在机房的日常运行中,温度、湿度以及洁净度等环境条件对于机房的安全性至关重要。因此,在机房建设中针对热管理系统的应用是一个非常关键的环节。同时,热管理作为机房能耗的一个重要单元,所应用产品的节能性的高低对机房能否实现绿色运行具有重要影响。
日前,在湖南省电力公司生产调度楼通信工程建设针对热管理系统应用的招标中,Emerson(纽约证券交易所股票代码:EMR)所属业务品牌、实现关键基础设施可用性、容量和效率最大化的全球领导者艾默生网络能源,凭借在电力行业强大的品牌影响力以及旗下热管理系统在广泛应用中的卓越表现,在激烈的招标竞争中成功胜出,为该项目应用提供了一大批Liebert.PEX系列冷冻水型机房专用精密空调,为湖南省电力公司生产调度大楼机房的安全运行提供了可靠的环境保障。
在项目建设中,湖南电力按照高等级标准对机房进行建设,并针对相关应用设备提出了严格要求,尤其是基于为机房营造一个良好运行环境以及节省能耗的考量,特别对关键的热管理系统提出了极为严苛的应用标准。
艾默生网络能源Liebert.PEX系列热管理系统是基于公司全球研发与设计平台的高端机组,采用模块化设计,不仅拥有风冷、乙二醇冷、水冷和冷冻水等多种机型可供客户选择,而且具有制冷范围宽、适用范围广、节能节地、多样化配置、全寿命低成本等诸多特点。其中,此次为该项目应用提供的冷冻水型机组采用单盘管和双盘管设计,能够满足各种方案需求;配置高效EC风机及采用下沉式设计,比常规EC风机节能20%;双电子水流量调节阀调节,可以实现对机房温度进行精确控制。此外,产品具备独特的高效远红外加湿系统,加湿速度快,而且能够适应恶劣水质;系统采用大面积V型蒸发器,快速除湿设计,能够带来显著的节能效果。凭借出色的综合性能,Liebert.PEX系列冷冻水型机房专用精密空调高效满足了湖南电力对于机房运行环境的高标准要求。
在服务客户中,艾默生网络能源始终致力于切实满足各种应用需求,以此有效提升客户价值,旗下产品和解决方案广泛应用于各领域相关项目建设,并凭借出色性能赢得了客户的一致赞誉,拥有良好的市场口碑。此次成功中标湖南省电力公司生产调度楼通信工程项目,一方面彰显出艾默生网络能源作为机房热管理领域“专家”的特殊风采以及领先的技术优势,另一方面也再次体现了公司在电力行业较强的品牌影响力和突出的市场地位。
关于艾默生网络能源
艾默生网络能源是艾默生(纽约证券交易所股票代码:EMR)所属业务品牌,为数据中心关键基础设施、通信网络、医疗和工业设施提供保护和优化。艾默生网络能源在交直流电源和可再生能源、精密制冷、基础设施管理、嵌入式计算和电源、一体化机架和机柜、电源开关与控制,以及连接等领域为客户提供全球领先的解决方案以及专业的技术和灵活的创新。所有的解决方案在全球范围内均能得到本地的艾默生网络能源专业服务人员的全面支持。如欲了解艾默生网络能源的产品和服务详情,请访问www.EmersonNetwork.com.cn。
关于 Emerson
总部位于美国密苏里州圣路易斯市的 Emerson (纽约证券交易所股票代码: EMR)是一家全球领先的公司,该公司将技术与工程相结合,为全球工业、商业及消费者市场客户提供创新性的解决方案。公司的五大业务分别为过程管理、工业自动化、网络能源、环境优化技术、及商住解决方案。公司 2014 财年的销售额达 245 亿美元。如欲了解进一步信息,欢迎访问 :www.Emerson.com.cn。
好文章,需要你的鼓励
GeoVerse融合几何潜在扩散模型与Wan2.2视频生成先验,并引入全局空间记忆机制,实现了跨视角一致、生成质量高且推理速度快的新视角合成,在多个数据集上大幅超越现有方法GLD。
本文解读TT-VidT,一种通过分离外观锚点与动作令牌、结合Diff Compression训练目标的视频自监督方法。在24种架构目标组合的受控实验中,仅TT3D与Diff Compression搭配才能进入强动作敏感区,且计算量比同类方法降低近一半。
Q&A Q1:Imprint Reader是什么? A:Imprint Reader是上海人工智能实验室团队开发的模型,通过SMaRT训练方法学会读取另一个模型冻结的权重更新,把参数层面的变化翻译成自然语言描述,判断这次更新到底注入了什么知识或诱导了什么行为习惯。 Q2:MetaEdit能做什么? A:MetaEdit能把Reader对目标行为的梯度信号迁移到原始模型上,不需要任何目标任务的训练数据,只用一句行为描述就能定向调整模型参数,已经在安全性拒绝率调节、数学推理风格转变和工具调用能力提升上验证过效果。 Q3:Imprint Reader读权重更新的准确率高吗? A:目前还不高,知识类目标的Pass@100只有2%,行为类目标是16%,说明自由生成描述的可靠性有限,但相比原始模型完全答不出来的0%基线,已经证明了权重更新的自然语言读取是可行的。
统一多模态模型能看也能画,理论上该会自我修正。本论文提出UMM-Reflection,用整条轨迹的强化学习联合训练诊断和修图能力,GenEval提升12分,且迁移到多个未训练基准,揭示RL提升的是选择可靠性而非新能力。