XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System中的域
现代软件体系结构中的域驱动设计最佳实践和模式
最近的域驱动设计（DDD）已超越了其软件开发领域。在新领域（例如物联网（IoT）和云计算）上标记。将DDD与结构相结合，可以有效地开发处理和分析大量数据的系统。优先考虑域特定模型的优先级使开发人员能够创建可以适应现实世界设置条件的解决方案。这种方法可以确保物联网系统保持强大而灵活，以随着进步和不断发展的业务需求而变化。在云计算中，分布式域驱动设计（DDD）有助于创建分布式系统，以利用云资源来增强性能和适应性。通过集成云服务，与业务部门公司可以最大程度地利用资源使用。增强系统兼容性。随着物联网（IoT）和云技术随着时间的推移分配数据管理（DDM）的紧密结合，提供了一种方法，以应对与跨不同位置管理数据的挑战，并以
机器学习系统中的域知识集成简介
机器学习目前由深度神经网络体系结构（DNN）主导，它具有很高的性能，并且经常产生卓越的性能[14]。这种主导地位导致在各种技术领域中的成功应用程序，包括图像，文本处理和分析，基于特征的数据调查和序列分析到对结构化数据（如图形或一般接近性关系数据）的评估。DNN的质量主要归因于大型模型复杂性[3]。因此，DNN主要用于无监督的表示学习和编码以及监督场景，即回归和分类学习。然而，对深层模型的培训通常需要大量的培训数据集，因此还需要长时间的培训时间。此外，由于模型的复杂性，避免损失函数的局部最小值的挑战是非平凡的[1，5，17]。解决此问题，有利于几种正则化技术[3]。此外，正如[7]中指出的那样，稳定的学习有助于因果推断，从而可以通过其他信息来增强数据库的稳定性。处理那些DI文化的另一种可能性是将有关数据可用的其他知识整合到机器处理的数据处理中
2030 年未来高强度战争中的域操作
摘要：跨域同步动能与网络作战带来“多重困境”，是多域作战的基本原则。然而，近期在战场上使用网络能力与动能作战的实践和研究表明，由于作战同步不足或缺乏对网络效应的协调和控制，难以产生联合效应。本文概述了在未来北约与势均力敌的对手的高强度冲突中开展综合网络和动能作战所需的三个要求：首先，军事物联网 (IoMT) 与人工智能 (AI) 支持的指挥和控制 (C2) 能力相结合，以实现综合网络和动能作战；其次，多域编队与网络司令部或其各自的组织对等机构相结合，以协调全战区网络战役；第三，基于分散决策和分散执行的网络任务指挥理论，以加快作战速度。该分析通过对美国、英国和德国三个国家的比较研究，评估了网络能力融入 2030 年高强度冲突多领域作战概念的现状。它还就技术能力、新的组织结构和理论变革提供了一套初步建议，以促进网络能力融入多领域作战概念。