XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System群集
呼吁招标OSRA群集参考。 24.RTI.OP.185
•社会和经济各个部门的努力减少温室气体排放，包括公共机构（国家，地区和地方当局）；私人商业实体； or non-commercial organisations (unions, civil society organisations, educational institutions, consumer groups), and • sustainable renewable energy, • energy efficiency, • the EU Emissions Trading System, • energy and greenhouse gas intensive industrial production, • land use, agriculture and forestry, • increase of carbon sequestration in ecosystems, • zero and near-zero emission transport solutions and fuel/energy options, • fluorinated greenhouse气体和臭氧耗尽的物质，•碳捕获和使用，碳捕获和存储以及碳去除•温室气体监测和报告。
埃塞俄比亚紧急庇护所和非食品群集...
ES/NFI集群包括国家和国际非政府组织（NGOS），国际组织和联合国（联合国）机构，这些机构为流离失所的人口提供了人道主义庇护所和NFI响应。该集群自2008年以来一直在埃塞俄比亚运营。埃塞俄比亚的三年ES/NFI群集策略涵盖了2025年至2027年的期间。它承认埃塞俄比亚各个环境的多样性和复杂性以及每个位置的特定需求。该战略是随着政府和其他相关利益相关者的参与而制定的，包括其他集群和合作伙伴，并与全球庇护所集群（GSC）保持一致。它还认识到需要与其他部门进行庇护和NFI援助的密切协调和整合，以满足受影响人群的更广泛需求。该战略是基于这样的前提：庇护所和NFI干预应是互补的，并与政府和民间社会的努力保持一致。
co3+ -o-v4+ covox纳米棒中的群集，以提高...
co 3+ -o-v 4+在Covox纳米棒中的簇，以提供高效且稳定的电化学氧气进化chaoran Jiang，Ji Yang，Ji Yang，Tingting Zhao，Lunqiao Xiong，Zheng-Xiao Guo，Yujing Ren，Yujing Ren，Haifeng Qi，Haifeng Qi Qi Qi Qi Qiiia d. Xiong，Junwang Tang教授化学工程系，伦敦大学学院，伦敦Torrington Place，WC1E 7JE，英国。电子邮件：junwang.tang@ucl.ac.uk tingting Zhao博士，Zheng-Xiao Guo教授，伦敦大学学院化学系，英国WC1H 0AJ，伦敦戈登街20号。 香港香港大学的化学系；中国公关杭州研究与创新研究所HKU Zhejiang。 Chaoran Jiang博士，Ji Yang，Yujing Ren博士，Haifeng Qi，Aiqin Wang State催化局主要实验室，达利安化学物理研究所，中国科学院，达利安，达利安，116023，中国。 电子邮件：aiqin.wang@dicp.ac.cn关键字：CO 3+ -O-V 4+群集，纳米棒，电催化剂，氧气进化，稳定性，稳定性电子邮件：junwang.tang@ucl.ac.uk tingting Zhao博士，Zheng-Xiao Guo教授，伦敦大学学院化学系，英国WC1H 0AJ，伦敦戈登街20号。香港香港大学的化学系；中国公关杭州研究与创新研究所HKU Zhejiang。 Chaoran Jiang博士，Ji Yang，Yujing Ren博士，Haifeng Qi，Aiqin Wang State催化局主要实验室，达利安化学物理研究所，中国科学院，达利安，达利安，116023，中国。 电子邮件：aiqin.wang@dicp.ac.cn关键字：CO 3+ -O-V 4+群集，纳米棒，电催化剂，氧气进化，稳定性，稳定性香港香港大学的化学系；中国公关杭州研究与创新研究所HKU Zhejiang。Chaoran Jiang博士，Ji Yang，Yujing Ren博士，Haifeng Qi，Aiqin Wang State催化局主要实验室，达利安化学物理研究所，中国科学院，达利安，达利安，116023，中国。 电子邮件：aiqin.wang@dicp.ac.cn关键字：CO 3+ -O-V 4+群集，纳米棒，电催化剂，氧气进化，稳定性，稳定性Chaoran Jiang博士，Ji Yang，Yujing Ren博士，Haifeng Qi，Aiqin Wang State催化局主要实验室，达利安化学物理研究所，中国科学院，达利安，达利安，116023，中国。电子邮件：aiqin.wang@dicp.ac.cn关键字：CO 3+ -O-V 4+群集，纳米棒，电催化剂，氧气进化，稳定性，稳定性
通过群集掩模的有效视力语言预训练
图像包含大量冗余信息，使其具有挑战性地在大规模上从它们中有效地了解它们。最近的工作通过在视觉语言构想学习期间掩盖图像贴片来解决这个问题[15,33,36,70]。一种简单的方法是随机放下大部分斑块，通过降低每个训练迭代中的计算成本和记忆使用量，从而更有效地培训训练[36]。替代策略是掩盖语义相关的贴片[15，33，70]，例如属于同一对象的贴片。这迫使学习的模型预测从上下文中描述缺少场景结构的单词，从而改善了学识渊博的表示。但是，这种方法需要一种单独的机制来将语义重新贴定的补丁分组在一起，这为学习过程增加了相当大的复杂性，并且计算上很昂贵。我们提出了一种简单的掩盖策略，用于避免这些缺点的多模式对比学习。在训练期间，我们掩盖了斑块的随机簇（图1）。对于此聚类，我们将Patches的原始RGB值用作特征表示。我们的方法利用了一个事实，即视觉相似性的简单度量通常可以限制相干的视觉结构，例如对象部分[18，53]，
dynamollm：设计LLM推理群集的性能和能源效率
摘要 - 生成大语言模型（LLM）的快速发展和广泛采用使它们成为各种应用程序中的关键工作量。今天，LLM推理群集会收到大量具有严格服务级别目标（SLO）的查询。为了达到所需的性能，这些模型在渴望的GPU上执行，从而导致Interence簇消耗大量能量，并且因此导致过多的碳发射。幸运的是，我们发现有一个很好的机会来利用推理计算属性和推理工作载荷中的波动的异质性，以显着提高能源效率。但是，如此多样化且动态的环境在不同的系统配置中创建了一个较大的搜索空间（例如，，实例数量，模型并行性和GPU频率）转化为不同的绩效权衡。为了应对这些挑战，我们提出了Dynamollm，这是LLM推理环境的第一个能源管理框架。dynamollm会自动，动态地重新配置推理群集，以优化服务性能SLO下的LLM服务的能量和成本。我们表明，在服务级别，Dynamollm可以保留53％的能源和38％的运营碳排放，并在满足潜伏期SLOS的同时，为客户降低了61％的成本。
生物学旧森林样品群集等级指南秋季2024
- 动物需要氧气来呼吸，因此21％的氧气水平将使更多的两栖动物从泥盆纪开始时看到的12％水平发展。- 在泥盆纪期间，大气中可用O 2的水平升高使利用氧气数量从接近零增加到大约十二的昆虫增加。4 [1]允许1个学分。可接受的答复必须包括对提供的具体证据的评估，但不限于：
基于大数据模糊K-均值群集的英语教学能力的评估算法
回答传统英语教学能力评估算法中大数据信息不准确的分类问题，本文提出了基于大数据模糊K-Means Clustering的英语教学能力估计算法。首先，本文建立了约束参数索引分析模型。其次，定量递归分析用于评估大数据信息模型的功能，并实现功能约束特征信息的熵特征提取。最后，通过整合大数据信息融合和K-Means聚类算法，该文章可以实现用于英语教学能力的指标参数的聚类和集成，准备相应的教学资源分配计划，并评估英语教学能力。实验结果表明，使用此方法评估英语教学能力具有良好的信息融合分析能力，并提高了教学能力评估的准确性和教学资源应用的效率。
量子启发的算法，用于单一耦合群集理论的分解形式
摘要：统一耦合簇理论（UCC）的分解形式是一种有前途的波功能ANSATZ，用于变异量子本质量算法。在这里，我们基于单个UCC因子的精确操作员身份，为UCC提供了一种量子启发的经典算法。我们实现了该算法，用于计算H 10线性链和H 2 O分子，具有单ζ基集和双ζ基集，以作为波功能的ANSATZ提供洞察力。我们发现，对于弱相关的分子，UCC的分解形式提供了与常规耦合簇理论（CC）相似的精度。对于密切相关的分子，CC经常分解，UCC显着超过了配置相互作用（CI）ANSATZ。因此，在弱相关的区域中，UCC的分解形式是准确，有效且可靠的电子结构方法。现在，该经典算法允许对量子计算机的预期结果以及将耦合群集技术应用于更紧密相关的分子的预期结果。
简单的蓝色能量（奥克尼）有限公司| Corpack Wave群集
在任何情况下，欧洲海洋能源中心有限公司或其雇员或代理商都不会对您或其他任何人负责依赖本报告中信息或任何结果，特殊或类似损害的任何决定或诉讼，即使告知可能遭受此类损害的可能性。尽管我们已经尽一切尝试确保报告中包含的信息是从可靠来源获得的，但作者和欧洲海洋能源中心既不承担任何责任，并排除了与使用信息或意见有关的损害和损失的所有责任，这些损失和损失与本报告中所包含的信息或表达相关，包括但不限于任何错误，包括任何错误，或者是犯有任何误差，或者是误导，或者是误导或误解，遗漏，遗漏，遗漏，遗漏或误解，结果。虽然我们认为内容是在写作之日为真实和准确的，但我们对与特定情况或特定情况有关的任何内容的准确性，货币或适用性都没有保证或保证。