35%。
大型和工作历史文物的保养指南
由于业内许多人主张修订这些原始标准，2014 年 ABTEM 委托顾问 Rob Shorland-Ball 进行一项由英国艺术委员会资助的范围界定研究，以确定对任何新出版物和潜在内容的需求。在咨询了业内许多人之后，ABTEM 在英格兰艺术委员会的进一步慷慨资助下，与国际铁路遗产咨询公司 (IRHC) 合作完成了这些新指南。IRHC 团队包括 Helen Ashby、Efstathios (Stathis) Tsolis 和 Steve Davies。这项工作得到了由 Andrea Bishop、Andy King、Lis Chard-Cooper、Peter Ovenstone、Richard Sykes、Robert Excell、Ron Palmer 和 Tim Bryan 组成的指导小组的支持。Steph Gillett 是项目管理员，校对工作由 Drakon Consulting 的 Jenni Butterworth 负责。
具有程序连接功能的更大规模 GPU 加速大脑模拟
摘要。大规模脉冲神经网络模型模拟是提高我们对大脑动态和最终功能理解的重要工具。然而，即使是像老鼠这样的小型哺乳动物也具有大约 1 × 10 12 个突触连接，在模拟中，每个突触连接通常至少有一个浮点值。这相当于几 TB 的数据——对于一台台式机来说，这是不切实际的内存要求。因此，大型模型通常在分布式超级计算机上进行模拟，这很昂贵，并且将大规模建模限制在少数特权研究小组中。在这项工作中，我们描述了 GeNN 的扩展——我们的图形处理单元 (GPU) 加速脉冲神经网络模拟器——使其能够在触发脉冲时“即时”生成连接和突触权重，而不是存储和检索它们。我们发现 GPU 非常适合这种方法，因为它们具有原始计算能力，但由于内存带宽限制，在模拟脉冲神经网络时，这种能力通常未得到充分利用。我们用最新的 Macaque 视觉皮层模型证明了我们方法的价值，该模型由 4.13×106 个神经元和 24.2×109 个突触组成。使用我们的新方法，它可以在单个 GPU 上进行模拟 - 这是使更多研究人员能够进行大规模大脑建模的重要一步。我们的结果与在超级计算机上获得的结果相符，并且模拟在单个高端 GPU 上的运行速度比以前在 1000 多个超级计算机节点上的运行速度快 35%。
在一个较大的小组中学习：支持参与度的教学策略
•制定一系列特定的教学策略，以支持每个孩子参与和参与该计划，这是他们的需求和能力。这些策略可以解决该计划的所有要素，包括到达，例程和学习经验。，如果您作为一个团队共同努力提出这些策略并同意将始终如一地使用它们是有帮助的。也重要的是要确保支持该计划的其他工作人员（例如，早期干预人员）也会就这些策略进行简要介绍。
什么时候我们不需要更大的视觉模型？
摘要。扩大视觉模型的规模已成为获得更强大的视觉表示形式的事实上的标准。在这项工作中，我们讨论了不需要更大的视力模型的观点。首先，我们演示了S镇定的S平原的力量（S 2），从而预先训练和冷冻较小的视力模型（例如，，vit-b或vit-l），在多个图像尺度上运行，可以胜过较大的模型（例如，VIT-H或VIT-G）在分类，分割，深度估计，多模式LLM（MLLM）基准和机器人操作中进行分类，分割，深度估计。值得注意的是，S 2在V ∗基准上的MLLM详细了解中实现了最先进的性能，超过了诸如GPT-4V之类的模型。我们检查了S 2是与模型尺寸的缩放相比，S 2是首选缩放方法。虽然较大的模型在硬性示例上具有更好的概括，但我们表明，多尺度较小模型的模型可以很好地近似较大的视觉模型。这表明当前大型预训练模型所学的大多数（如果不是全部）也可以从多尺度较小的模型中获得。我们的结果表明，多尺度较小的模型具有与较大模型的可比学习能力，并且具有S 2的预训练较小模型可以匹配甚至超过较大模型的优势。我们发布了一个可以在任何视觉模型上应用一条代码的python软件包：https：//github.com/bfshi/scaling_on_scales。
实验模拟较大的量子电路的超导量子量
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