AWS Lambda artık Amazon EventBridge Scheduler kullanarak Lambda Yönetilen Örnekleri üzerinde çalışan fonksiyonlar için planlı ölçeklendirmeyi destekliyor. Bu yetenek, beklenen trafik öncesinde fonksiyonunuzun kapasite sınırlarını proaktif olarak ayarlayan bir kez veya tekrarlayan programlar tanımlamanıza olanak tanır; böylece yoğun dönemlerde performans hedeflerinizi karşılayabilir ve boşta kalma dönemlerinde maliyetlerden kaçınabilirsiniz. Lambda Yönetilen Örnekleri, Lambda fonksiyonlarını yerleşik yönlendirme, yük dengeleme ve otomatik ölçeklendirme ile yönetilen Amazon EC2 örnekleri üzerinde çalıştırmanıza olanak tanır. Kapasite, trafiğe bağlı olarak yapılandırdığınız minimum ve maksimum yürütme ortamı sınırları arasında ölçeklenir. Daha önce, iş saatleri uygulamaları veya pazarlama etkinlikleri gibi öngörülebilir trafik desenlerine sahip müşterilerin, bilinen talep değişiklikleri öncesinde kapasite sınırlarını manuel olarak ayarlamaları veya bir programda ölçeklendirmeyi yönetmek için özel otomasyon oluşturmaları gerekiyordu. Planlı ölçeklendirme ile artık beklenen trafik öncesinde fonksiyonunuzun kapasite sınırlarını proaktif olarak ayarlayan programlar tanımlayabilirsiniz. Örneğin, iş saatleri öncesinde kapasite sınırlarını artıracak şekilde programlayabilir, böylece ilk istekler geldiğinde yürütme ortamları hazır olur. Ayrıca, boşta kalma dönemlerinde kapasiteyi sıfıra ölçeklendiren bir program tanımlayabilir (bu sayede fonksiyon aktif olarak trafik sunmadığında yalnızca ödeme yaparsınız) ve trafik geri dönmeden önce tekrar artıracak şekilde programlayabilirsiniz. Lambda Yönetilen Örnekleri üzerinde çalışan fonksiyonlar için planlı ölçeklendirme, Lambda Yönetilen Örneklerinin desteklendiği tüm AWS Bölgelerinde mevcuttur. Programlarınızı Amazon EventBridge Scheduler konsolu, AWS CLI, AWS SDK, AWS CDK veya AWS CloudFormation kullanarak oluşturabilirsiniz. Daha fazla bilgi için AWS Lambda Yönetilen Örnekleri belgelerine, Amazon EventBridge Scheduler belgelerine, AWS Lambda fiyatlandırmasına ve Amazon EventBridge fiyatlandırmasına göz atabilirsiniz.
Teknion'daki araştırmacılar, genetik düzenleyici dizilerdeki değişikliklerin, genetik düzenleyici sistemler kararlı ve değişime dirençli olsa bile, hayvanların form ve yapısında nasıl değişikliklere yol açabileceğini keşfettiler. Science Advances dergisinde yayımlanan çalışma, Dr. Ella Preger-Ben Noon ve Ruth ve Bruce Rappaport Tıp Fakültesi'nden doktora adayı Areej Said-Ahmad tarafından yürütüldü.
Tufts Üniversitesi Cummings Veteriner Hekimliği Okulu'ndaki üçüncü sınıf veteriner öğrencileri, ilk cerrahilerini gerçekleştirmek üzere ameliyathaneye adım attıklarında odadaki enerji hissedilir derecede yüksektir: heyecan var, ama aynı zamanda gerginlik de.
Modern teknolojiler nanoskalaya küçüldükçe, yüzeyler malzemelerin nasıl deformasyona uğradığını, akma noktasına ulaştığını ve başarısız olduğunu giderek daha fazla belirlemektedir. Ancak, bu alanda araştırma yapmak, özellikle en dıştaki atomik katmanda gerçek atomik hassasiyetle yüzeyleri hazırlama ve kontrol etme zorluğu nedeniyle uzun süredir engellenmiştir.
Yeni tasarımlara sahip yeni reaktörler, yeni uranyum madenleri ve yeni üretim anlamına geliyor. Bloomberg Primer, sektörün talebi karşılayıp karşılayamayacağını inceliyor.
Pekiştirme öğrenimi ajanları — deneme yanılma yoluyla öğrenen yapay zeka sistemleri — hesaplamayı yeni bilgiye dönüştürebilir. Bu, NVIDIA ve Ineffable Intelligence arasında, Ineffable’ın geçen hafta gizlilikten çıkmasının ardından AlphaGo mimarı David Silver tarafından kurulan Londra merkezli yapay zeka laboratuvarı ile yapılan yeni mühendislik düzeyindeki iş birliğinin odak noktası. “Bir sonraki sınır […]