PLASTIQUE CADUNA INCBusiness Directories,Company Directories

Company Name: Corporate Name:	PLASTIQUE CADUNA INC
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Company Description:
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Company Address:	5655 Rue Philippe-Turcot,MONTREAL,QC,Canada
ZIP Code: Postal Code:	H4C3K8
Telephone Number:	5149327821
Fax Number:	5149329411
Website:
Email:
USA SIC Code(Standard Industrial Classification Code):	308901
USA SIC Description:	Mold Makers
Number of Employees:	20 to 49
Sales Amount:	$5 to 10 million
Credit History: Credit Report:	Very Good
Contact Person:	Jean-Roch Chamberland
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Company Directories & Business Directories

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PLASTIQUES BALCAN LIMITEE
PLASTIQUES ALLSTAR
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PLASTICASE INC

Company News:

为什么用 DeepSeek 总是提示「服务器繁忙」？怎么解决？
为什么用 DeepSeek 总是提示「服务器繁忙」？怎么解决？最近使用deepseek时，不知道是不是问问题的方式不对还是服务器不稳定原因，很多问题半天也没有一个回答。所以deepseek到底该怎么与其交流呢？显示全部关注者 662 被浏览
如何评价 DeepSeek 的 DeepSeek-V3 模型？ - 知乎
尽管DeepSeek-V3展示了per-tile和per-group量化对于模型收敛的重要性，论文中并没有给出对应的FP8矩阵乘法的算子效率。另外，论文中缺乏per-token加per-channel量化的讨论，不清楚这种实现上更加友好的量化方法对于训练稳定性的影响会有多大。
如何评价深度求索发布的DeepSeek LLM 67B? - 知乎
https: chat deepseek com功能拓展和其他说明 AnythingLLM 具有分支系统，一定程度上更适合团队协作。官网介绍其可实现查看事件日志，api密钥等功能。小伙伴们可以尝试嵌入其他文件内容，例如图片、音频、doc、pdf、csv等。远程安装服务：自定义Ollama安装路径-语义熔炉离线安装包下载： Ollama、docker
deepSeek，可以用来干啥，用了一下感觉和gpt差不多呀？ - 知乎
Deepseek 高效使用指南，1分钟学会。 2025 Deepseek爆火全球，会用的人说巨好用，差距就在提问方式，教你用1个公式让Deepseek变身“职场军师”“学霸外挂”“流量引擎”。
怎样看待深度求索发布的大模型DeepSeek-V3？该模型有 . . .
Hi本文的主要目的是了解DeepSeek-R1使用的底层模型的架构，为后续DeepSeek-R1训练推理技术作铺垫！本文主要内容集中在DeepSeek三个版本模型的架构的解析上，不会涉及训练相关的细节。
Deepseek-R2什么时候可以上线？ - 知乎
Deepseek什么时候升级上线就算R2的爆料最后被"打脸"，DeepSeek这套组合拳也够漂亮。从开源生态到硬件替代，从价格战到多模态，DS 明显在下一盘大棋。更别说已经抱上微软、亚马逊这些大腿，全球化布局肉眼可见。有意思的是这些消息大多都是外国人发布，还一个个说的煞有介事的，细节一个比
如何看待 DeepSeek 发布的 MoE 大模型 DeepSeek-V2？ - 知乎
DeepSeek发布的MoE大模型DeepSeek-V2在推理速度和性能上有显著提升，值得关注。
deepseek R1 只支持文本，不支持多模态吗？ - 知乎
原版 DeepSeek-R1 的核心能力聚焦于文本推理，但通过 ** Align-DS-V 扩展版本** 及与百度、腾讯等平台的合作，其已具备多模态功能。用户若需多模态支持，可通过特定接口或部署扩展版本实现图文协同推理。
DeepSeek-V3-0324 发布，本次 V3 版本有哪些改进？ - 知乎
mandelbrot-set-meet-libai 测试 (图4)，没有过多变化，分数较DeepSeek-V3 低了2分，主要还是将渲染方向搞反了以至于拖累了渲染性能，但是完成度可以看到比之前高很多。
DeepSeek - 知乎
DeepSeek-V3 R1 推理系统的优化目标是：更大的吞吐，更低的延迟。为了实现这两个目标，我们的方案是使用大规模跨节点专家并行（Expert Parallelism EP）。