阿里达摩院MindOpt优化求解器-月刊（2024年3月）
### MindOpt 优化求解器月刊（2024年3月）
- 发布亮点：MAPL建模语言升级至V2.4，支持云上无安装使用和向量化建模语法。
- 新增功能：Linux用户可本地安装`maplpy`，并支持Python与MAPL混编。
- 实例分享：介绍背包问题的组合优化，展示如何在限定容量下最大化收益。
- 用户投稿：探讨机票超售时的最优调派策略，以最小化赔付成本。
- 加入互动：官方钉钉群32451444，更多资源及。
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利用机器学习优化数据中心的能耗管理
在数据中心管理和运营领域，能耗优化是提高经济效益和环境可持续性的关键。本文提出了一种基于机器学习的方法来优化数据中心的能源消耗，通过实时监控与智能调节系统参数以降低总体能耗。研究采用多种算法对比分析，包括监督式学习、非监督式学习以及强化学习，并在此基础上设计出一套综合策略。该策略不仅提升了能效比（PUE），还保证了系统的高可靠性和性能稳定性。文章的结构首先介绍数据中心能耗管理的重要性，然后详细阐述所提出的机器学习模型及其实现过程，最后通过实验结果验证了方法的有效性。
利用机器学习优化数据中心能效的研究
在云服务和大数据时代，数据中心作为信息处理与存储的核心枢纽，其能效问题一直是研究的热点。本文通过引入机器学习技术，提出了一种优化数据中心能效的新方法。该方法通过收集数据中心的实时运行数据，使用深度学习算法分析能耗模式，并自动调整资源分配策略以降低能耗。实验结果表明，与传统管理方式相比，该技术能够有效减少能源消耗，提升数据中心的运行效率。
利用深度学习优化图像识别准确性的策略与挑战
在计算机视觉领域，图像识别的准确性直接关系到技术的实用性和可靠性。本文旨在探讨通过深度学习技术提升图像识别系统性能的有效策略，并分析当前面临的主要技术和实践挑战。文中首先回顾了深度学习在图像识别中的应用进展，然后详细介绍了数据预处理、网络结构优化、迁移学习等关键技术点。最后，文章讨论了数据集偏差、计算资源限制以及模型泛化能力等挑战，并提出可能的解决方案。本研究为图像识别技术的发展提供参考，同时对实现更高效、准确的图像处理系统具有重要指导意义。
利用机器学习优化数据中心冷却系统
在数据中心运营成本中，冷却系统的能源消耗占据了显著比例。随着数据中心规模不断扩大，传统的冷却管理方法逐渐显得不足以应对复杂多变的热负荷。本文提出了一种基于机器学习的方法，旨在优化数据中心的冷却系统性能。通过收集历史运行数据和实时环境参数，构建预测模型来动态调整冷却策略，实现能源消耗与散热效率之间的最佳平衡。实验结果表明，该方法可以有效降低能耗，并保持数据中心内环境的稳定性。
创企Sakana AI发布首个研究成果
Sakana AI，由前谷歌研究员创立，利用进化算法自动化创建强大的基础模型，革新大型语言模型开发。公司研发的日语数学LLM和文化意识VLM在基准测试中表现出色，其多智能体框架提升了视频生成效率和灵活性。尽管存在局限，如视频质量和数据集问题，但其开放框架对AI社区有重大贡献，推动技术发展。
Multi-Agent实践第1期：5分钟上手AgentScope
阿里云与魔搭社区联合举办Create@AI创客松，邀请开发者探索基于多智能体的人机协作模式。活动提供资源支持和专家指导，获胜者可获得近5万元现金奖励及6亿次千问调用额度。参赛者需准备大模型API，如DashScope或OpenAI，使用AgentScope开源框架开发多智能体应用。立即报名参加：[报名链接](https//startup.aliyun.com/special/aihackathon4)。