XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System和云
陆地、海洋、空中和云：第四种边框类型
出入境点。直到最近，威胁主要还是物理威胁，因此国家边境由陆路、海路或空中的物理过境点守卫。然而，网络空间的增长及其带来的犯罪机会动摇了安全模式，从而产生了虚拟的外部威胁。本论文旨在介绍网络安全应如何以及为何与国家内部现有的边境管理结构相结合，以便为其外部边界（包括物理和虚拟）创建整体安全方法。这需要第四种边界类型及其保护措施的出现，我将其称为云。边境管理和网络安全的交集已经存在于许多领域，但目前尚未得到充分审查，在存在差异的地方，例如私营部门的利益和国家监管，网络安全可以从古老的边境管理部门的机构记忆中汲取优势。随着整个欧洲的不稳定性不断上升，混合威胁与国家安全密不可分，因此必须采用混合边境方法来应对，也就是说，使用边境管理策略来保护云边界。
泛欧洲超级计算和云计算联盟
服务组合适用于 HPC、AI 和 ML 以及云计算应用程序，免费提供（https://fenix-ri.eu/access）。应用程序评估遵循 PRACE（https://prace-ri.eu/）制定的同行评审原则。Fenix 的目标是服务于从多样化电子基础设施服务中受益匪浅的科学和工程领域，以促进其协作研究和数据共享。因此，它利用国家、欧洲和国际资助计划来实现维持电子基础设施服务的计算、存储和网络资源。也有类似的国家计划，例如美国 NSF XSEDE（https://www.xsede.org/）。然而，Fenix 引入了独特的方面：首先，它为领导级超级计算资源提供商定义了一个超越国界的联合研究电子基础设施架构；其次，它提供了统一的联合身份和访问管理解决方案。
MSCI World Robotics AI和云技术选择屏幕索引
未经MSCI事先书面许可，本文包含的信息（“信息”）不得全部或部分重新染色。该信息不可用来验证或纠正其他数据，以创建索引，风险模型或分析，或与发行，发行，赞助，管理或营销任何证券，投资组合，财务产品或其他投资工具有关。历史数据和分析不应作为对未来绩效，分析，预测或预测的指示或保证。任何信息或MSCI指数或其他产品或服务都不构成购买或出售的要约，或任何担保，财务工具或产品或交易策略的促销或建议。此外，没有任何信息或任何MSCI指数旨在构成投资建议或建议（或避免做出）任何类型的投资决定，并且不可能进行任何形式的投资。信息提供的信息是“原样”，并且该信息的用户假定其可能造成或允许对信息的任何用途的全部风险。上述规定不得排除或限制不适用法律不受适用法律的责任。MSCI Inc.及其任何子公司，其或其直接或间接供应商或参与信息制作或编译的任何第三方（每个人）（每个人）（每个是“ MSCI党”）使任何保证或陈述都在法律允许的最大范围内，在每个MSCI方面允许的最大范围，每个MSCI党都明确地符合所有符合人的能力，包括所有符合人的限制性，包括所有符合人的限制性，并符合保证金的范围。在法律允许的最大范围内，在任何直接，间接，特殊，惩罚性，后果（包括损失的利润）或任何其他损害赔偿的情况下，即使有可能遭受此类损害的可能性，任何直接，间接，特殊，惩罚性，后果（包括损失的利润）都不应对任何信息均不承担任何责任。
23.x 硬件和云存储兼容性列表 (HCL)
替代配置：我们的许可软件旨在与多种类型的系统、应用程序和硬件互操作。有时，客户可能会选择在“替代配置”中使用我们的许可软件，即未经验证、批准或确认可与我们的许可软件配合使用的环境，或不支持此类许可软件或仅支持有限功能的环境。在大多数情况下，我们不支持替代配置，并且我们没有义务为替代配置中的许可软件提供支持服务。Veritas 对在替代配置中使用许可软件不作任何保证，任何此类使用均由您自行承担风险。如果供应商修改了其作为原始支持配置一部分的组件之一，“支持配置”可能会转换为替代配置。因此，您的许可软件将在替代配置中运行。如果您在替代配置中遇到许可软件问题，或者您的问题与非 Veritas 或授权咨询合作伙伴开发的脚本有关，那么我们可能会要求您在支持配置环境中重现该问题。请注意，我们没有义务尝试解决无法在受支持的配置中复制的问题。但是，如果问题可以在受支持的配置中复制，我们将调查该受支持的配置中的问题并尝试解决它。如果问题无法在受支持的配置中复制，那么我们可能会选择不解决该问题。
系统和数据集成方法，用于确保企业体系结构中的可伸缩性和云
系统和数据集成方法，用于确保企业体系结构中的可伸缩性和云shivdeep kumar* Integration Architect收到的01年12月20日，2024年12月20日接受，在线获得，在线获得2024年12月23日，第14卷，第1卷，第6期（2024年12月/12月），摘要互动性最近被企业摘要互动性视为潜在有能力的优势。作为一种主要策略，几家企业已经重组了自己以促进互操作性。企业体系结构（EA）对于将业务流程与IT基础架构保持一致至关重要，以满足不断发展的组织需求。本文探讨了确保企业体系结构中可扩展性和安全性的系统和数据集成方法。多个信息系统的集成旨在增强信息可访问性，实现业务与IT之间的战略一致性以及简化各种组织级别的操作。它讨论了可扩展集成系统的关键特性，包括负载，空间和结构可扩展性，以及诸如身份验证，加密和API管理等安全机制。此外，分析企业集成框架，重点关注网络，数据，应用程序和业务流程级别。对各种方法和模型的比较分析突出了它们的性能，局限性和未来的研究方向。本研究提供了实现安全，可扩展和高效的企业体系结构的见解，以支持现代的组织增长和韧性。关键字：企业体系结构，系统集成，数据集成，可扩展性，安全性，信息系统。简介在现代的企业中使用多种互补信息系统是普遍的做法。公司使用这些技术，并且很难利用在竞争激烈的市场中利用可能性。利用在IT基础架构上的长期投资，同时有效地满足在这种环境下的企业和客户的需求，它对整合当前信息系统越来越重要[1]。企业系统（ES）对于如今几乎对全球的每个公司来说都变得越来越重要。业务流程自动化和数据管理是ES应用程序套件可能提供的众多功能中的两个。企业系统资源的管理和计划是完整性和信息系统配置的主要功能，这是企业系统的重要功能。
保护AI和云竞争2024年的国防法案
lllllllllll W Arren女士（对自己和S Chmitt先生）提出了以下法案；这是两次阅读的，并转交给了llllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllll
利用物联网和云优化快速消费品供应链管理
摘要 由于消费者需求波动、库存管理复杂以及快速交付的需求，快速消费品 (FMCG) 行业在供应链管理方面面临巨大挑战。本研究提出了一种将物联网 (IoT) 技术与云计算相结合的模型，以增强快速消费品行业的实时供应链管理。通过利用智能传感器和 RFID 标签等物联网设备，企业可以收集和传输有关库存水平、产品移动和环境条件的数据，确保整个供应链的高可见性和响应能力。云计算通过提供用于数据存储、处理和分析的集中平台，在该模型中发挥着至关重要的作用。这种集成使快速消费品公司能够获取实时见解并做出数据驱动的决策，从而优化库存水平、减少缺货并最大限度地减少浪费。此外，该模型结合了先进的分析和机器学习算法，可以准确预测需求并提高供应链效率。本研究的一个重要方面是调查 5G 的影响
数据中心和云日
我们最近举办了一场参与人数众多的数据中心和云日会议，行业领导者亚马逊网络服务、YTLPOWR（OP：TP：RM5.20）、MAXIS（MP；TP：RM3.74）、TM（OP；TP：RM7.53）和 TENAGA（OP；TP：RM17.00）出席了会议。随着全球云服务提供商 (CSP) 继续在马来西亚大力投资数据中心 (DC)、云和人工智能基础设施，我们预计对云服务的需求将会增加，其中包括 MAXIS 在当地率先推出的 GPU 即服务 (GPUaaS)。与人们的看法相反，DC 的繁荣并没有造成供应过剩的情况，而电力供应也不是制约因素，TENAGA 解释说，它有足够的产能来满足需求。因此，我们认为云行业内扮演各种角色的参与者，例如云服务提供商 (CSP)、全球 CSP 分销商、托管云服务提供商、软件供应商和系统集成商都将受益，重点关注 TM、MAXIS、CDB (OP；TP：RM5.59)、OCK (MP；TP：RM0.60) 以及 TIMECOM、DNEX、VSTECS 和 SNS (全部未评级)。与此同时，鉴于 DCs 的电力需求预计将出现弹性，TENAGA 将成为长期受益者，而 YTLPOWR 预计 AI 芯片交付不会延迟，将于 1QCY25 按计划交付，而输配电 (T&D) 方面值得关注的名字包括 SCGBHD (未评级)。
优化电力电子技术以适应人工智能、机器学习和云应用
人工智能、机器学习、加密货币挖掘和云计算等新的数据中心应用加速了对更紧凑外形中更强大处理能力的需求。这种需求增加了视频流等传统活动的基本负荷。一个不可避免的后果是能源需求大幅增加。根据国际能源署 (IEA) 的数据，到 2026 年，数据中心（包括用于人工智能和加密货币的数据中心）的电力消耗可能会翻一番。数据中心是许多地区电力需求增长的主要驱动力。2022 年全球数据中心的总电力消耗估计为 460 太瓦时 (TWh)，到 2026 年，数据中心的总电力消耗可能达到 1,000TWh 以上。这一需求大致相当于日本的电力消耗 [1] 。预计这些数字还将进一步上升，从而为提高数据中心内电力输送网络的效率提供环境和商业激励。
亚马逊森林数字双胞胎：基于培养皿和云计算的设计⋆
摘要：气候变化风险刺激系统的跨学科方法监测和分析其影响，尤其是在森林中。另一方面，同样的需求提出了收集，提供和共享数据时的敏捷性和生产力问题。温室气体（GHG）排放具有特殊的需求，管理大量数据结合物理，气象和环境数据，以基于云服务提供数据分析。数据存储库设计的方法论方法解决了跨学科方法的敏捷性，导致服务系统针对用户的异质分割。本文介绍了IT可启用服务系统的建模和设计，并构思了一种用于监视巴西亚马逊森林中温室气体排放的异步云数字双胞胎。恢复：OS Riscos dasAltera≥Oesclim clim'ticas climhaticas melhoraram uma abordagem transdedifegnar aos sistemas de Monemoniza市场por uterro lado，esta mesma exigˆencia levanta o alsiala da agilidade e produtividade na coleta，fornecimento e Compartilhamento deDados。O monitoramento de Gases que provocam o Efeito Estufa (GEE) tem uma demanda espec´ıfica para gerenciar uma grande quantidade de dados que combina dados f´ısicos, meteorol´ogicos e ambientais, ao mesmo tempo que fornece an´alise de dados e engenharia de servi¸cos.作为abordagens metodol'ogicas para o design de reposit´orios d dados abordam a agilidade de uma abordagem transdifectiparinar，levando a sistemas de servi这些服务servi时间本文介绍了基于IT的自动化服务系统的建模和设计，该系统设计为在巴西Amazonic Forest的GEE排放监控中应用的分配数字类型。