XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System方案探索
使用ECMWF Microphysics方案探索NWP域的高级编程模型
摘要。我们探索用于实现ECMWF的集成预测系统（IFS）的相关切线线性和相关算法的域特异性Python库GT4PY（用于Python的Gridtools）。gt4py以抽象和硬件的方式编码stenciL运算符，从而实现了更简洁，可读和可维护的Sciminifififififuction应用程序。图书馆通过将应用程序转换为有针对性的低级编码实现来实现高性能。在这里，主要目标是研究Python的控制性和性能可移植性与GT4PY相对于参考fortran代码的重写，以及由ECMWF创建的自动和手动移植变体。目前的工作是为与GT4PY python提供港口天气和气候模型的更大跨机构努力的一部分。当前工作的重点是IFS预后云微物理学方案，这是一种由综合代码表示的核心物理参数化，该代码占据了总预测模型执行时间的显着份额。为了验证数值天气预测（NWP）系统的GT4PY，我们将进一步强调了数据同化中使用的切线线性和伴随模型版本的实现和验证。我们将所有原型代码基于三个欧洲超级计算机上的所有原型代码，这些代码为特征，这些代码具有不同的图形处理单元（GPU）和中央处理单元（CPU）硬件，节点设计，软件堆栈和编译器套件。一旦将应用程序移植到gt4py到python，我们才会发现极好的
全球能源观点2023
全球能源观点是由麦肯锡的全球能源与材料实践能源解决方案与麦肯锡的可持续性和高级行业实践密切合作的。全球能源观点2023提供了1.5°途径的68个部门，78个燃料和146个地理的详细需求前景，以及4个自下而上的能量过渡方案，结果在1.6°C至2.9°C的变暖中，自下而上的方案探索了潜在的结果：当前轨迹，现有的气候承诺以及“褪色动量”的后果，导致过渡延迟。为这些方案推动的数据来自各种来源，包括IEA，IPCC，联合国，牛津经济学，USDA，EuroStat，Eu Ostat，EI Energy和EIA等。
大气探测模拟实验服务
摘要 - 一个大气的声音任务始于涉及测量技术，观察平台和观察方案的广泛概念设计。观察系统模拟实验（OSSE）是评估任务和仪器概念相对优点的技术方法。OSSE团队在JET推进实验室（JPL）上开发了一个OSSE环境，该环境使大气科学家可以系统地探索广泛的任务和仪器概念，并通过定量科学影响分析制定科学可追溯性矩阵。OSSE环境实际上通过整合大气现象模型，正向建模方法和逆建模方法来创建多平台大气响起测试床（桅杆）。桅杆在四个松散耦合的过程，观察方案探索，测量质量探索，测量质量评估和科学影响分析中执行骨质。
对安全物联网数据共享的系统审查
摘要：物联网（IoT）越来越无所不在。The greater values of the IoT can be realized by enabling data sharing between different stakeholders.但是，最大的挑战之一是确保安全并为物联网数据共享提供信任。在本文中，我们确定了最新的（SOTA）方法和技术，以实现安全的物联网数据共享。我们提出了高级结果，强调了SOTA趋势并驱动了最多的域，以及更深入的细节，例如用于保留数据共享环境中安全性的程序和方法。区块链技术，智能合约和跨性别文件系统（IPFS）是最广泛使用的方法之一。今天的解决方案探索了一种更加分散的数据共享方法，因此需要考虑几个方面。基于发现，我们确定了未来工作的潜在研究指示，包括公共和私人区块链之间的差异，共享和分析的结合，数据质量的价值以及数据管理和治理的重要性。
rudraksh：紧凑而轻巧的量子后键 -
摘要。资源受限的设备，例如无线传感器和物联网（IoT）设备在我们的数字生态系统中已变得无处不在。这些设备生成并处理我们数字数据的主要部分。但是，由于我们现有的公钥加密方案的量子计算机即将发生威胁以及在物联网设备上可用的有限资源，因此设计适合这些设备的轻量级量化后加密（PQC）方案非常重要。在这项工作中，我们使用基于错误的PQC方案探索了学习的设计空间，以设计适用于资源约束设备的轻巧键合并机制（KEM）。我们对不同的设计元素进行了严格且广泛的分析和评估，例如多项式大小，场模结构，还原算法以及基于LWE的KEM的秘密和错误分布。我们的探索导致了轻巧的PQC-KEM Rudraksh的提议，而没有损害安全性。我们的方案提供了针对所选密文攻击（CCA）的安全性，该攻击（CCA）具有100个以上的核心SVP后量子后安全性，属于NIST级I安全类别（至少提供AES-128的安全性）。我们还展示了如何将Ascon用于基于晶格的KEM中的轻质伪随机数生成和哈希功能，而不是广泛使用的keccak用于轻量级设计。我们的FPGA结果表明，Rudraksh目前需要类似安全性的PQC KEM之间的最小面积。与最先进的面积优化的Kyber实施相比，我们的Rudraksh实施对面积的需求提高了3倍，可以在高thoughtup Kyber的频率上以63％-76％的频率运行，并且与Time-Araea-AraeApoptuct-time-Araeapoptuct-time-aftrapuctiage 〜2×2×compact compact的实施相比，
LPN和MQ
摘要。资源受限的设备，例如无线传感器和物联网（IoT）设备在我们的数字生态系统中已变得无处不在。这些设备生成并处理我们数字数据的主要部分。但是，由于我们现有的公钥加密方案的量子计算机即将发生威胁以及在物联网设备上可用的有限资源，因此设计适合这些设备的轻量级量化后加密（PQC）方案非常重要。在这项工作中，我们使用基于错误的PQC方案探索了学习的设计空间，以设计适用于资源约束设备的轻巧键合并机制（KEM）。我们对不同的设计元素进行了严格且广泛的分析和评估，例如多项式大小，场模结构，还原算法以及基于LWE的KEM的秘密和错误分布。我们的探索导致了轻巧的PQC-KEM Rudraksh的提议，而没有损害安全性。我们的方案提供了针对所选密文攻击（CCA）的安全性，该攻击（CCA）具有100个以上的核心SVP后量子后安全性，属于NIST级I安全类别（至少提供AES-128的安全性）。我们还展示了如何将Ascon用于基于晶格的KEM中的轻质伪随机数生成和哈希功能，而不是广泛使用的keccak用于轻量级设计。我们的FPGA结果表明，Rudraksh目前需要类似安全性的PQC KEM之间的最小面积。与最先进的面积优化的Kyber实施相比，我们的Rudraksh实施对面积的需求提高了3倍，可以在高thoughtup Kyber的频率上以63％-76％的频率运行，并且与Time-Araea-AraeApoptuct-time-Araeapoptuct-time-aftrapuctiage 〜2×2×compact compact的实施相比，