长期来看，随着技术的持续进步和应用场景的日益拓展，大模型会与保险业务深度融合，有望为保险业带来更大的业务效率提升和服务质量改善，成为企业重要的IT基础设施之一。同时，保险行业也应密切关注技术发展动态，制定合理的应用策略，并注重风险防控和合规性管理，以确保大模型技术的健康、可持续发展。其次是可能存在投入大、价值小的风险，大模型的应用落地对算力、算法和数据都提出了较高的要求，大多数中小保险公司往往需要

同时，Redis Inc. 也关闭了自2020年7月买断Redis社区后形成的以Core Member(一共5人，Redis Inc. 3 人， 阿里云 1 人，AWS 1 人)为核心的社区管理方式，后续开发由Redis Inc. 全权管理。本次签约代表着双方将建立全面合作伙伴关系，依托各自在自主创新基础软硬件领域、服务用户数字化转型上的优势，在基于鲲鹏的达梦数据库一体机解决方案、企业ICT等方面

中介绍过如何实现本地MindSpore的CUDA算子，那么在算子编译和使用的过程中可能会出现一些小问题，这里介绍的是编译成功为so动态链接库之后，在python中调用，提示找不到xxx函数/字符的报错。函数，但是在编译阶段未使用相关fft的编译配置，导致了编译后的so动态链接库无法识别到cufft库中的函数。我们在这个cu文件中调用了cufft的。

为了自动微分，我们需要定义一个Cell类来封装我们的自定义算子：# 反向传播函数# 计算函数# 把Cell类加载为custom_add函数# 计算求和结果# 计算自动微分结果print(res)在这个代码中，主要就是增加了一个Cell类和两个新的函数bprop和construct[4. 4. 4.][3. 2. 1.]当然，这里我们没有再额外写一个用于返回反向传播值的CUDA算子，但是原则上对于较

分子模拟具有众多的应用场景，比如制药领域和材料领域，做好分子模拟的工作，可以极大程度上缩减新药物新材料的研发成本和研发周期。近几年随着GPT-4和Diffusion Model的大火，让大家意识到了AI已经具备了相当的解决问题的能力。因此基于AI的框架和模型，对比AI训练与分子模拟之间的共性，可以实现一个面向AI时代的分子模拟框架。本文主要介绍基于MindSpore框架实现的，MindSponge

如果存在风险，先通过杀会话把系统稳定住。在承担的责任中，要选择责任小的责任来承担，比如说系统运行性能虽然大幅下降，但是还在业务能忍受范围内，并无恶化迹象的时候，我们可以选择承担这次性能故障的责任。他回顾完这个事件后说，当时我们的最大错误决策是按照厂家的建议去停了那个第三方复制设备，其实在这种业务高峰叠加设备性能故障的场景中，很多因素是不确定的，对于第三方设备的特性我们也是知之甚少，当时不应该做这种

随着平台工程的兴起，DevOps 和 SRE 不断发展，带来了新一代工具，旨在提高软件开发和运维的效率、可扩展性和可靠性。在本篇文章中，我们将深入探讨一些有发展前景的工具，它们正在塑造持续集成与部署、监控与可观测性、基础架构/应用平台、事件管理与警报、安全性和可视化的未来。在我们对这 14 大 DevOps 和 SRE 工具的探讨中，我们可以清楚地看到，这一领域正在迅速发展。对于开发和运维团队来说

在数据集中，收缩压点对应的拍的属性标记为1，舒张压点对应的拍的属性标记为2。在发现的标签系列中，将前1至2个标签标记为收缩压点，最后2至3个标签标记为舒张压点，并估计相应的袖带压力为收缩压和舒张压值。通过对这些时间段进行分类，收缩压(SBP)和舒张压(DBP)值使用三种分类算法进行估计，包括k近邻(kNN)、加权k近邻(WkNN)和Bagged Trees算法。在该算法中，测量新数据和训练数据之间