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Xeureka加速与机密计算的协作药物发现生成的AI如何改变公共部门？
使用NVIDIA预读的模型和AI铸造厂，您可以在任何地方（任何地方）构建和自定义生成AI模型。nvidia ai铸造厂配备了生成模型架构，工具和工作流程，它们在NVIDIA加速基础架构上运行，以培训，自定义，优化和部署生成AI。基础模型可以开箱即用，也可以在专有数据集上进行精细调整，以返回更精确的响应，并通过最大程度地减少令牌使用量来降低运营成本。
Pylontech闭环BMS Integration M.Docx
选择电池类型后，在调试期间要进行的最后一个设置是低压断开（LVD）和低压重新连接（LVR）负载控制设置。但是，当使用塔锂电池电池配置为闭环BMS时，该系统将强制执行最小的载荷SOC断开20％，而最小负载SOC重新连接了25％。这会影响负载配置文件设置，如下所示：●如果所选的预设或自定义负载配置文件使SOC负载断开并重新连接禁用，则系统将自动将SOC负载将连接设置为20％，而SOC负载在引导时将其设置为25％。●如果所选的预设或自定义负载配置文件与SOC负载断开并分别重新连接20％和25％，则系统将分别在启动时自动将值提高到20％和25％。●如果所选的预设或自定义负载配置文件与SOC负载断开并分别重新连接20％和25％，则在启动时没有覆盖设置。
最大限度地发挥定制 RISC-V 矢量扩展的潜力，以加速 SHA-3 哈希函数
摘要。SHA-3 被认为是最安全的标准哈希函数之一。它依赖于 Keccak-f[1 600] 置换，该置换对 1 600 位的内部状态进行操作，主要表示为 5 × 5 × 64 位矩阵。虽然现有实现通常以 32 位或 64 位的块顺序处理状态，但 Keccak-f[1 600] 置换可以通过并行化加速。本文首次通过 32 位和 64 位架构上的自定义向量扩展探索基于 RISC-V 的处理器中 Keccak-f[1 600] 并行化的全部潜力。我们分析了由五个不同步骤映射组成的 Keccak-f[1 600] 置换，并提出了十条自定义向量指令来加速计算。我们在 SystemVerilog 中描述的 SIMD 处理器中实现了这些扩展。我们将我们的设计性能与基于矢量化专用指令集处理器 (ASIP) 的现有架构进行了比较。我们表明，得益于我们精心选择的自定义矢量指令，我们的设计性能优于所有相关工作。
SAP Signavio Process Transformation Suite 的功能范围描述
指标库 从 500 多个内置指标中进行选择，指定每个流程中可用的指标、根据源系统和流程类型分类和推荐的指标、创建自定义指标以及通过导出和导入跨工作区共享指标。使用 SAP Signavio Process Intelligence 指标库中的指标来监控主要绩效指标。SAP Signavio Process Intelligence 附带一组标准指标，可快速启动分析。可以使用 SAP Signavio 分析语言 (SIGNAL) 自定义指标。
薄数据，厚度描述：在局部土地使用模拟中建模社会环境解决问题的轨迹
摘要。许多学习技术现在能够基于用户活动来支持内容的用户自定义和体验的自动个性化。但是，自定义和个性化之间存在一个权衡：教育者或学习者对定义体验的参数的控制权越多，开发学习分析模式的困难就越困难，可以可靠地评估学习并相应地适应系统。在本文中，我们提出了一种新颖的量化宽松方法，用于自动为土地利用计划模拟IPLAN生成学习分析模型，该模型使用户能够构建对社会环境问题的自定义局部模拟。特别是，此方法采用数据模拟和网络分析来使用日志数据构建一个测量空间。此空间可用于在无法提前指定规范性测量标准的上下文中分析用户的问题解决过程。这样做，我们认为即使没有丰富的定性数据，也可以开发和采用量化宽松的方法，从而促进基于用户在数字系统中的活动的相对较薄的记录，促进了复杂过程的厚度（ER）描述。
基于多路复用PCR的图书馆准备套件定制平台
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