XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System培训
Megascale：将大型语言模型培训扩展到10,000多个GPU
Qi Huang 1 Yangrui Chen 1 Zhi Zhang 1 Yanghua Peng 1 Xiang Li 1 Cong Xie 1 Shibiao Nong 1 Yulu Jia 1 Sun He 1 Hongmin Chen 1 Zhihao Bai 1 Qi Hou 1 Shipeng Yan 1 Ding Zhou 1 Yiyao Sheng 1 Zhuo Jiang 1 Haohan Xu 1 Haoran Wei 1 Zhang Zhang 1 Pengfei Nie 1 Leqi Zou 1 Sida Zhao 1 Liang Xiang 1 Zherui Liu 1 Zhe Li 1 Xiaoying Jia 1 Jianxi Ye 1 Xin Jin 2 , Xin Liu 1
AICTE 培训和学习 (ATAL) 学院 FDP 关于“AI-...
FDP 的范围 参加“提高电动汽车性能和可持续性的人工智能驱动解决方案”FDP 有很多好处。参与者将站在知识的最前沿，了解电动汽车和人工智能技术的最新进展。这些课程通过教授参与者（包括研究生）如何在电动汽车系统中应用人工智能驱动的解决方案来加强研究和开发。凭借新获得的知识，参与者可以领导创新项目并扩大他们的专业网络。该计划为参与者提供了对人工智能和电动汽车技术进步产生有意义影响的工具，促进了更高效、更环保的未来。 FDP 与行业高度相关，因为它涉及塑造交通未来的两个关键主题：人工智能 (AI) 和电动汽车 (EV)。人工智能技术与电动汽车的整合正在通过增强用户体验、安全性和优化来改变行业，直接支持减少碳排放和实现更绿色未来的努力，因为社会正在转向可持续能源解决方案。
火焰之翼 - DAE 行政培训学院
在帮助印度制造出令人敬畏的武器的同时，卡拉姆在个人生活中保持着苦行僧的严谨，每天工作 18 小时，练习维纳琴。卡拉姆以他特有的谦虚，将自己的伟大成就归功于老师和导师的影响。他描述了自己童年和青年时期的奋斗历程，生动地描述了南印度小镇的日常生活以及教育工作者的鼓舞作用。他描述了维克拉姆·萨拉巴伊博士等富有远见的印度科学家的作用，以及创建协调的研究机构网络的过程。这也是独立后的印度争取技术自给自足和防御自主权的传奇故事——这个故事既关乎科学，也关乎国内和国际政治。
2023需要教育培训
a。描述：每个学生成功的法案都要求所有麦金尼 - 文托·联络人参加全年的大规模麦金尼 - 文托培训。每个学校公司和特许学校必须每年接受麦金尼 - 文托联络人提供的相同培训。必须证明培训是一项有效或有前途的计划，并由印第安纳州的无家可归儿童和印第安纳州麦金尼 - 文托法案推荐。它可能包括电子演示文稿或基于技术的培训（包括在线系统上可用的自我浏览模块），指定材料的个人研究计划或由当前专业发展标准一致的管理机构批准的任何其他方法。McKinney-Vento联络培训在这里可以找到。b。此外，学校公司和特许学校必须为学校提供培训
计算机培训专家解决方案咨询计算机研究基础知识
1. 算盘（公元前 2500 年 - 公元前）：这是一种手持设备，由串在框架中的杆上的珠子制成。杆对应于数字的位置，珠子对应于数字。2. 纳皮尔骨算盘（公元前 2500 年）：这是由约翰·纳皮尔（1550 - 1617）发明的。它由带有适当标记的小杆组成。它是一种机械计算辅助工具，由九根这样的杆（称为骨）组成，每根代表 1 到 9 的数字。他还发明了对数，通过执行加法和减法可以进行除法和乘法。 3. 计算尺（1600 年）——威廉·奥特雷德（1575 - 660）：他于 1622 年发明了计算尺，但于 1632 年公布了这一发明。计算尺由表示数字对数的标记规则组成，还允许进行指数、三角函数等计算。4. 帕斯卡机械计算器（1600 年）或数字轮计算器：布莱斯·帕斯卡（1623 -1664 年）于 1642 年发明了第一台加法机，称为 Pascaline。黄铜矩形盒使用八个可移动的刻度盘，以 10 为基数对八个数字进行加法和求和。它可以以前闻所未闻的速度执行所有四种算术运算。 5. 莱布尼茨机械乘法器（1600 年）：1694 年，戈特弗里德·威廉·冯·莱布尼茨 (1646 年 -1716 年) 改进了帕斯卡林乘法器，发明了一种可以使用刻度盘和齿轮系统进行乘法的机器。
一般产品碳足迹（PCF）培训 - 第1部分
“可持续性对于我们未来的竞争力以及我们公司的成功至关重要。我们不再将可持续性视为“软技能”，而是核心能力。这就是为什么在2020年，我们明显将气候中立作为我们的公司管理和战略中的关键绩效指标。这样，我们清楚地强调了实现这些雄心勃勃的目标并随时跟进进步的承诺。”萨宾·贾斯库拉（Sabine Jaskula），管理委员会成员，负责可持续性。ZF整个供应链的脱碳至关重要。培训目标
建设政府的战略远见和预期能力和知识高级领导、政策课程和培训指南
前瞻性创新治理提供了一个框架来实现这一点。通过培育一个支持探索、实验和学习的环境，前瞻性创新治理有助于在治理体系内建立弹性和适应性。这种方法不仅仅是为未来做准备，而且是积极塑造未来，而战略远见是前瞻性创新治理的一个关键组成部分。建立一个授权环境和合法化和维持前瞻性创新治理工作所需的机构至关重要，因此确保战略远见和创新在更广泛的背景下实施，并让产生的知识产生影响 2 。
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背景与ODA捐助国家一起实施了发展中国家的许多基础设施发展。近年来，由于ODA项目及其自身系统的混合，公共工程的程序变得更加复杂。在某些情况下，没有适当准备规格，监督/检查系统和施工管理的标准，其中一些国家正在面临复杂的问题，例如建筑工程中的质量控制，时间表和安全管理。因此，对于当前和未来的执行官来说，他们在中央 /地方政府或政府附属组织的基础设施开发方面负责项目管理，以便能够系统地改善问题，以便适用于需求或某些标准。做什么？参与者应学习计划和评估公共工程的管理技能，以便能够建立有效促进其项目的策略或想法。为谁？该计划专为当前和未来的执行官员设计，负责中央 /地方政府的公共工程管理或目标国家的相关公共组织。如何？该计划由所有参与者的共同主题组成。它涵盖了计划和评估方面的广泛管理技能。要求每个参与者在计划开始时在其工作报告中描述的组织中所描述的条件和问题。在计划结束时，他们应使用该计划中学到的知识和技术制定行动计划。
培训大语言模型
培训大语言模型（LLM）已成为人工智能进展的核心，数据集，培训前和训练后方法在其性能和可扩展性方面扮演着互补的角色。此博士学位课程探讨了训练这些模型的关键阶段，并强调了数据对下游任务中模型性能的影响。学生将通过全面研究数据集构建，优化技术，缩放定律，培训前策略，合成数据生成以及培训后的改进（例如，进行微调和对齐方式），通过全面的研究构建LLM的理论和实践。该课程将结合理论指导与动手实验相结合。学生将洞悉：＃＃创建高质量，多样化和有效数据集的原则和方法。＃＃¢优化策略，用于大规模模型培训，包括计算效率。＃＃经验缩放定律及其对模型大小和数据集大小的影响。＃¢利用合成数据及其在改善概括和鲁棒性中的作用。＃＃训练技术，例如人类反馈（RLHF）的增强学习以及与期望的结果结合。