電能是日常生活必不可少的能源,如今伴隨著科技的日益進步,電子產(chǎn)品越來越多地出現(xiàn)在我們的日常生活中。這一方面有利于促進人們生活水平的提高,然而另一方面也帶來了電能消耗。尤其對于企業(yè)而言,減少不必要的電能開支已成為了一個值得注意的問題。
以辦公室的飲水機而言,待機耗電通常為20w/時,月?lián)p耗電量在14.4度,一年就將近損耗電量172.8度...即便是某些電器關(guān)閉了,但并沒有徹底拔掉插頭,實際上仍處于待機模式,長久下來電能在不知不覺中消耗。
這一切都要求我們重新審視企業(yè)用電,并且找到企業(yè)節(jié)約用電的合理措施。比如,智能插座可通過Wi-Fi連接路由器模式,或者手機直連模式,簡捷的操作步驟解決不必要電能資源浪費問題。
小K智能插座的基礎(chǔ)功能包括“萬能轉(zhuǎn)換、手機遠程、專業(yè)定時、充電保護、Wi-Fi增強”。在公司W(wǎng)i-Fi環(huán)境下,你可以通過手機裝載的APP來控制接在小K上的電器,包括定時開關(guān)功能。即便是不在公司,也可以通過手機遠程操控,隨時開啟關(guān)閉,達到省電效果。
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浙江大學(xué)團隊提出動態(tài)專家搜索方法,讓AI能根據(jù)不同問題靈活調(diào)整內(nèi)部專家配置。該方法在數(shù)學(xué)、編程等任務(wù)上顯著提升推理準(zhǔn)確率,且不增加計算成本。研究發(fā)現(xiàn)不同類型問題偏愛不同專家配置,為AI推理優(yōu)化開辟新路徑。
清華大學(xué)研究團隊提出SIRI方法,通過"壓縮-擴張"交替訓(xùn)練策略,成功解決了大型推理模型"話多且準(zhǔn)確率低"的問題。實驗顯示,該方法在數(shù)學(xué)競賽題上將模型準(zhǔn)確率提升43.2%的同時,輸出長度減少46.9%,真正實現(xiàn)了效率與性能的雙重優(yōu)化,為AI模型訓(xùn)練提供了新思路。
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