XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System后端
单层 MoS2 的低温固源合成
摘要：二维 (2D) 半导体已被提议与现有的硅技术进行异质集成；然而，它们的化学气相沉积 (CVD) 生长温度通常太高。在这里，我们展示了在 50 分钟内在 560 °C 下直接使用 CVD 固体源前体合成连续单层 (1L) MoS 2 薄膜，在 450 至 600 °C、2 小时的热预算窗口内，以实现与现代硅技术的后端兼容。晶体管测量表明，在 1 V 漏极 - 源极电压下，100 nm 通道长度的导通电流高达 ∼ 140 μ A/μ m，这是迄今为止使用固体源前体在 600 °C 以下生长的 1L MoS 2 的最高值。在 6.1 × 10 12 cm − 2 电子密度下，传输长度法测试结构的有效迁移率为 29 ± 5 cm 2 V − 1 s − 1，这与在较高温度下生长的薄膜的迁移率相当。这项工作的结果为实现高质量、热预算兼容的 2D 半导体与硅制造的异质集成提供了一条途径。关键词：2D 材料、过渡金属二硫属化物、MoS 2、二硫化钼、BEOL、后端生产线、化学气相沉积、CVD 生长、载流子迁移率■ 介绍
乔恩·布雷德·斯考格
降低复杂性我创建了一个抽象层，使其易于采用并集成到平台运营的各个方面。我承担了规划和执行后端系统架构的主要责任，重点是采用现代和可扩展的方法。通过设置单一存储库结构，我促进了微服务的集成和管理，增强了开发工作流程和运营效率。我的工作包括使用 AKS 通过 Kubernetes 通过 GitOps 配置基础设施，这为大规模部署和管理我们的微服务提供了一个强大而灵活的环境。这还包括设置日志记录、操作员和安全工具。此外，我还开发了事件驱动的后端系统，用于客户入职、数据室功能以及数据库驱动程序和其他辅助工具的模块系统（即从 OpenAPI 导入 typescript 类型到 FE）。此外，我还实施了一个全面的平台无关的 DevOps 管道，该管道基于 semver 和常规提交支撑微服务架构，确保从代码提交到部署的平稳可靠过渡。其中包括采用签名验证流程和 CVE 扫描，验证从初始提交到最终部署的每个阶段，确保保持最高级别的安全性和可靠性。这种方法不仅简化了我们的部署流程，还显著增强了平台的整体安全态势和运营弹性。
AI -Ready Metro光网络-Ian Redpath -Omdia
AI的出现引起了该行业的关注，并将其提升到2023年初的全球现象。目前正在进行AI基础设施的构建。AI提供商正在建立大型AI培训中心，这些培训中心拥有高功率GPU/CPU/IT，随着时间的流逝，Metros将在更接近客户的Metros中增加“推理数据中心”的能力。AI后端与非常短的光学光学“数据中心”相互连接，该市场经历了从2023年到2024年的显着增长。
商业电子零件类别定义
制造商。因此，这些部件必须通过 SNL 认证。另一个原因是，KCNSC 对制造商未定义的任何性能要求承担大量风险。未达到制造商所述性能的部件可以退回并退款。任何 COTS T030 部件的后端验证都必须由 NSE 完全执行，因此可能存在更高的风险。值得注意的是，大部分验证测试通常承包给第三方测试机构。这些测试机构由 KCNSC 积极管理，并需要满足 PQR-1040 或更高标准以及指定校准源 (DCS) 3 认证。
挑战summary_ttsec
所需的解决方案•预期拟合：需要一种技术解决方案，以减少这一漫长的过程，以便为利益相关者提供及时的报告。•预期结果：解决方案将有助于：•从平面文件和Excel表单中传输，验证和清洁所有数据。•存储和更新注册人的配置文件；添加新的注册人。•在线数据捕获具有实时错误显示和验证。•防止错误提交。•自动生成视觉报告和指标。•创建基于Web的仪表板。以及数据集的后端管理/修改。
THZ 004 -V1.1.1GR MEC 041- v3.1.1
证明是创建，传达和评估计算系统的可信度特征的过程。这是在一个依赖方的场景中通过入学和验证者角色来完成的（例如API端点）评估另一个计算实体的可信度（例如API请求者）。验证者可以驻留在（例如）API后端和API请求者的API后端。通常，依赖方向入场者发出挑战请求，以了解API请求者特征的特定范围。完整性测量（例如Digests）（例如固件，内核模块。验证者验证了已收到的证明证据，并将其与先前交付给验证者的已知良好值进行了比较，以对证明系统及其软件堆栈的可信度作出判决。通常，招待会以隐式信任的信任根构建，也就是说，对信任的根源的信任是由其制造商签发的证书或其他认可文档，以描述信任技术的根源。通常，使用耐篡改技术实现信任的根（请参阅[I.37]）。一个值得信赖的招待会通常具有受自信的可信度模块，这些模块由信任根或代表信任的模块检查，请参见[i.38]。此外，实施证明角色的实体之间的信任关系，例如ADTSTER，验证者和依赖方通常是使用公共密钥基础架构（PKI）建立的，但也可以使用替代方案，请参见[I.39]。
适用于移动增强现实的强大协作视觉惯性大满贯
摘要 - 在多用户移动AR应用程序中确保精确的实时本地化并确保鲁棒性是关键挑战。利用协作信息来增强轻量级设备的跟踪准确性，并强化整体系统的鲁棒性是至关重要的。在本文中，我们提出了一个可靠的集中式协作多代理VI-SLAM系统，用于移动AR交互和服务器端有效的一致映射。该系统在移动设备上部署了轻巧的VIO前端，以进行实时跟踪，并在远程服务器上运行的后端以更新多个子包。当检测到跨代理之间的跨代理之间的重叠区域时，系统执行子束融合以建立全球一致的图。此外，我们提出了一个基于在线注册和融合的多代理场景中的可覆盖率领域的地图注册和融合策略。为了提高前端对代理的跟踪准确性，我们介绍了一种策略，以将全局地图更新为本地地图，以中等频率的摄像机率姿势估计前端VIO和低频全局地图优化，使用紧密耦合的策略，以实现全局图中的多代数前端估计的一致性。通过在服务器上执行后端映射并在多个移动设备上部署VIO前端以进行AR排除，从而进一步确认了所提出的方法的有效性。此外，我们通过分析代理和服务器结束的网络流量，同步频率以及其他因素来讨论提出系统的可扩展性。
机器学习授权的物联网边缘医疗解决方案
管理医疗传感器收集的大量数据量提出了提取相关见解的挑战。本文主张开发针对人体传感器网络量身定制的算法，以识别收集的数据中的异常值。利用机器学习和统计抽样方法，本研究旨在优化实时响应，尤其是当计算任务迁移到后端系统时。解决了各个领域的计算能力的分散体的增加，本研究突出了计算所带来的潜在瓶颈，因为Things Internet（IoT）设备扩散。为了减轻电池排水，一种常见的方法涉及将处理处理到背景服务器上。但是，物联网设备的广泛采用引发了人们对隐私和安全性的关注。鉴于网络威胁的升级，目前的措施不足。 机器学习方法在识别物联网系统中的漏洞方面提供了希望。 边缘计算作为增强网络响应时间，权力下放和安全性的解决方案。 通过利用物联网框架内的分布式边缘计算，本文研究了云和边缘计算与机器学习的融合。 具体来说，它探讨了如何利用配备传感器的IoT设备在医疗领域中利用这些技术来收集大量数据进行分析。 所提出的方法涉及在IOT服务器的指导下在前端积极主动的决策，并在后端使用机器学习算法来识别相关的数据签名。鉴于网络威胁的升级，目前的措施不足。机器学习方法在识别物联网系统中的漏洞方面提供了希望。边缘计算作为增强网络响应时间，权力下放和安全性的解决方案。通过利用物联网框架内的分布式边缘计算，本文研究了云和边缘计算与机器学习的融合。具体来说，它探讨了如何利用配备传感器的IoT设备在医疗领域中利用这些技术来收集大量数据进行分析。所提出的方法涉及在IOT服务器的指导下在前端积极主动的决策，并在后端使用机器学习算法来识别相关的数据签名。本文强调了将云，边缘计算和机器学习组合在基于分布式边缘计算的物联网框架中的重要性，从而为各个域中的实时，高效解决方案提供了潜在的途径。
IT 搜索：2024 年薪资和市场趋势报告
Scala 仍然需求旺盛，尤其是在数据工程环境中，而 Golang、后端 JavaScript 工程师、Nodejs、Typescript 等以及一些更小众的函数式语言（Rust、Haskell、Clojure 等）的市场也在逐年增长。Microsoft 堆栈（C#/.net）的需求仍然很高，金融科技、医疗保健、公用事业（以及更多）领域的许多公司都在使用，并且每年都在爱尔兰积极招聘工程人才。PHP 不太流行，但它无处不在，并且仍然被一些在爱尔兰设有网站的大型公司（Facebook、Etsy 等）使用。
应用程序开发安全性 - 如何提示
//登录的后端PHP if（$ _server ['request_method'] ==='post'）{$ username = htmlspecialchars（$ _post ['username']）; //预防XSS $ password = htmlspecialchars（$ _post ['password']）; //使用准备好的语句预防SQL注入$ STMT = $ PDO->准备（“从用户select * where username =：用户名”）; $ stmt-> bindparam（'：用户名'，$ username）; $ stmt-> execute（）; $ user = $ stmt-> fetch（）; if（$ user && password_verify（$ password，$ user ['password']））{//成功登录session_start（）; $ _session ['user_id'] = $ user ['id'];标头（'位置：dashboard.php'）; } else {echo“无效的用户名或密码”。; }}