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The Indian ExpressJueces con derecho a pensión por jubilación a pesar de la transferencia, establece el Tribunal Superior de Orissa
El Tribunal Superior de Orissa ordenó al estado extender beneficios post-jubilación a un exjuez, indicando que la transferencia y jubilación en otro tribunal no deben impedirle reclamar dichos beneficios. El tribunal enfatizó que las facilidades son para proporcionar continuidad y apoyo tras el servicio público. Se estableció que la transferencia a otro tribunal no debe ser un impedimento para reclamar beneficios, siempre que se verifique que no se reciban beneficios similares en otros lugares.
Hindustan TimesEspuma espesa cubre Gurugram mientras el AQI alcanza 321; Gwal Pahari peor con 375
La calidad del aire en Gurugram se deterioró debido a una capa espesa de smog, con el índice AQI alcanzando 321. Las autoridades han emitido una prohibición sobre actividades de construcción y demolición que generan polvo entre el 5 y el 20 de noviembre. Además, se han intensificado las acciones contra los sitios de construcción que violan las normas de mitigación de polvo.
Organismo de contaminación de Haryana cierra 10 sitios de construcción en Gurugram por incumplimientos
La Junta de Control de Contaminación de Haryana ordenó el cierre de diez sitios de construcción en Gurugram por no cumplir con las normas de control de polvo y la instalación de cámaras y sensores de calidad del aire. Esta medida se produce en medio de un esfuerzo de aplicación para combatir la contaminación del aire, ya que la calidad del aire alcanzó niveles muy malos. Además, se impuso una prohibición de actividades de construcción que generen polvo en la ciudad por un periodo de dieciséis días.
Hugging Face BlogPerfilado de TorchNeuron (Parte 1): perfilado a nivel de sistema en AWS Trainium
El artículo técnico explica cómo perfilar el rendimiento de inferencia en AWS Trainium usando TorchNeuron, el backend nativo de PyTorch de código abierto. Detalla la configuración de torch.profiler con NeuronConfig y el uso de Neuron Explorer para leer trazas del sistema. Compara tres implementaciones de RMSNorm: operaciones ingenuas de PyTorch (2.355 µs), torch.rms_norm fusionado (403 µs) y torch.compile (376 µs), mostrando que la fusión reduce el tiempo de dispositivo a cerca de un sexto.