4940 Token/s@32B 7500 Token/s@14B 730 Token/s@14B 956 Token/s@8B 956 Token/s@7B 80 路 @14B 115 路 @8B 115 路 @7B 昇腾 DeepSeek 一体机： 大吞吐 + 高并发， 加速行业模型落地 模型参数： 14B/32B DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 8B INT8 Atlas 300I Duo 1*Duo 96GB PCIE 956 115 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 7B INT8 Atlas 300I Duo 1*Duo 96GB PCIE 956 115 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 1.5B INT8 Atlas 300V 1*300V 24GB

GANs [111]; StyleGAN, Graph2Plan, RPLAN [112]; pix2pix [113] RPlan to s2 Plan EdgeGAN [114]; cGAN [115] o3 Plan to s2 Plan DCGAN [116]; VQ-VAE, GPT [117] o1 Plan to s2 Plan DDPM [118] FPlan to o3 Plan of identifying and re- constructing wall layout sequences from floor plans (RPlan to s2 Plan) [114, 115].Additionally, it can construct spatial sequence bubble diagrams directly from these floor plans (RPlan Wensheng Li, and Kun Zou. Vec- torization of floor plans based on edgegan. Information, 12(5):206, 2021. [115] Seongyong Kim, Seula Park, Hyunjung Kim, and Kiyun Yu. Deep floor plan analysis for complicated drawings

. 冷通道封闭技术在数据中心节能中的应用［J］. 电子 世界，2021（23）：190-191. ［4］ 陈文辉 . 热通道封闭在数据中心应用分析［J］. 洁净与空调技术， 2020（1）：115-116. ［5］ 蔡宇辉，李美玲，陈万家. 冷通道封闭与热通道封闭在数据中心的 应用与探讨［J］. 洁净与空调技术，2023（1）：113-116. ［6］ 陈宇欣，梁珍 . 地板送风数据中心气流组织设计与优化分析［J］

快速模拟及防灾减灾工作应用中提供参考； 精度可靠： 典型暴雨场景模拟中 ， 计算峰值水 位误差在 0.5% 左右 ， 峰现时间误差在 1h 左右； 模拟快速： 较传统水动力学模型 ，在 115 万个 网格上模拟典型暴雨场景 ，速度提高 3600 倍。 洪涝快速模拟： 基于深度学习的城市暴雨内涝时空变化快速模拟 基于传统水动力学模型洪涝场景库 ，采用 CNN 模型学习训练 ，实现洪水演进的秒级模

reserved 113 预留 © 2011 82 - All rights reserved 114 预留的文档结构 © 2011 82 - All rights reserved 115 库存管理 库存事务处理 库存收货 库存状态 库存分析与评估 库存发货 库存货物计划预留 库存货物转移 ABC 分析 库存资产评估 覆盖范围 标准分析 移动慢的项目 / 库存周转率

标 准 化 处 理 格式转换 噪声过滤 视频解码 场景切分 关键帧提取 分辨率调整 裁剪匀色 去重采样 维度注释 计算口径 注释 字段注释 降噪处理 音频预采样 115 国土资源部力公厅关于印发《闲置土地处置法律文书示范… 2023/8/1718:06 回 116 国土资源部功公厅关于国家紧缺矿产资源探矿权采矿权 使… .2024/2/215:26 117 国

17 资本支出 38 -0 -0 -0 长期投资 -291 0 0 0 其他投资现金流 -61 17 17 17 筹资活动现金流 -51 -114 -115 -153 短期借款 0 0 0 0 长期借款 -12 -8 -8 -7 其他筹资现金流 -40 -106 -107 -146 现金净增加额 -531 87

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scalable multi-task multi- scene visual imitation learning. arXiv preprint arXiv: 2212.05711, 2022. 115 Yu T H, Xiao T, Tompson J, Stone A, Wang S, Brohan A, et al. Scaling robot learning with semantically