XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemserve
彻底改变批发企业服务客户的方式
自行开发订购应用程序可能是一个有吸引力的选择，因为它可以让您完全控制设计和功能。然而，这需要花费大量的时间、金钱和资源。开发和维护一个功能齐全的订购应用程序需要一支由开发人员、设计师和其他员工组成的团队，这在工资、设备和软件成本方面很快就会增加。
潜在的邮政业务模型为MSMES
这对于FSP或“本金”与可靠的代理或代理网络互动并可以帮助他们管理运营风险，例如使其对欺诈责任或与客户保护相关的问题至关重要。例如，移动货币代理通常是移动货币提供商（MMP）的现金和现金（CICO）点，辅助公用事业付款和国内汇款，而其他交易，而银行通讯员（BC）代理可以代表银行接受存款。
自动化设备、自助服务和支持设备
• Windows Embedded POS Ready 2009 • 3M 15 英寸多点触控可分级触摸屏 • 1500 尼特 LED 背光半透反射显示屏 • 定制包装以增强您的网站品牌 • 100% 不锈钢外壳 • 安全的 EMV Lvl 2 信用卡/借记卡处理 • 用于在 Pump 和店内进行代码销售的 POS 界面 • 带有可编程收据信息的高速热敏打印机 • 非接触式近场通信接收器 • 3 个室外级 10W 扬声器，用于立体声/对讲 • 带有雷电抑制功能的 100 BaseT 以太网端口 • 第三方认证的 PCI 兼容信用卡和礼品卡接受 • 售后广告（“托管视频”） • 清洗菜单功能可显示每次清洗所包含的内容 • 选择销售功能可允许销售最多两项额外服务 • 带有可选安全警报的锁定系统
SERVE 360 报告 - 万豪国际 Serve360
本报告包含基于万豪管理层当前假设和预期的某些前瞻性陈述，包括有关我们的环境、社会和治理 (ESG) 目标、承诺和计划以及其他业务计划、举措和目标的陈述。这些陈述通常伴随着“目标”、“希望”、“相信”、“估计”、“计划”、“渴望”或类似词语。所有此类陈述均旨在享受 1934 年《证券交易法》（经修订）第 21E 条所定义的前瞻性陈述安全港保护。由于情况变化、假设未实现或其他风险、不确定性和因素，我们的实际未来结果（包括我们目标、目标或承诺的实现）可能与我们的预测结果存在重大差异。此类风险、不确定性和因素包括讨论的风险因素
社会保障能起到经济稳定器的作用吗？
所有作者均来自波士顿学院退休研究中心。Laura D. Quinby 是高级研究经济学家，Robert Siliciano 是研究经济学家，Gal Wettstein 是高级研究经济学家。本文报告的研究是根据美国社会保障局 (SSA) 的一项拨款进行的，该拨款是退休和残疾研究联盟 (RDRC) 的一部分。所表达的发现和结论仅代表作者的观点，不代表 SSA、联邦政府的任何机构或波士顿学院的观点。美国政府及其任何机构或其任何雇员均不对本报告内容的准确性、完整性或实用性作任何明示或暗示的保证，也不承担任何法律责任。本文中对任何特定商业产品、工艺或服务的商品名、商标、制造商或其他方面的引用并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构的认可、推荐或支持。
功率感知的深度学习模型与μ-Serve一起服务
摘要随着大型深度学习模型的日益普及 - 服务工作量，迫切需要减少模型服务集群的能源消耗，同时对满足满足的吞吐量或模型服务的延迟需求。模型多路复用方法，例如模型阶段性，模型放置，复制和批处理旨在优化模型服务性能。但是，它们没有利用GPU频率缩放机会来节省。在本文中，我们证明了（1）GPU频率缩放在功率节省中用于模型服务的好处； （2）对细粒度模型多路复用和GPU频率缩放的共同设计和优化的必要性。我们探索了共同设计的空间，并提出了一种新型的功能感知模型服务系统µ-Serve。µ-Serve是一个模型服务框架，可优化在均质GPU群集中有效使用多个ML模型的功耗和吞吐量/吞吐量。生产工作负载的评估结果表明，通过动态GPU频率缩放（降低61％）而无需违反SLO的动态频率缩放（最多减少61％），可节省1.2–2.6倍的功率。