XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System正以
idc-genai 正以创纪录的速度发展。......
另一方面，企业级工作负载的 GenAI 基础设施可以使用标准系统构建，无需加速。IDC 预测，到 2024 年，超过 50% 的 GenAI 系统将不会加速；因此，任何人都可以开始使用标准服务器和网络部署他们的 GenAI 基础设施。对于需要它们的人，GPU 也可用。部署 AI 基础设施有多种选择，还有多种类型的 GenAI、AI、ML 和数字孪生，它们将以不同的方式使不同的公司受益。在标准服务器上运行 GenAI 有好处，因为 GenAI 软件堆栈通常受支持。投资于本地标准基础设施的公司将能够比其他公司更快地推进他们的 GenAI 计划。IT 团队必须开始评估各种 GenAI、AI、ML 和数字孪生算法，以确定哪些算法对他们的业务影响最大。
Microsoft Word - PhD_Thesis_Gary_final 更正以粘贴到可打印版本
在经济的短期主义框架内管理制造业的维护并考虑随之而来的长期成本影响是困难的。管理维护的复杂性日益增加及其对业务结果的影响要求采用更先进的方法来通过在生产系统环境中开展有效活动来支持长期发展。这种基于问题的设计科学研究已经发展成为一种新颖的基于混合模拟的优化 (SBO) 框架概念，该框架分别将多目标优化 (MOO) 与系统动力学 (SD) 和离散事件模拟 (DES) 相结合。其目标是支持管理人员在战略和运营层面进行决策，以确定活动的优先顺序，从而提高维护和生产绩效。为了举例说明混合 SBO 框架，本研究提出了一个 SD 模型来研究维护性能和成本的动态行为，旨在为支持维护实践的长期战略发展提供见解。该模型提倡从系统角度看待维护成本，其中包括动态后果成本，这是整个组成反馈结构中多个相互作用的维护级别的综合结果。这些级别包括从应用的维护方法组合到由此产生的生产主动性，例如计划停机时间与计划外停机时间之间的比率，持续性