XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System硬件的
2015 财年目标 RFP 发布 - 空军物资司令部
Pod 的可靠性、可用性和可维护性 (RAMPOD) – 与 RAMPOD 服务器运行有关的软件和硬件的维护。（首席财务官 [CFO] 向国防财务会计服务 [DFAS] 报告的要求）
ARTES 核心竞争力中的 TRL 定义
a 如果商业客户接受风险，并且证明使用替代资格模型（例如 EQM）不可行，则可以使用 PFM 来实现资格。在这种情况下，ESA 不会支持飞行硬件的成本。
硬件漏洞描述、共享和报告
摘要 — 硬件曾被视为不可改变的信任根源，但最近受到了严格审查，因为硬件漏洞研究人员发现了一些漏洞，这些漏洞可以在远程、供应链或通过物理访问进行利用。鉴于这一发现，人们对共享硬件漏洞和缓解措施的概念产生了兴趣。借鉴软件领域的经验，本文调查了现有的公共漏洞和弱点共享框架，检查了它们对硬件的有效性，并确定了潜在的差距。此外，由于共享硬件漏洞的固有忧虑（这归因于担心泄露难以修补的漏洞），本文旨在解决这些潜在风险并带来可能的好处。此外，作者还分析了当前的硬件漏洞报告工作，并讨论了如何量化硬件的安全性。
可持续人工智能：环境影响、挑战和机遇
摘要 —本文从数据、算法和系统硬件的整体角度探讨了人工智能超线性增长趋势对环境的影响。我们通过检查整个行业规模的机器学习用例的模型开发周期，同时考虑系统硬件的生命周期，来描述人工智能计算的碳足迹。更进一步，我们捕获了人工智能计算的运营和制造碳足迹，并对硬件软件设计和大规模优化如何有助于减少人工智能的整体碳足迹进行了端到端分析。根据行业经验和教训，我们分享了关键挑战，并规划了人工智能多个维度的重要发展方向。我们希望本文提出的关键信息和见解能够激励社区以对环境负责的方式推进人工智能领域的发展。
人工智能在车辆自动变速箱适配中的应用
专家工程师可以正确判断各种 AT 模型的换挡质量。如果 CSQ-SDL 创建的分类器可以像工程师一样正确判断其他未用于学习的 AT 模型的换挡质量，那么从实际角度来看，这将是很有趣的。为了回答这个问题，在第二项研究中，我们研究了 CSQ-SDL 为给定的 AT 模型 A 创建的分类器相对于其他模型的多功能性。其他模型是具有类似硬件的 AT 模型 B 和没有类似硬件的 AT 模型 C。事实证明，在 B 的情况下没有发现明显的恶化，而在 C 的情况下发现了明显的恶化。在第三项研究中，我们进行了另一项实验，使用自动编码器测量 AT 模型 A、B 和 C 的相似性，并表明如果有足够的数据，它会识别出 B 和 A 相似，而 C 和 A 不相似。