XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System无处
网络连接：助力人工智能无处不在
基于开放标准的连接对于大规模部署 AI 至关重要。2024 年 6 月 4 日——英特尔的使命是将 AI 带到任何地方，让 AI 更容易通过网络从 PC 集成和扩展至边缘和数据中心。英特尔强大的企业生态系统以英特尔® 至强® 和英特尔® 酷睿™ 处理器以及英特尔® Gaudi® AI 加速器为基础，有助于为全球企业扩大 AI 的整体价值。然而，AI 不能孤立存在。网络连接是连接系统的粘合剂，使数据能够在整个计算过程中无缝流动。这些功能对于满足 AI 时代前所未有的性能、带宽和扩展需求至关重要。英特尔实现端到端 AI 网络解决方案的方法基于以太网，并为客户提供兼容性、互操作性和供应商选择。作为超级以太网联盟 (UEC) 和超级加速器链接促进会 (UAL) 的创始成员，英特尔在广泛的行业支持和协作之外，致力于推动下一代以太网技术的发展，并建立开放的行业标准，使 AI 加速器能够更有效地通信。通过这些努力，加上长期以来提供高效、经济的企业级技术的传统，英特尔正在扩展其基于开放标准的网络解决方案组合，以解决连接需求、推动创新和提高客户价值。AI 可扩展性依赖于以太网技术英特尔® 以太网 800 系列产品凭借 40 多年的行业领导地位和在集成和独立以太网产品方面的专业知识，目前提供 25 和 100GbE 的速度，并且向后兼容 10GbE。该系列产品为完全可编程的数据包处理管道实施动态设备个性化，并支持 RDMA（RoCEv2 和 iWARP）以实现低延迟、高吞吐量的工作负载。产品目前提供 25 和 100GbE 的速度，并且向后兼容 10GbE。该系列实现了完全可编程的数据包处理管道的动态设备个性化，并支持 RDMA（RoCEv2 和 iWARP）以实现低延迟、高吞吐量的工作负载。为了扩展 800 系列的整体速度和功能，英特尔将于 2024 年晚些时候推出一系列新的以太网 E830 控制器和网络适配器产品。这些产品的最大数据速率高达 200 千兆位每秒 (Gbps)，支持 PCIe 5.0x8 主机互连，并具有安全性和可管理性增强功能。利用英特尔 IPU 加速企业中的 AI 基础设施处理单元 (IPU) 是可编程的网络设备，可让用户减少开销并释放 CPU 性能。
认知变异性的个体差异无处不在，并且与11个任务的平均表现不同
我们在认知任务上的表现波动：完成相同任务的同一个人的响应瞬间会有所不同。数十年来，认知波动被隐式忽略 - 被视为测量误差 - 而重点放在诸如平均表现之类的聚集体上。利用密集的试验数据和新颖的时间序列方法，我们探讨了可变性作为本质上重要的表型。在11个具有超过700万个试验的认知任务中，我们发现我们检查的每个任务中的认知变异性差异高度可靠。这些差异在定性和定量上都与平均表现不同。此外，我们发现跨任务变异性的单个维度不足，证明先前假定的认知变异性的全局机制至少部分不完整。我们的发现表明可变性是认知的基本组成部分 - 有可能提供对发展过程的新见解。
让人工智能无处不在的小册子
从本质上讲，人工智能的大规模市场扩展归结为业务影响和信任。凭借数以万计的实际企业人工智能部署和全球最强大的人工智能 PC 生态系统，英特尔和我们的合作伙伴已成为特定市场和领域的企业人工智能用例的专家。我们开放、先进的企业软件针对人工智能开发人员使用的最流行的框架和库进行了优化，以便您可以加速创新。
无处不在的光真实空间配对与远程跳跃和互动
我们系统地检查了多距离跳跃及其与扩展相互作用的协同作用会导致光对。对对具有较大现场排斥（𝑈）的稀释延长哈伯德模型，以及近近和下一期的邻居跳跃（𝑡'和𝑡'）和吸引力（𝑉'和𝑉'），用于立方体和四方lattices。 𝑡'和𝑉'的存在促进了光对。 对于四方晶格，𝑡'<0对可以比非相互作用的颗粒更轻，并且形成了 - 对称对。 估计对bose-Einstein凝结（BEC）的紧密填料过渡温度𝑇∗，为𝑘∼〜0。 1𝑡，其中𝑡是笛卡尔轴上跳的几何平均值。 当对具有𝑑-对称性时，冷凝水具有𝑑波特性。 因此，存在𝑡'和𝑉''的存在会无处不在地导致很小的强结合对，其逆质量是线性的，这可能导致高温BEC。对具有较大现场排斥（𝑈）的稀释延长哈伯德模型，以及近近和下一期的邻居跳跃（𝑡'和𝑡'）和吸引力（𝑉'和𝑉'），用于立方体和四方lattices。𝑡'和𝑉'的存在促进了光对。对于四方晶格，𝑡'<0对可以比非相互作用的颗粒更轻，并且形成了 - 对称对。估计对bose-Einstein凝结（BEC）的紧密填料过渡温度𝑇∗，为𝑘∼〜0。1𝑡，其中𝑡是笛卡尔轴上跳的几何平均值。当对具有𝑑-对称性时，冷凝水具有𝑑波特性。因此，存在𝑡'和𝑉''的存在会无处不在地导致很小的强结合对，其逆质量是线性的，这可能导致高温BEC。
将超人和合成人类整合到物联网（IoT）和无处不在的计算中：新兴的AI应用程序及其在美国的相关性
本文探讨了超人和合成人类技术与物联网（IoT）和无处不在的计算的开创性整合，重点是在美国境内不断发展的应用。随着AI技术的发展，超人能力和合成人的发展不仅成为现实，而且越来越多地被纳入IoT和无处不在的计算环境中。这种集成代表了这些技术在各个领域的应用方式的重大转变，包括医疗保健，国防，智能城市和个性化服务。该研究概述了人工智能，超人和合成人类技术的当前状态，强调了它们增强人类能力并创造高度适应性，响应和智能环境的潜力。我们研究了几个案例研究，这些整合导致了创新的解决方案，提高了美国的效率，安全性和生活质量此外，我们分析了部署这些技术的道德，法律和社会含义，解决了对隐私，安全的担忧以及对就业和社会规范的潜在影响。通过强调与这些技术进步相关的收益和挑战，本文旨在全面了解它们对美国的意义它提出了一个框架，以负责任地在物联网和无处不在的计算中驾驶超人和综合人的未来，提出政策建议和最佳实践。这项研究有助于对新兴技术在塑造美国社会的未来和整个全球社区的作用的持续对话，为更加综合，智能和以人为中心的技术景观铺平了道路。
使用案例 RTK 功能优势无处不在
实时威胁评估和优先级排序使操作员能够在压力下做出自信的决策。即使没有 ML 专业知识，操作员也能以无与伦比的速度和精度从 RTK 获得洞察力。该系统可根据现场的具体环境和任务进行调整，处理复杂的在线或离线分析，以持续保持战场优势。这使作战人员能够专注于任务，而不是数据。
无处不在的过滤器馈线形成开放海洋微生物群落结构和功能
死亡率机制在开放海洋中的微生物如何促进全球能量和营养循环中起着很大作用。salp是无处不在的上膜膜，是沿海和高纬度系统中大型光致动微生物的众所周知的死亡率来源，但是它们对热带和亚热带开放式海宝中较小原核生物的巨大原核生物的影响尚未得到很好的量化。我们使用鲁棒的定量技术来测量北太平洋亚热带Gyre（地球上最大的生态系统之一）中特定微生物官能团的SALP清除率和富集。我们发现萨尔普斯是以前未知的全球丰富氮固定剂的捕食者。因此，萨尔普斯将新的氮递送到海洋生态系统中。我们表明，海洋的两个主导细胞ProChorococcus和Sar11并未被Salps消耗，该细胞为开放海洋系统中小细胞的优势提供了新的解释。我们还确定了proChorococcus的双重奖励，其中它不仅可以逃脱salp捕食，而且还消除了其主要的混合营养性捕食者之一，即prymnephenephinephinephyte chrysochromulina。当我们建模SALP网格与颗粒之间的相互作用时，我们发现单独的细胞大小无法解释这些猎物选择模式。相反，结果表明替代机制（例如表面特性，形状，营养质量甚至猎物行为）确定哪些微生物细胞被salps消耗。一起，这些结果将萨尔普斯确定为塑造开海微生物群落的结构，功能和生态的主要因素。
无处不在的GC含量签名是由DDX3X
从转录到蛋白质合成的道路铺有许多障碍，从而允许几种基因表达的转录后调节模式。mRNA生物学中的基本参与者是DDX3X，它是一种RNA结合蛋白，可通过规范调节mRNA翻译。通过监测DDX3X耗竭后的mRNA丰度和翻译的动力学，我们观察到翻译抑制的mRNA的稳定。我们使用可靠的统计学习模型来发现编码序列中的GC含量作为RNA稳定的主要特征。该结果证实了在其他研究中可检测到的与GC含量相关的mRNA调控，包括数百个编码数据集和最近关注细胞周期中mRNA动力学的工作。我们通过详细分析了数百个样品中的RNA-seq Pro填充物，包括表现出细胞周期和神经发生缺陷的DDX3X敲除小鼠模型，提供了进一步的mRNA稳定证据。我们的研究确定了mRNA调节的根本特征，并强调了量化基因表达级联的多个步骤的重要性，其中通常将RNA丰度和蛋白质的产生均未偶联。
CES 回顾：人工智能无处不在
• LiDAR 和/或雷达？值得注意的是，一个关键的争论是光检测和测距 (LiDAR) 传感器在未来的自动驾驶中是否必不可少，如果是，成本是否可以大幅降低到足以在汽车/车辆中实现盈利？今年的参展商双方各执一词——一家指出成本大幅降低（平均售价约为每台 1,000 美元，随着产量的增加，未来几年将减半），一家展示了使用和不使用 LiDAR 的自动驾驶能力的影响（总结一下——没有 LiDAR 时效果不好，会撞到车内的物体）。然而，其他公司展示了改进的摄像头、雷达和软件的组合如何在没有它的情况下在某些条件下实现自动驾驶（因此更便宜）。最终，关键结论是每个公司/用例都有不同的要求，可以通过传感器配置组合来满足这些要求，这些配置需要通过软件进行优化。