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SunMate - altE 商店
对于想要环保且低成本替代热能的房主来说，Environmental Solar Systems 生产的 SunMate 太阳能电池板是理想之选。我们的太阳能电池板让您可以享受来自太阳的免费能源，而不会对环境造成任何不利影响！SunMate 从您的家中抽取冷空气，将其引导通过吸收板，在那里被太阳能加热，然后将热空气循环回您的家中。当吸收板达到 110º F 时，内置恒温器会自动打开鼓风机，当达到 90º F 时，鼓风机关闭。SunMate 与其他太阳能电池板的不同之处在于其设计。一体式结构带来流线型外观，不会影响您家的外观。重型铝制组件带来优质结构，确保使用寿命长且无需维护。Environmental Solar System 生产的 SunMate 高效且经济实惠。单个电池板可加热 750 平方英尺。双密封太阳能玻璃可消除空气渗透和漏水。聚异氰脲酸酯隔热材料可使热量损失极低，节能风扇每天的运行成本仅为几美分。SunMate 垂直安装，安装在您家或建筑物的南侧或屋顶上。该设计可容纳 2” x 4” 或 2” x 6” 结构。并行安装允许您集成多个面板以完成大型加热工作。
KMART简报和商店旅行
作为简报的一部分包含的三个视频和Southland Store的虚拟步行路线可在https://www.wesfarmers.com.au/kmart-briefing-apr21上找到。
使用 AI 驱动型 SD-WAN 打造未来商店
无论是内部开发和维护还是作为托管服务，无隧道 AI 驱动的 SD-WAN 解决方案都可帮助零售商融合数字和物理世界，提供无与伦比的店内体验以及优化的运营商体验。它非常灵活，使零售店能够灵活地即时添加、删除或修改服务，移动位置，修改连接以及轻松添加新商店。它优化了连接性，使商店能够根据实时可用性和性能动态地通过最佳连接路由流量。它是安全的，使用零信任安全模型，可确保只有授权的流量才能穿越网络。它提供 AI 驱动的用户体验洞察和 AIOps，以快速识别网络问题，从而减少 MTTR。而且它具有成本效益。
在与S3兼容的对象存储中使用数据
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Hopsworks功能商店用于机器学习
数据管理是建筑物学习（ML）系统的最具挑战性的方面。ML系统可以在培训模型时读取大量历史数据，但是推理工作负载更加多样，具体取决于它是批处理还是在线ML系统。ML的功能存储最近已成为一个单个数据平台，用于管理整个ML生命周期中的ML数据，从功能工程到模型培训到推理。在本文中，我们将HOPSWORKS功能商店提供用于Ma-Chine学习，作为一个高度可用的平台，用于管理使用API支持柱状，面向行的和模拟搜索查询工作负载的API支持。我们介绍和解决由功能存储所解决的，由功能存储与功能重复使用，如何组织数据转换以及如何确保功能工程，模型培训和模型推理之间的正确和一致的数据。我们提出了为功能商店构建高性能查询服务的工程挑战，并展示了Hopsworks如何优于现有的云功能存储，用于培训和在线推理查询工作负载。
一家用于机器学习的列商店 - 金条
摘要在过去的二十年中，在将柱状存储应用于数据仓库和分析方面取得了重大成功。但是，机器学习的快速增长带来了新的挑战。本文介绍了金条，这是一种针对机器学习工作负载量身定制的柱状存储系统。BULLION解决了数据合规性的复杂性，优化了长序列稀疏特征的编码，有效地管理了广泛的投影，引入了存储中的特征，启用了用于多模式训练数据的优质顺序读取，并提供了一个全面的级联编码框架，可将多样化的编码框架融合到多样化的架构中，以组合模构，并通过模态组合。通过与ML应用程序的不断发展的要求保持一致，Bullion促进了柱状存储和处理在现代应用程序场景中的应用，例如广告，推荐系统和属性AI中的应用程序。初步的实验结果和理论分析表明，与现有的柱状储物解决方案相比，面对机器学习工作负载的独特需求，金条提高了实现强大性能的能力。金条大大降低了DELES合规性的I/O成本，通过其优化的编码方案可用于稀疏特征，从而节省了大量存储，并证明了元数据解析速度用于广泛的预测。这些进步使金条能够成为机器学习基础架构未来的重要组成部分，使组织能够有效地管理和处理现代AI应用程序中培训和推断所需的大量数据。