XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System体系结构
高级空间体系结构程序（ASAP）
摘要美国在太空探索和利用方面的领导能力可以通过使用根本不同的空间操作方法与当今存在的空间操作大大加速。当今的大多数航天器都被锁定在其启动配置中，几乎没有或根本无法在太空中更新或维修。但是，通过利用最新的和新兴的能力来制造，组装和服务航天器，我们可以显着提高空间系统的成本效益，生产力和弹性。为了实现这一目标，拜登 - 哈里斯管理局（Biden-Harris Administration）应启动新的高级太空架构计划（ASAP），以实现新一代的空间内操作。ASAP将根据公私财团模式运作，以利用政府投资，参与广泛的社区并获得国际合作伙伴的支持。在本备忘录中，我们提出了两个具体的任务，下一任政府可以尽早执行ASAP计划并证明其功效。尽快发起，将有助于新政府的使命更好地建立回归：对于我们的经济，科学和探索，以减轻气候危机以及为我们国家的安全方面的国际领导力。挑战和机会，除了国际空间站和哈勃太空望远镜的显着外，今天的航天器在其发射罩中紧密压实，载有他们将拥有的所有燃料和仪器，没有能力在其一生中补充或改进。如果遭到损害，我们可以恢复和修复高价值资产。限制我们的航天器设计要在地球上构建，以适合单一的发射罩，并且永远不会重新审视服务或改进的结果，从而使其变得精致，昂贵且僵化的系统。，但部分归功于地球到空间和空间运输和空间操作的新发展，我们现在拥有在太空中制造，组装和服务航天器的技术。这些新功能提供了大幅提高我们太空系统的成本，生产力和弹性的机会。我们可以在各种低成本的发射车上启动原材料和基本元素，作为商品项目，将转换为轨道上的最终物品，例如持续的平台，大型孔或燃料库。我们可以在太空中构建和运营非常大的结构，即无法从地球发射的结构，以实现无法想象的科学，探索，商业企业和国家安全的能力。我们可以将多元素空间系统重新配置为新的轨道和操作配置。所有这些可能性都在我们的技术掌握范围内。美国联邦政府可以通过创建空间运营，促进标准，在国际合作伙伴之间启动协调并为早期阶段的技术提供
分布式计算中的无服务器体系结构
国际计算机工程技术杂志（IJCET）第16卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。2439-2452，文章ID：IJCET_16_01_174在https://iaeme.com/home/issue/issue/ijcet?volume=16&issue = 1 ISSN印刷：0976-6367; ISSN在线：0976-6375;期刊ID：5751-5249影响因子（2025）：18.59（基于Google Scholar引用）doi：https：//doi.org/10.34218/ijcet_16_01_174©iaeme Publication
OpenShift容器平台4.17体系结构
要控制对OpenShift容器平台群集的访问，群集管理员可以配置用户身份验证，以确保仅批准的用户访问群集。要与OpenShift容器平台群集进行交互，必须使用OpenShift容器平台API进行身份验证。您可以通过在请求中向OpenShift容器平台API提供OAuth访问令牌或X.509客户端证书来验证。
Microservices在云本地应用中的体系结构
抽象的微服务体系结构已成为设计可扩展和可维护的云本地应用的关键方法。与传统的整体体系结构不同，微服务将应用程序分解为通过定义明确的API通信的小型，独立的可部署服务。这种建筑转移增强了模块化，从而提高了可扩展性，弹性和灵活性。本文探讨了微服务的核心概念，包括服务分解，服务间通信和数据管理。它深入研究了关键设计模式，例如API网关，断路器，服务发现和宿主无花果模式，以说明这些模式如何解决微服务体系结构中的共同挑战。讨论强调了这些模式在管理服务交互中的重要性，
为什么财务的未来需要无许可的体系结构
意识到这一愿景将减少对单一失败，促进竞争的依赖，并平衡已建立参与者的市场力量。这些功能对于创建一个更具用户的TRIC金融系统也至关重要，该系统能够使个人能够对其资产和数据进行更大的控制权。当然，启用这些功能可能会引入新颖的风险和政策注意事项，这需要作为新系统的发展和扩展来解决。达到适当的平衡将释放远远超出财务的利益，从而推动主流商业和其他行业的变革性变化。就像互联网改变了社会和经济的各个方面一样，无许可的区块链网络现在正在重新定义如何创造，交换和管理价值的基础。
深度学习的全面评论：体系结构...
摘要：深度学习（DL）已成为现代人工智能（AI）的核心组成部分，通过促进复杂系统的分析，从生物学的蛋白质折叠到化学和物理学中的粒子相互作用，通过促进了各种领域的显着进步。但是，深度学习领域正在不断发展，并且在架构和应用中都有最新的创新。因此，本文对最近的DL进展进行了全面的综述，涵盖了卷积神经网络（CNNS）（CNN）和经常性神经网络（RNNS）等基础模型的演变和应用，以及最近的体系结构，例如变形金刚，诸如变形金刚，生成性对抗性网络（GANS），CAPSULE Networks，Capsule Networks和Graph Neural网络和图形神经网络（GNNS）（gnns）（GNNS）（GNNS）（GNNS）（GNNS）（GNNS）。此外，本文讨论了新颖的培训技术，包括自我监督的学习，联合学习和深入的强化学习，这进一步增强了深度学习模型的能力。通过综合最新的发展并确定当前的挑战，本文提供了有关DL研究的最新状态和未来方向的见解，为研究人员和行业专家提供了宝贵的指导。
商业体系结构元模型指南v3.0
在过去几年中，业务架构Guild®与其他实体一起一直与对象管理小组（国际标准组织）合作，开发了跨行业，标准化的商业体系结构元模型，称为商业体系结构核心Metamodel（BACM）。1该公会商业架构元模型在此白皮书中描述并符合BACM，但对从业者更友好。目的是为业务架构实践者和基础架构支持团队提供将不同的业务架构域与相关学科相关联的基础，以支持战略执行，操作模型优化，程序管理和IT架构（例如）。此版本的白皮书正式将关联与三个相互关联的学科：客户旅程映射；需求管理；和业务流程管理。未来版本将探讨其他跨学科观点。
多元素：Greengate克隆的多重体系结构
植物的遗传修饰从根本上依赖于定制的向量设计。转基因构建体的不断增长的复杂性导致模量克隆系统的采用增加，以易于使用，成本效益和快速原型制作。绿色门是一个模块化克隆系统，专门针对设计定制的单个转录单元向量，用于植物转化 - 这也是其最大的缺陷。Multi-Green旨在解决格林盖特的局限性，同时保持原始Greengate套件的语法。主要限制多元地址为1）串联多路复用，2）并行多路复用，3）通过二进制中间体重复转录单位组装的循环。多元素使用额外的1级载体矢量套件有效地将定制转录单元连接起来，该载体是在最终（最终级别2级）缩合多个转录单元之前的单个转录单元的组装点。具有多元素1矢量尺度的组装，最大速率为2 * d log 6 n e +3天+3天，其中n代表转录单元的数量。此外，多绿色级别1受体向量是二进制向量，可直接用于植物转移以进一步最大化原型速度。Multigreen是原始Greengate体系结构语法的1：1扩展，已被证明可以有效地组装具有多个转录单元的质粒。Multigreen当前支持我们的许多内部多转录单元组件，并将成为更复杂的克隆项目的宝贵策略。多射线已通过使用细菌中的紫罗兰菌中的曲折紫紫胶操纵子进行验证，并通过在planta功能验证中对Ruby Reporter进行解构。
Ruckus Neworks零信任体系结构（ZTA）
零信任体系结构（ZTA）对于现代网络安全至关重要，因为复杂的网络攻击构成的威胁不断升级。其基本原则“永远不要信任，始终验证”，随着重点从仅保护网络周围的重点转移到确保单个访问请求和交易的重点，而与位置无关。这种方法强调了任何端点或用户可能会受到损害的想法，因此，每个交互都应得到认证，授权和加密。这样做，它最大程度地减少了未经授权的数据访问，保护敏感信息并减轻违规行为的潜在损害，从而在数字时代以远程工作，云服务和不断扩展的攻击面而增强了组织的整体安全姿势。挑战