通过使用人工智能来转变人才实践并支持基于技能的方法,组织可以节省时间并提高生产力。更具体地说,以技能为基础的重点可以改善人才安置,留住高绩效员工,6 并减少错误招聘的数量。7 然而,将人工智能和基于技能的方法相结合的组织将获得更多收益。他们将能够预测人才缺口,更有效地匹配候选人,并在人才市场中发现新的机会。这包括快速适应组织和人才变化的能力,减少招聘和匹配中的偏见,并通过内部匹配和个性化劳动力发展提高整个劳动力队伍的整体保留率。人工智能驱动和基于技能的结合培养了应对许多组织面临的人才挑战所需的敏捷性。这种方法还可以提高员工满意度和参与度,从而带来良好的员工体验。
来源Intel测量的结果与H100数据源:https://github.com/nvidia/tensorrt-llm/blob/ain/ain/main/main/aind/courds/cource/perferct/perf-overview.md Input-uptup-output序列:128-2048tps on 2 Accelerators/gpus/gpus。Intel结果在2024年11月9日获得。硬件:两个Intel Gaudi 3 AI加速器(128 GB HBM)与两个NVIDIA H100 GPU(80 GB HBM); 。软件:Intel Gaudi软件版本1.18.0。有关H100软件详细信息,请参见NVIDIA链接。结果可能会有所不同。基于公开信息的定价估算和英特尔内部分析
Supergen ORE 中心是一个由工程和物理科学研究委员会 (EPSRC) 资助的 900 万英镑项目,该项目汇集了学术界、工业界、政策制定者和公众,以支持和加速海上风电、波浪和潮汐技术的发展,造福社会。该中心由普利茅斯大学领导,包括来自阿伯丁大学、爱丁堡大学、埃克塞特大学、赫尔大学、曼彻斯特大学、牛津大学、南安普顿大学、斯特拉斯克莱德大学和华威大学的联合主任。Supergen ORE 中心是 EPSRC 创建的三个 Supergen 中心和两个 Supergen Network+ 之一,旨在提供可持续发电和供应方面的战略和协调研究。https://www.supergen-ore.net/ 由 Martin Budd 设计顾问设计
在这篇推测性文章中,我认为太空经济活动的扩张可能提供一种独特而有希望的方式,可以无限期地摆脱经济学家所说的“长期停滞”——一种自我实现的、持续低迷的经济增长状态,这种状态日益威胁着高收入国家。经济学家指出,长期停滞的驱动因素既有供应方也有需求方,而将太空作为投资焦点至少在原则上可以解决这两个问题。在供应方面,太空是一个无限的前沿,就像过去的前沿一样,它可能激发个人主义、创新和世界建设,从而可持续地提高生产力和人口增长。在需求方面,如果美国对增加太空经济活动的公共投资达到历史最高水平,则可以显著增加总需求。
紧凑型扁平拉伸试验样品制备机旨在以节省空间的形式提供精度和效率,是小型和大型实验室的理想选择。该机器结构坚固,界面友好,可确保为拉伸试验提供一致的样品制备,大大缩短设置时间,同时提高结果的准确性。其先进的功能(包括自动化流程和快速切换功能)使其成为满足各种材料测试需求的可靠解决方案,可提供卓越的重复性和性能。
传统的烧结技术需要很长的加工时间——炉子需要几个小时才能加热,然后再花几个小时来“烘烤”陶瓷材料——这在固态电池电解质的开发中尤其成问题。替代烧结技术(如微波辅助烧结、放电等离子烧结和闪光烧结)因各种原因而受到限制,通常是因为它们是特定于材料的和/或昂贵的。
1 Aniti, Lori 和 Smith, Susanna。2023 年 10 月 30 日。加州的太阳能和风能发电量削减正在增加。美国能源信息署。https://www.eia.gov/todayinenergy/detail.php?id=60822 2 Gill, Liz、Gutierrez, Aleecia 和 Weeks, Terra。2021 年。2021 年 SB 100 联合机构报告,在加州实现 100% 清洁电力:初步评估。加州能源委员会。https://www.en- ergy.ca.gov/publications/2021/2021-sb-100-joint-agency-report-achieving-100-percent-clean-electricity 3 加州能源委员会。2023 年 10 月 24 日。加州能源存储实现前所未有的增长,这是该州清洁能源转型的关键组成部分。https://www.energy.ca.gov/news/2023-10/california-sees- impossible-growth-energy-storage-key-component-states-clean
提出了一种综合发电、输电和储能规划模型,该模型考虑了短期约束和长期不确定性。该模型通过机组承诺约束来表示短期运行,从而可以准确量化可再生能源系统中灵活性选项的价值。长期不确定性通过场景树表示。结果模型是一个大规模多阶段随机混合整数规划问题。为了克服计算负担,提出了一种基于新型列生成和共享算法的分布式计算框架。通过应用于 NREL 118 总线电力系统的研究案例证明了所提出方法的性能改进。结果证实了同时对短期约束和长期不确定性进行建模的附加值。计算案例研究表明,所提出的解决方案在计算性能和准确性方面明显优于最先进的技术。所提出的规划框架用于评估储能系统在向低碳电力系统过渡过程中的价值。
摘要 医疗器械代表了一类广泛的产品,旨在用于预防、诊断、监测、治疗或缓解疾病或损伤。近年来,医疗器械的发展已导致越来越多的产品含有“物质”,由于其存在形式和使用部位与药品相似,通常被称为“边缘”产品。欧盟 (EU) 的监管文件在许多监管领域都考虑了基于物质的产品;在治疗学中,他们根据产品的主要作用机制将“医疗器械”与“药品”区分开来。这种区别通常不是直观的,而是基于对“药理、免疫和代谢作用机制”等基本术语的正确解释,这些术语具有重要的监管意义。本文讨论了正确解释这些术语的问题,并希望引起药理学家的兴趣,设计适当的实验范例,以严格、科学地解释由物质制成的医疗器械的正确作用机制。