MITZIS DINING LOUNGEBusiness Directories,Company Directories

Company Name: Corporate Name:	MITZIS DINING LOUNGE
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Company Address:	1300 Bank St,OTTAWA,ON,Canada
ZIP Code: Postal Code:	K1S3Y4
Telephone Number:	6135231065
Fax Number:
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USA SIC Code(Standard Industrial Classification Code):	581208
USA SIC Description:	Restaurants
Number of Employees:	1 to 4
Sales Amount:	Less than $500,000
Credit History: Credit Report:	Good
Contact Person:	Ken Ng
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Company Directories & Business Directories

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MIX MIX
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MITTEN VINYL INC
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Company News:

DeepSeek | 深度求索
深度求索（DeepSeek），成立于2023年，专注于研究世界领先的通用人工智能底层模型与技术，挑战人工智能前沿性难题。
DeepSeek网页版 - 深度求索AI助手官网入口
DeepSeek是由深度求索推出的全能AI助手，提供智能客服、编程辅助、教育辅导、医疗咨询、金融分析与多语言翻译等核心功能。
DeepSeek官网 - DeepSeek网页版入口
DeepSeek专注于研究世界领先的通用人工智能底层模型与技术的公司，已开源多个百亿级参数大模型，如 DeepSeek-LLM、DeepSeek-Coder、DeepSeek-MoE等。 DeepSeek提供免费的AI助手、网页版、APP和API服务，其产品矩阵覆盖了从个人用户到企业开发者的全场景需求。
DeepSeek官网 - 先进大型语言模型和多模态AI技术
DeepSeek是一家成立于2023年的人工智能公司，专注于开发大型语言模型（LLM）和多模态模型，目前有6个主要活跃模型，包括最新的DeepSeek V3 1混合架构模型，涵盖语言生成、推理和视觉语言处理等功能，部分模型采用MIT许可开源
DeepSeek深度求索官网
DeepSeek专注于深度搜索与数据挖掘，利用先进的AI算法精准提炼信息，帮助企业及个人快速洞察关键趋势，提升决策效率与竞争优势。
DeepSeek（杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司 . . .
DeepSeek是杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司推出的AI助手，免费体验与全球领先AI模型的互动交流，于2025年1月15日正式上线。
GitHub - deepseek-plus deepseek: DeepSeek 官网入口 . . .
DeepSeek 是什么？ DeepSeek 是由深度求索（DeepSeek）自主研发的高性能大语言模型，以其开源、轻量化和强大的多场景能力受到广泛关注。为用户提供智能对话、逻辑推理、AI搜索、文件处理、翻译、解题、创意、写作、编程等等多种服务。
深度求索 - 维基百科，自由的百科全书
DeepSeek爆火之后，中国大陆网络出现了很多针对DeepSeek在电商、自媒体、教育、编程等领域应用的培训课程，内容包括本地部署、提示语等，有些为免费，有些则须支付几十到上千元不等的费用。
什么是DeepSeek？如何入门DeepSeek？-腾讯云开发者社区 . . .
DeepSeek（深度求索）是一款由国内团队开发的开源人工智能工具库，专注于提供高效易用的AI模型训练与推理能力。它既包含预训练大语言模型（如DeepSeek-R1系列），也提供配套工具链，助力开发者快速实现AI应用落地。
DeepSeek-V3. 2: Pushing the Frontier of Open Large Language Models
We introduce DeepSeek-V3 2, a model that harmonizes high computational efficiency with superior reasoning and agent performance The key technical breakthroughs of DeepSeek-V3 2 are as follows: (1) DeepSeek Sparse Attention (DSA): We introduce DSA, an efficient attention mechanism that substantially reduces computational complexity while preserving model performance in long-context scenarios