XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System可观察性
CISSP-认证考试大纲
ñ Open System Interconnection (OSI) and Transmission Control Protocol/Internet Protocol (TCP/IP) models ñ Internet Protocol (IP) version 4 and 6 (IPv6) (e.g., unicast, broadcast, multicast, anycast) ñ Secure protocols (e.g., Internet Protocol Security (IPSec), Secure Shell (SSH), Secure Sockets Layer (SSL)/ Transport Layer Security (TLS)) ñ Implications of multilayer protocols ñ Converged protocols (e.g., Internet Small Computer Systems Interface (iSCSI), Voice over Internet Protocol (VoIP), InfiniBand over Ethernet, Compute Express Link) ñ Transport architecture (e.g., topology, data/control/management plane, cut-through/store-and-forward) ñ Performance metrics (e.g., bandwidth, latency, jitter, throughput, signal-to-noise ratio) ñ交通流（例如，南北，东西方）的物理细分（例如，频段，频段外，气动，气动）ñ逻辑细分（例如，虚拟局部网络（VLAN），虚拟私人网络（VPN），虚拟路由和转发，虚拟域，虚拟域，网络/分段（E.G.E.G.E.G.E.G.E.G. distributed firewalls, routers, intrusion detection system (IDS)/intrusion prevention system (IPS), zero trust) ñ Edge networks (e.g., ingress/egress, peering) ñ Wireless networks (e.g., Bluetooth, Wi-Fi, Zigbee, satellite) ñ Cellular/mobile networks (e.g., 4G, 5G) ñ Content distribution networks (CDN) ñ Software定义的网络（SDN），（例如，应用程序编程接口（API），软件定义的广泛区域网络，网络函数虚拟化）ñ虚拟私有云（VPC）ñ监视和管理（例如，网络可观察性，流量流量，交通流量/塑形，容量管理，容量管理，故障检测和处理）
一种用于智能自动化无服务器功能的深度重复增强学习方法
摘要 - 函数-AS-A-Service（FAAS）引入了一个轻巧的，基于功能的云执行模型，该模型在诸如IOT-EDGE数据处理和异常检测等一系列应用程序中找到了相关性。虽然云服务提供商（CSP）提供了近乎无限的功能弹性，但这些应用程序通常会遇到波动的工作负载和更严格的性能限制。典型的CSP策略是基于基于监视的阈值（例如CPU或内存）来确定和调整所需的功能实例或资源，称为自动化，以应对需求和性能。但是，阈值配置需要专家知识，历史数据或对环境的完整视图，从而使自动化的性能瓶颈缺乏适应性的解决方案。强化学习（RL）算法被证明有益于分析复杂的云环境，并导致适应性的政策，从而最大程度地提高了预期目标。最现实的云环境通常涉及操作干扰，并且可见度有限，使它们部分可观察到。在高度动态的设置中解决可观察性的一般解决方案是将复发单元与无模型的RL算法集成，并将决策过程建模为部分可观察到的马尔可夫决策过程（POMDP）。因此，在本文中，我们研究了用于功能自动化的无模型复发剂，并将其与无模型近端策略优化（PPO）算法进行比较。我们探讨了长期术语内存（LSTM）网络与最先进的PPO算法的集成，以发现在我们的实验和评估设置下，经常性的策略能够捕获环境参数并显示出有希望的函数自动效果的结果。我们进一步将基于PPO的自动化剂与商业使用的基于阈值的函数自动化和认为，基于LSTM基于LSTM的自动体现剂能够将吞吐量提高18％，功能执行13％，占8.4％的功能实例。
模拟和混合信号 VLSI 的 SAF 分析...
1 助理教授，Nirma 大学理工学院，艾哈迈达巴德 2 IEEE 高级会员，教授，Nirma 大学理工学院，艾哈迈达巴德 摘要 数模转换器是广泛使用的混合信号电路。由于电路范围广泛且没有合适的故障模型，模拟和混合信号的测试面临许多挑战。本文使用晶体管级的 SAF（stuck_at_Fault）、Stuck_open 和 stuck_short 故障模型。此外，这些故障模型用于分析对 3 位 R-2R DAC 特性参数的影响。 关键词 Stuck_open，Stuck_short，测试，DAC，故障。 1. 引言 如今，片上系统（SoC）包含模拟和混合信号（AMS）电路。有各种各样的 AMS 电路可供选择。在过去的几十年里，数字 IC 的测试得到了充分的探索。由模拟和混合信号组成的 SoC 给测试带来了很多挑战 [1]。 AMS 测试很大程度上依赖于电路。有限的可控性和可观察性增加了这些 AMS 电路的测试工作量。这些 AMS 电路的测试可能成为增加制造成本的限制因素 [2]。此外，由于对制造工艺步骤中的微小缺陷的敏感性以及高集成密度，AMS 电路的可靠性和性能可能会降低。模数转换器 (ADC)、数模转换器 (DAC) 和锁相环 (PLL) 是 AMS 电路的例子。DAC 是最广泛使用的混合信号集成电路之一，用作数字处理系统之间的接口。ADC 和 DAC 等数据转换器的测试是 AMS 电路测试中最具挑战性的问题。在传统的 DAC 测试中，需要比被测设备 (DUT) 更高精度的测量设备来表征 DUT 的性能。这使得测试仪的设计和制造真正具有挑战性，并带来了高昂的测试成本 [3]。
审查CI/CD管道的AI驱动监控和诊断症的进展，Teemu Myllynen 1*，Eunice Kamau 2，Sikirat Damilola Mustapha 3，G
抽象的连续集成和连续部署（CI/CD）管道是现代软件开发的关键组成部分，可以快速地提供可靠的应用程序。但是，确保CI/CD管道的无缝操作仍然是一个挑战，因为管理代码更改，依赖关系和不同测试环境的复杂性。人工智能（AI）的最新进步已引入了CI/CD工作流程中监测和诊断的创新方法，从而显着提高了它们的效率，可靠性和弹性。本评论探讨了监测和诊断CI/CD管道中使用的最先进的AI驱动技术。AI方法（例如机器学习（ML）算法，异常检测系统和预测分析）正在通过识别潜在瓶颈，预测建筑故障并优化资源分配来改变管道管理。关键开发包括AI驱动的日志分析，该分析可自动检测错误模式和根本原因识别，并适应性地管理管道配置以最大程度地减少故障率。本文还研究了自然语言处理（NLP）在分析开发人员反馈和改善团队之间的沟通中的作用。AI驱动的可观察性平台，该平台将来自多个管道阶段的数据集成以提供实时见解，以增强决策和减少停机时间的能力。挑战，例如将AI系统集成到现有的CI/CD框架中，处理大量数据，并确保在AI驱动的诊断中解释能力，以及建议的解决方案。领先技术公司的案例研究说明了AI对CI/CD管道性能的影响，展示了建筑成功率，部署速度和整体运营效率的可测量提高。本评论结束了结论，以识别新兴趋势，例如使用联合学习用于隐私诊断，以及用于自动代码修复的生成AI模型的集成。DOI: https://doi.org/10.54660/.IJMRGE.2024.5.1.1119-1130 Keywords: AI-Powered Monitoring, CI/CD Pipelines, Artificial Intelligence, Machine Learning, Anomaly Detection, Predictive Analytics, AI-Driven Diagnostics, NLP in CI/CD, Reinforcement Learning, Software Development Automation
2024 USDA网络安全expo
Appgate Dillon Cox 2 Alhambra Plaza Coral Gables，FL 33134（912）590-7341 Dillon.cox@appgate.com Appgate Appgate的网站AppGate Secrets seecress secures and AppGate Secures and Secners and Secters and Contrance and Contressing组织最有价值的资产和应用程序。Appgate是零信任网络访问（ZTNA）和在线欺诈保护的市场领导者。Appgate产品包括用于通用ZTNA的Appgate SDP和360个欺诈保护。AppGate服务包括威胁咨询分析和ZTNA实施。Appgate保障企业和全球政府机构。在appgate.com上了解更多信息。会议赞助商Aquia Nava II LLC David Maskeroni 1445 New York Avenue，NW，Suite 300 Washington，DC 20005（410）245-8990 David.maskeroni@aquia.us aquia的网站| Nava的网站Aquia Nava II LLC汇集了两个志趣相投的组织，他们致力于卓越，并在公共部门展示了过去的表现。通过合资企业Aquia Nava II LLC，Aquia和Nava融合了网络安全和以人为中心的数字服务的专业知识，为公共部门的利益相关者提供了宝贵的成果。Aquia Nava II是Stratus Cloud基本订购协议（BOA）的骄傲获奖者。会议赞助商Axonius Federal Systems，LLC Phil Zalewski 1001 Junction Drive，Suite 102-S Annapolis Junction，MD 20701（703）362-9400 PHIL.ZALEWSKI@AXONIUSFED.COM行动，并遵守联邦网络安全指南，例如零信托，NIST，FISMA和BOD 23-01。事件支持者Axonius的子公司是网络资产攻击面管理（CAASM）和SaaS管理的领导者，AFS是联邦空间中唯一可与数百个数据源集成的解决方案，可提供真正的资产可观察性。虚拟参展商Cisco Systems，Inc。Cannon Duke 1000 Maine Avenue SW Washington，DC 20874（919）817-4652 CannDuke@cisco.com Cisco COSCO Systems的网站Cisco提供IT产品和服务跨五个主要技术领域：网络：网络，Networking（包括Ethernet，Ethernet，Internal，无线和数据），包括信息，以及数据，信息和数据，以及数据，以及数据，安全性，包括信息，包括信息，包括信息，包括信息，包括安全性，包括信息，包括安全性和数据，包括。
Jitendra Malik Arthur J. Chick教授，加利福尼亚州伯克利大学EECS分校，加利福尼亚州伯克利大学94720电子邮件：malik@berkeley.edu 逆增强算法学习 艾玛·皮尔森（Emma Pierson） - 人@EECS 使用自适应对手平滑分析 - 人@EECS 在部分可观察性下符合道德符合的自主系统 Nika Haghtalab-人@EECS 长马计划的离散预测表示 Vongani H. Maluleke-人@EECS
经验研究科学家，元，元，2020年，兼职（兼职）研究科学总监和网站负责人，Facebook人工智能智能研究，Menlo Park，2018年和2019年EECS部主席，EECS，UC Berkeley，UC Berkeley，2016- 2017年，2016年至2017年访问研究科学家，Google，Google，2015-2016成员，2015-2016成员，2015-2016委员会，2015-2011113-220。工程学院，2010 - 2012年，自2009年1月以来，加州大学伯克利分校生物工程教授。主席，伯克利分校EECS部，2004 - 2006年。主席，计算机科学部，EECS，加州大学伯克利分校，2002- 2004年。科学主任，雅虎！研究伯克利研究，2007年1月至6月（访问）教授，EECS，UC Berkeley，自1996年7月起。EECS副教授，加州大学伯克利分校，1991年7月至6月1996年。EECS助理教授，加州大学伯克利分校，1986年1月至6月1991年。成员，伯克利分校的视觉科学与认知科学团体。
研究声明
•具有以对象为中心的空间关注的表示形式：我们开发了新的视觉语言代表2; 3; 3允许轻松推断和向机器人提供有关其进度（“值函数”）向图像或语言目标的反馈，例如“将碗放在盘式架上”。使用离线增强学习4在人类视频上进行培训，允许在诸如厨房之类的真实环境中转移到机器人操作中。并联，我们已经建立了一个预先培训的对象无监督的代表，这些家族在许多粒度上捕获场景，允许下游演员动态组装与任务相关的最小表现，以使学习者能够更好地参加与任务相关的clutter and niffers tribles trimpers trimpers trains nibers trains trains nibers trains nraber nibers niber sribly nraiss nraby n traise n d – 9：e.g.，我们，我们可以启动。分类时间是执行复杂的任务，例如涉及分步食谱的“煮茄子”。•暂时关注决策和学习：代表的下游，决策可以受益于在任务学习和执行过程中对关键瞬间的选择性关注。在预测和计划中趋向于未来的关键事件10; 11和空间区域12减轻复合错误，改善图像目标达到任务绩效，并更好地转移给新机器人。对于实时动态任务，例如在杂乱的设置中移动对象抓住对象，我们已经成功训练了元控制器，这些元控制器动态确定计划执行13之前要做的“计划”（地平线和计算时间）要做。一个机器人可以通过首先学习如何检查是否紧绷来学习如何拧紧螺钉。适用于过去的经验，时间关注改善动态模型和政策学习4; 14-16：例如，当培训专注于机器人在其不久的将来最有可能经历的经验类型时，在增强学习中学习的动态模型会更好地工作。15。•细心的传感和探索：传感也带来了权衡：传感器调解可用机器人的所有环境信息，但需要资源成本。我们已经训练了机器人，从战略上通过主动传感和探索来感知任务相关信息17-22：我们已经展示了机器人如何通过这种互动23来自我评估他们的任务进展，以通过加强学习来改善自己（最佳纸张奖，CORL 2022）；例如一旦培训了政策，就不再需要支票政策及其额外费用。通过掌握的这种效率提高了效率，也可以通过其他方式实现：我们已经证明，在训练时，机器人可以通过巧妙利用访问“特权”传感器的访问来学习从更少的感觉输入24中进行操作。我们现在正在研究机器人学习者的感官需求的基础：例如，我们已经表明，在部分可观察性下基于模型的控制的基本限制也预测了学识渊博的机器人策略的难度和样本复杂性25。
从部分观察中学习的强化学习：可证明样品效率的线性函数近似
2020; Jin等。，2020b; Ayoub等。，2020年； Kakade等。，2020年； Du等。，2021）。特别是，对于有限的状态空间，神经功能近似值取得了显着的成功（Mnih等人。，2015年； Berner等。，2019年； Arulkumaran等。，2019年），而线性函数近似器理论上变得更好地理解（Yang和Wang，2020; Jin等人。，2020b; Ayoub等。，2020年； Kakade等。，2020年； Du等。，2021）。相比之下，尽管在实践中普遍存在，但在部分观察到的马尔可夫决策过程中的强化学习（POMDPS）较少地研究（Cassandra等人，1996; Hauskrecht和Fraser，2000年； Brown and Sandholm，2018年； Ra i Qerty等。，2011年）。更具体地，部分可观察性构成了统计和计算。从统计的角度来看，由于缺乏马尔可夫财产，预测未来的奖励，观察或国家是一项挑战。尤其是，预测未来通常涉及推断国家的分布（也称为信仰状态）或其功能作为历史的摘要，即使假设（observation）发射和（状态）过渡内核也已知（Vlassis etal。 ，2012年； Golowich等。 ，2022）。 同时，学习发射和过渡内核面临因果推理通常遇到的各种问题（Zhang and Bareinboim，2016年）。 ，2021）。 ，2020a）。，2012年； Golowich等。，2022）。同时，学习发射和过渡内核面临因果推理通常遇到的各种问题（Zhang and Bareinboim，2016年）。，2021）。，2020a）。例如，它们通常是不可实现的（Kallus等人。即使假设它们是能够识别的，它们的估计可能需要一个样本量，该样本量在地平线和维度上成倍缩小（Jin等人。即使在评估政策方面，这种统计挑战也已经令人难以置信（Nair和Jiang，2021; Kallus等人。，2021; Bennett和Kallus，2021），构成了政策优化的基础。从计算角度来看，众所周知，策略优化通常是棘手的（Vlassis et al。，2012年； Golowich等。，2022）。此外，有限的观察和状态空间扩大了统计和计算挑战。另一方面，大多数现有结果仅限于表格设置（Azizzadenesheli等人。，2016年； Guo等。，2016年； Jin等。，2020a; Xiong等。，2021），其中观察和状态空间是有限的。在本文中，我们研究了POMDP中的线性函数近似，以解决有限观察和状态空间所扩增的实力挑战。尤其是我们的贡献是四倍。首先，我们定义了具有线性结构的一类POMDP，并确定了针对样品良好的增强学习的不良调节措施。这样的不良调节措施对应于表格设置中的重复（Jin等人，2020a）。第二，我们提出了一种增强学习算法（OP-TENET），该算法适用于任何POMDP承认上述线性结构。此外，我们在操作装置中使用最小值优化公式，以便即使数据集较大，也可以在计算功能庄园中实现算法。第三，从理论上讲，我们证明了Op -Tenet在o（1 /ǫ2）情节中达到了最佳政策。尤其是样品复杂性在线性结构的固有维度上缩放，并且是观测和状态空间大小的独立性。第四，我们的算法和分析基于新工具。 特别是，op-tenet的样本效率是由se- 启用的第四，我们的算法和分析基于新工具。特别是，op-tenet的样本效率是由se-