XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数据转换
计算机系统组件及其使用方法...
• 人们开发了不同的代码，并用它们以二进制格式重新表示用户输入的数据。二进制系统用二进制数字 0 和 1 表示每种数据类型。由于这些代码将数据转换为二进制形式，因此计算机代码也称为二进制代码。 • 十进制系统并不是计算机用户使用的唯一数字系统。计算机专业人员根据自己的要求使用不同的数字系统与计算机系统进行通信。因此，在了解各种计算机代码之前，我们需要了解数字系统的概念。
密码转换的信息驱动置换操作Vira Babenko 1，Tetiana Myroniuk 1，Artem Lavdanskyi 1，Yaroslav tarase
摘要在工作中，作者提出了使用信息驱动的置换操作来实施加密数据转换的技术之一。已经开发了一种基于使用基本信息驱动的置换操作的基本组的加密数据转换方法的算法。基于提出的算法的三个字节数据的加密转换过程由包含信息驱动的排列，Feistel网络，Shift和XOR操作以及添加模量2。在高级面向对象的编程语言Python中，已开发算法的软件实现已进行。根据提出的使用先前合成的信息驱动的置换操作的方法，根据提出的方法进行了进一步的研究结果，并进行了进一步的研究并对加密数据转换结果进行定性评估。根据NIST STS软件包的统计测试评估了该算法的有效性，以及其适用于通过硬件和软件实现数据加密的适用性，基于测试结果与使用标准加密算法DES，AES，AES，AES，AES，AES，blowfish，blowfish，Kalyna，strumok，strumok，strumok，strumok，straumok，straumok，straumok，straumok，straumok，straumok，straumok，straumok，straumok，straumok，straumok，straumok和Lineareareareareal反馈移位寄存器。关键字1技术，信息驱动的置换操作，基本操作，算法，加密转换，密钥，圆形，统计测试。1。简介
运营中的增强现实和虚拟现实 - 凯捷
新泽西州汤姆斯河市政公用事业局 (TRMUA) 的现场工作人员使用虚拟现实和增强现实技术查看隐藏的公用设施，例如水、煤气、电力、卫生和雨水下水道设施。这种“看透地面”的概念可以通过处理地理信息系统 (GIS) 数据的应用程序实现，Microsoft HoloLens 最终根据用户的位置和方向将这些数据转换为地下公用设施的全息投影。这项创新提高了现场工作人员的日常工作效率，尤其是在火灾或洪水等紧急情况下。4
2020 年 2 月发布公告 Oracle Analytics 可在各种环境中提供 AI 驱动的增强分析
“OAS 为我们的客户开辟了巨大的可能性。与 OAC 的功能对等使其成为长期云战略的有力先行者；无需额外投资即可加入现代分析功能，从而能够在集中、管理良好的架构中进行数据探索、可视化和自助服务。此外，围绕数据转换、自动丰富、一键式高级分析和机器学习管道的功能使我们的客户在机器学习方面领先一步。” - Jon Mead，Rittman Mead 董事总经理
数字化转型推动者：机器学习
数字化转型的另一个视角是它涵盖三个相关领域：数字化、数字化和数字化转型。数字化涉及将模拟操作数据转换为数字形式，以方便在操作流程中使用这些数据。数字化涉及将数字化数据提取和使用到操作流程中，以优化和集成它们。数字化转型以此为基础，利用颠覆性技术创造新的创新业务、运营和服务交付模式，发掘新的收入机会并在新的市场中竞争。
准备糖尿病预测清洁和高质量数据的预处理技术
本文介绍了用于开发操作数据分析的数据预处理技术的全面评估。其目标是为数据驱动的建筑能源管理提供全面的数据预处理方法。本文的后续部分如下结构。构建操作数据预处理的一般框架引入了在构建操作数据分析的背景下进行数据预处理的一般框架。随后，用于构建操作数据分析，减少数据扩展，数据转换和数据划分的数据清洁方法，以阐明各种数据预处理任务的代表性技术。
航空数字化、人工智能和人为因素
当今的技术使航空公司、机场和其他行业参与者能够以几年前不可能的方式运营，包括向数百万用户提供个性化和个性化服务。这之所以能够实现，是因为有大量数据可用；这些数据由飞机系统、空中交通管制、机场操作系统和利益相关者生成。这些数据与将数据转换为可用信息的算法相结合，为行业带来了巨大的机遇。数字化使行业参与者能够改善客户体验，同时提高效率并创造收入。然而，实现数字化的好处面临着相当大的挑战。
移动设备上的智能数据布局选择的实时核心外围带有智能数据布局的指导
移动设备已成为AI应用程序的重要推动因素，尤其是在需要实时性能的情况下。Vision Transformer（VIT）由于其高精度而已成为这方面的基本基石。最近的努力致力于开发各种变压器体系结构，这些架构在减少计算要求的同时提供了准确性。但是，现有研究主要集中于通过诸如局部注意力和模型修剪等方法来降低理论计算复杂性，而不是考虑在移动硬件上进行现实的性能。尽管这些优化减少了计算需求，但它们要么引入与数据转换有关（例如，重塑和转置）或不规则计算/数据访问模式相关的其他开销。由于其带宽有限，这些导致在移动设备上的高架开销，这甚至使延迟比移动设备上的Vanilla VIT更糟。在本文中，我们提出了ECP-VIT，这是一个实时框架，该框架采用了受大脑功能网络启发的核心期限原则来指导VIT中的自我注意力，并使VIT模型在智能手机上的部署。我们确定了由数据转换引起的变压器结构中的主要瓶颈，并提出了针对硬件友好的核心外围引导自我注意力，以减少计算需求。此外，我们设计了用于修剪模型中密集数据转换的系统优化。ECP-VIT，提出的算法 - 系统合作量可以达到4的速度。6×至26。在四个数据集的移动GPU上进行9倍：STL-10，CIFAR100，Tinyimagenet和Imagenet。
2022 年人工智能战略（概览）
• 开发高精度遥感数据收集、分析和分发技术（MIC） • 推动气象、地震、洪水和泥沙灾害预测系统建设的研发（文部科学省） • 开发数字建筑的设计、验证和实现技术（经济产业省） • 构建国家国土交通数据平台，建立基础设施数据库，开发、利用和推动 3D 城市模型的开放数据转换，实现数字孪生（国土交通省） • 构建利用人工智能确保海上交通安全并提高海上运输效率的系统（国土交通省）