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Ranovus Odin™ Analog-Drive CPO 2.0 配置...
Ranovus Inc. (“RANOVUS”) 今天在北美领先的光纤网络盛会 OFC 2021 上宣布，通过引入 Odin™ Analog-Drive CPO 2.0 架构，下一步将降低超大规模数据中心运营的功耗和总体成本。Ranovus 利用与领先的多太比特互连解决方案提供商 IBM Inc. (“IBM”)、TE Connectivity (“TE”) 和 Senko Advanced Components, Inc (“SENKO”) 的战略合作，为数据中心创建了第二代 CPO 2.0 配置。共封装光学器件 (CPO) 是一种创新方法，可在单个封装组件中为以太网交换机和 ML/AI 硅片提供 nx100Gbps PAM4 光纤 I/O，从而显着降低整个系统的成本和功耗。随着数据中心流量在人工智能和机器学习的推动下以前所未有的速度增长，网络基础设施必须在保持其总功耗和占地面积的同时扩大容量。 2020 年 3 月宣布的战略合作
MPO连接器随机交配IL与主套顶的IL
Andrei Vankov是Senko Advanced组件的应用工程师。他从托马斯·爱迪生州立大学（Thomas Edison State College）和宾夕法尼亚州立大学的MSEE获得了学士学位。他的职业生涯始于1993年的Sumitomo Electric Lightwave Corp，当时是一名光纤制造工程师，他在日本横滨使用Kaizen Methods从事活跃和被动组件的工作。作为马萨诸塞州富兰克林的高级光学设计工程师（成立为Advanced Inter Connect）Andrei Vankov开发了各种被动的光学组件和包装集成，以符合Telcordia行业标准。设计了光学互连，包括光学背平（MTP，HBMT，PhD，OGI）和用于高清应用程序的光纤SMPTE兼容广播连接器。在2013 - 2020年，安德烈（Andrei）在诺基亚分区射频系统（RFS）工作，在那里他为LTE RAN发射项目团队提供了领导地位。Andrei拥有光纤互连技术的美国和欧洲几项专利。Andrei拥有光纤互连技术的美国和欧洲几项专利。
引用Long CA，Ahrens RNM，Jones TT和Siders ZA（2024）一种用于保护物种的机器学习方法。正面。 3月科学。 11：
渔业旁观，与商业或娱乐性的未经使用或未托管的物种的相互作用（Davies等，2009）对许多物种产生负面影响，包括死亡率，使旁观者的减少成为海洋保护和薄纱管理的主要重点2018; Nelms等人，2021年；当旁观物包含受保护的物种，例如海洋哺乳动物，海龟，鲨鱼和海鸟（Moore等，2009; Wallace等，2013; Lewison et al。，2014; Komoroske and Lewison和2015; 2015; 2015; 2015; 2015年;降低旁观可以提高商业曲折的效率和有效性（Richards等，2018； Noaa Fisheries，2022; Senko等，2022），并限制了由于高水平的受保护物种相互作用而导致的填充风险。然而，鉴于大多数bychip的物种的相互作用率低以及受保护物种相互作用的稀有发生率的较低相互作用率，估计杂草捕获的水平可能具有挑战性（McCracken，2004；Amandè等，2012; Martin等，2015； 2015年； Stock等，2019）。渔业管理计划和法规通常需要估算和监视给定层中给定物种的兼容量。根据管辖区的不同，过度的旁观，定义不同，可能会导致调整习惯的监管变化，弯曲齿轮的变化，限制性活动的限制或整个封闭式封闭。1362）。因此，准确，准确地确定在填充中旁观的水平的能力是填充管理的关键组成部分。在美国，《马格努森 - 斯文森渔业保护与管理法》（MSA），濒危物种法（ESA）和海洋哺乳动物保护法（MMPA）（MMPA）适用于旁观物种和填充物，并要求管理机构来监视旁注。在MSA（50CFR§600.350）下，应最小化或避免征用，而受保护的物种兼容不能超过ESA（50 CFR 216.3）下的允许采取或超过MMPA下潜在的生物移除水平（U.S.C.通常，为了实现旁观监测目标，训练有素的钓鱼者观察者被放置在钓鱼容器上，以监视受保护的物种相互作用，并记录捕获和旁捕虫（NOAA Fisheries，20222），因为这些信息不需要记录在日志中。这些观察者收集的数据用于通过各种统计或数学手段来估计填充中的兼例水平。在许多情况下，基于样本的比率估计器（例如广义比率估计器或Horvitz-Thompson估计器）可以提供对旁观的无偏估计（McCracken，2000，2019）。还实施了基于模型的估计，包括通用线性模型（GLM），零插入模型，跨栏模型，贝叶斯模型和广义添加剂模型（GAMS），以说明少数协变量对纤维状雪橇的影响（McCracken，2004; Martin等； Martin等，2015; 2015年； 2015年；从这种方法中估算的临界估计，然后进一步介绍了在给定时期内（通常为一年）对某些物种的兼容限制的过程（Moore等，2009），以及其他下游产品和