今天,≈20%的电消耗用于制冷;而,最终能量的约有50%用于加热应用。在这种情况下,许多冷却装置和热泵正在过渡到使用CO 2作为环保制冷剂,有利于碳圆形经济。尽管如此,CO 2仍然存在一些局限性,例如较大的工作压力(70-150 bar)和31°C的临界点,这损害了效率并增加了技术复杂性。最近,报告了MIL-53(Al)化合物中一种创新的呼吸 - 解放机制,这意味着在CO 2加压下,结构过渡的加压促进了气体吸附,并克服了独立CO 2的局限性。在这里,据报道,MOF-508B的呼吸 - 热量效应超过40%的MIL-53(AL)。此外,在室温下运行的第一个温度计设备,在CO 2的26 bar下使用。在这些条件下,该材料的值为𝚫t≈30K,达到56°C的加热温度,冷却温度为-10°C,这对于空间加热,空调,食物制冷和冷冻应用已经有用。
随着Midjourney继续其发展旅程,它是一种有力的工具,具有革新艺术和设计过程的潜力,使创造力民主化,无论艺术专业知识如何。期待,该计划具有令人兴奋的可能性,设想了个性化艺术体验等应用程序以及对观众的手势和情感做出反应的互动艺术品。在AI驱动的创造力的动态景观中,Midjourney是开拓者,标志着AI在艺术表达领域中的变革潜力。
2023 年 1 月,皮尤慈善信托基金会主办了首届全球渔业监测人工智能峰会,该峰会汇集了来自世界各地的专家,讨论人工智能和机器学习 (AI/ML) 如何帮助确保全球渔业的更大透明度和问责制,特别是与电子监测 (EM) 技术结合使用时。在会议期间,与会者一致认为,制定一个 AI/ML 词汇表将大有裨益,以促进在该领域工作的众多利益相关者使用通用语言。会议结束后,一小部分与会者完善了以下术语和定义列表。认识到自动化、电子监控及其各自政策的快速发展,这些术语和定义可能会不断发展并需要未来的审查。此外,这些术语在不同的部门、情况和/或特定情况下可能会有不同的理解和定义。因此,在阅读和使用这些术语时,应理解它们是动态的,将来可能会修改。我们要感谢所有峰会参与者的初步意见,并感谢 Amanda Barney、Matt Dawkins、Jimmy Freese、Jamie Gibbon、Raiana McKinney、Hilario Murua、Marlon Roman 和 Michael Stanley 在编写本词汇表方面所做的额外努力。
Transformer 模型的成功将深度学习模型规模推向了数十亿参数,但单 GPU 的内存限制导致在多 GPU 集群上进行训练的需求迫切。然而,选择最优并行策略的最佳实践仍然缺乏,因为它需要深度学习和并行计算领域的专业知识。Colossal-AI 系统通过引入统一接口将模型训练的顺序代码扩展到分布式环境,解决了上述挑战。它支持数据、管道、张量和序列并行等并行训练方法,并集成了异构训练和零冗余优化器。与基线系统相比,Colossal-AI 在大规模模型上可以实现高达 2.76 倍的训练加速。
本文档是 PYRAMID Exploiter's Pack 的一部分,旨在阐明实施 PYRAMID 架构的通用方法。PYRAMID 参考架构并非为任何特定系统而创建。用户有责任确保使用本文档创建的任何文章满足任何所需的操作、功能和安全需求。作者不对因用户未能验证使用本文档生产的任何产品的安全性而造成的任何损失承担任何责任,也不对因用户未能满足任何技术规范而造成的任何损失承担任何责任。
盆栽微型玫瑰是流行的室内装饰植物。由于消费者的需求,每年都会将不同的品种引入市场。最广泛使用的用于开发盆栽缩影的方法是交叉育种。研究了六个不同的流行锅微型玫瑰,作为女父母,罗莎·奇异果(Rosa Centifolia)和黑人巴克卡拉(Backa Baccara)作为男性父母以及190个f 1杂种,以确定可交叉性和杂种效应的程度以及用于确定微型玫瑰繁殖潜力的几种定量和定性性状的杂种效应。花粉生存能力和花粉发芽率的百分比分别在48.61%和61.27%和23.26%和32.19%之间。所有品种在水果集,果实的重量,总组,种子的重量,每种水果的种子数量和种子发芽率之间表现出很强的相关性。品种罗莎·怀特(Rosa White Star)作为女性父母,表现出良好的果实和交叉成功,而胡安妮塔·科尔达娜(Juanita Kordana)的交叉成功率很差。穿越后的最大设置是Rosa White Star×R。Centifolia,占水果的75%,132个总种子和0.68 g的种子重量。从Rosa Bling Love Star×R.Centifolia获得的每种水果种子数量最多(12.63),红色浪漫×黑色Baccara的种子速率最大发芽(48%)。杂产和杂种的潜力各不相同,并且在F 1后代之间的各种定性和定量性状方面表现出对比度的表现。通过基于表型变异的聚类分析将父母和F 1杂种分为三组。
Transformer 模型的成功将深度学习模型规模推向了数十亿参数,但单 GPU 的内存限制导致在多 GPU 集群上进行训练的需求迫切。然而,选择最优并行策略的最佳实践仍然缺乏,因为它需要深度学习和并行计算领域的专业知识。Colossal-AI 系统通过引入统一接口将模型训练的顺序代码扩展到分布式环境,解决了上述挑战。它支持数据、管道、张量和序列并行等并行训练方法,并集成了异构训练和零冗余优化器。与基线系统相比,Colossal-AI 在大规模模型上可以实现高达 2.76 倍的训练加速。