XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System工作负载
传感器的位置优化无线可穿戴FNIRS系统，用于使用数据驱动方法来改善可耐受性
摘要：功能性近红外光谱（FNIRS）是人类认知工作负载评估中的血液动力学方式，因为从信号处理的角度来看，它更容易实施，非侵入性，低成本和其他好处，因此受到了流行。研究中使用的可穿戴无线FNIRS系统有望表明，可以在诸如操作员的认知工作负载监视中使用FNIRS进行认知工作负载评估。在这种情况下，系统的耐磨性是影响用户舒适性的重要因素。在这方面，如果可以将FNIRS系统最小化，而不会对认知工作负载的检测准确性造成太大损害，则可以提高系统的耐磨性。在这项研究中，使用涵盖整个额头的FNIRS系统获得了与认知工作相关的血液动力学变化，这是大多数认知工作负载监测研究中感兴趣的地区。使用机器学习方法来探索认知工作负载分类准确性的平均准确性如何在额头上的各个感应位置（例如左，中，右，左中间，右中间和整个额头）上有所不同。与整个额头相比，统计显着分析结果表明，中间位置可能导致认知工作负载分类的准确性显着，并且在平均准确性上具有统计学上的微不足道的不同。因此，考虑到额头上的中间位置以进行认知工作负载监测，可以通过优化传感器位置来改善可穿戴的FNIRS系统。
思科安全工作量作为服务隐私数据表
本隐私数据表描述了Cisco Secure Workload作为服务的个人数据（或个人身份信息）的处理。Cisco安全工作负载作为服务是一种基于云的安全解决方案，由Cisco提供给获得其授权用户使用的公司或人员。思科将以与本隐私数据表相一致的方式处理Cisco Secure Workload作为服务的个人数据。在区分数据控制器和数据处理器的管辖区中，思科是处理和管理客户关系的个人数据的数据控制器。Cisco是Cisco Secure Workload处理的个人数据的数据处理器，以提供其功能。1。概述Cisco Secure Workload作为服务，通过启用零信任操作来大大提高数据中心的安全性。使用基于行为的应用程序洞察力和机器学习，它为客户提供了允许列表的策略模型，从而通过自动化策略执行可以进行细分和微分析。以Cisco安全工作负载为服务，IT组织可以通过允许基于列表的细分和微分析，行为基础安装和分析来实现一致的工作负载保护，并检测常见的漏洞，允许用户主动隔离受影响的服务器。通过开放的策略模型，通过单个玻璃窗格始终将工作负载始终固定在裸金属，虚拟和容器化工作负载上。也可以在任何供应商的基础架构上执行开放策略。使用这种整体方法，Cisco将工作负载确保为服务大大降低攻击表面，在安全事件中最小化横向运动，并更快地识别异常和可疑行为。Cisco安全工作负载作为服务收集数据包标题元数据，过程详细信息和已安装的软件包信息。这是通过部署在工作负载上的软件传感器来收集的，并作为解决方案的一部分提供。在Cisco Secure Worklation中提供了更多详细信息作为服务产品文档。以下是有关Cisco Secure Workload作为服务的遥测数据的高级详细信息：
使用英特尔® 人工智能分析工具包和第三代至强可扩展处理器加速深度学习工作负载
英特尔® TensorFlow 优化 与 Google 合作，TensorFlow 使用英特尔® oneAPI 深度神经网络库 (oneDNN) 的原语直接针对英特尔® 架构 (IA) 进行了优化。通过设置与 CPU 相关的配置 (--config=mkl) 编译的最新 TF 二进制版本已作为工具包的一部分包含在内。
Intel®Xeon®6处理器家族
在工作负载频谱的极端，P核为计算密集型，基于向量的工作负载（例如AI）提供了最佳解决方案。电子访问最适合于任务并行基于标量的工作负载，例如微服务。在这些极端之间，两个微体系结合结合在一起，允许高度用途和互补的解决方案。例如，具有ETEL 6处理器具有电子芯的系统可用于保护功率，以便在具有p-ocors的Intel Xeon 6处理器上运行的AI和科学工作负载可用。数据中心使用Intel Xeon 6处理器与P-cores和具有电子核的Intel Xeon 6处理器混合在一起，可以利用其平台通用性，从一个核心类型过渡到另一个核心类型，具体取决于性能和功率需求。广泛的选项组合使数据中心可以随着业务的增长而扩展。
人工智能就绪企业平台
VMware 和 NVIDIA 携手合作，通过提供针对 AI 工作负载优化的端到端企业平台，为每个企业释放 AI 的力量。该集成平台提供一流的 AI 软件 NVIDIA AI Enterprise Suite，该软件针对企业工作负载平台 VMware vSphere® 进行了优化和认证。该平台在业界领先的加速服务器 NVIDIA 认证系统™ 上运行，可加快开发人员构建 AI 和高性能数据分析的速度，使组织能够在已投资的相同 vSphere 基础架构上扩展现代工作负载，并提供企业级可管理性、安全性和可用性。
在机器学习云平台中解剖I/O的爆发：关于阿里巴巴MLAAS
摘要 - 与机器学习（ML）技术的进步以及大型ML-AS-AS-Service（MLAAS）云的可用性，准确地了解MLAAS云平台存储子系统中的I/O行为对于资源调度和优化至关重要。这项研究为I/O要求到达的相关性提供了宝贵的观点，即代表和动态的MLAAS工作负载 - 阿里巴巴Pai（人工智能的ML平台）。关于在机器级别的PAI工作负载中的I/O请求，我们的爆发性诊断表明，I/O到达过程显示出明显的突发。在方面，我们的高斯测试表明，PAI中的爆发活动是非高斯的。我们的发现突出了I/O请求到达长期尺度上的一定程度相关性的存在。此外，我们通过视觉证据，汇总I/O请求序列的自动相关结构和Hurst参数估计值来揭示Alibaba PAI机器级MLAAS工作量I/O活动的自相似性。此外，我们创建自相似的工作负载模型，以基于从PAI跟踪所测得的输入来综合I/O请求系列。实验结果表明，Farima和Alpha稳定的模型在准确模拟爆发方面都优于现有模型。索引术语 - Mlaas I/O工作负载，爆发，相关性，自我相似，工作负载合成
ActiveScale Z200 全闪存对象存储
对于人工智能、机器学习和分析工作负载，ActiveScale Z200 可对任何规模的对象数据集进行高性能分析，帮助客户更快地获得洞察、发现和创新。Z200 可满足各种苛刻工作负载的需求，这些工作负载需要高速数据摄取、高吞吐量数据访问、快速数据恢复、对大量小对象的事务访问和/或大量对象计数的管理（例如，使用大型冷存储档案）。Z200 为制造业、医疗保健、联邦情报以及媒体和娱乐等新兴用例中的人工智能、机器学习和数据分析工作负载带来了 ActiveScale 的简单性和性能。
面向人工智能的云/边/端分层计算医疗负荷分配
摘要 — 在分层结构的云/边缘/设备计算环境中，工作负载分配会极大地影响整个系统的性能。本文讨论了大都市地区急诊室 (ER) 或重症监护室 (ICU) 产生的面向 AI 的医疗工作负载。目标是优化 AI 工作负载到云集群、边缘服务器和终端设备的分配，以便在救生紧急应用中实现最短的响应时间。特别是，我们为分布式云/边缘/设备计算系统中的 AI 工作负载开发了一种新的工作负载分配方法。开发了一种高效的调度和分配策略，以减少总体响应时间以满足多患者的需求。我们从综合边缘计算基准 Edge AIBench 中应用了几个 ICU AI 工作负载。涉及的医疗保健 AI 应用包括呼吸急促警报、患者表型分类和生死威胁。我们的实验结果证明了现实生活中的医疗保健和紧急应用中的高效率和有效性。
可信云：VMware 混合云基础设施即服务 (IaaS) 环境的安全实践指南
组织需要能够根据业务需求以一致、可重复和自动化的方式监控、跟踪、应用和执行其云工作负载的安全和隐私政策。基于 NIST 内部报告 (IR) 7904《云中的可信地理位置：概念验证实施》中记录的先前 NIST 工作，国家网络安全卓越中心 (NCCoE) 开发了一种可信云解决方案，该解决方案展示了如何利用硬件信任根的可信计算池提供必要的安全功能。这些功能不仅可以确保云工作负载在可信硬件和可信地理位置或逻辑边界上运行，还可以改善对工作负载中的数据和工作负载之间数据流的保护。