XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System系统延迟
蜘蛛 - 国防工业和空间 - 欧盟
蜘蛛是一项可行性研究，涉及专门针对与国家和欧盟倡议兼容的国防用例的多个多功能负担得起的卫星星座的发展。项目的野心是提供高反应性，包括自主重新任务，较短的重新访问期和短端到端系统延迟。活动的结果将是初步的系统设计，包括性能和成本分析。
优化非计算机-脑接口参数...
非侵入式脑对脑接口 (BBI) 需要精确的神经调节和高时间分辨率以及便携性以增加可访问性。BBI 是脑机接口 (BCI) 和计算机脑接口 (CBI) 的组合。BCI 参数的优化已得到广泛研究，但 CBI 尚未得到广泛研究。从 BCI 和 CBI 文献中获取的参数用于在各种条件下模拟两类医疗监测 BBI 系统。使用信息传输速率 (ITR) 评估 BBI 功能，以比特/试验和比特/分钟为单位。BBI ITR 是分类器准确度、窗口更新率、系统延迟、刺激失败率 (SFR) 和超时阈值的函数。BCI 参数（包括窗口长度、更新率和分类器准确度）保持不变，以研究改变 CBI 参数（包括系统延迟、SFR 和超时阈值）的影响。基于被动监测 BCI 参数，使用 1 比特/试验的基本 ITR。我们发现最佳延迟为 100 毫秒或更短，阈值不超过其值的两倍。使用最佳延迟和超时参数，系统能够保持接近最大效率，即使 SFR 为 25%。比较 CBI 和 BCI 参数时，CBI 的系统延迟和超时阈值应反映在 BCI 的更新率中。这将最大化试验次数，即使在高 SFR 下也是如此。这些发现表明，每分钟的试验次数越多，非侵入式 BBI 的 ITR 就越好。还必须考虑每个 BCI 协议和 CBI 刺激方法固有的延迟。在可预见的未来，每种协议的高延迟都是非侵入式 BBI 的主要制约因素。
会议记录-豁免-31.05.2024.pdf
由于不可抗力，或由于输电供应商在及时采取必要措施后仍延迟提供输电；或由于任何政府机构的延误，经新再生能源部慎重考虑后，批准延长投产时间，且发电厂在延长的日期之前投入使用；该发电厂将享受免除由该发电厂传输电力所产生的州际输电费用的优惠，如同该发电厂已在 2025 年 6 月 30 日或之前投入使用……”。 3.2 电力部于 2024 年 5 月 30 日发出的信函规定，对于已申请连接截至 2023 年 6 月 30 日且由于输电系统延迟而调试日期可能晚于 2025 年 6 月 30 日的可再生能源项目，如果它们按照相关州际输电系统的调试日期或连接申请中提到的预定调试日期（以较晚者为准）调试，则应考虑获得 100% 的豁免。
基于时间序列预测范式的低延迟自定步调 BCI 系统，用于运动想象发作检测
摘要 — 在自定步调的运动想象脑机接口 (MI-BCI) 中，连续脑电图 (EEG) 信号中呈现的 MI 命令的开始是未知的。为了检测这些开始，大多数自定步调的方法对连续 EEG 信号应用窗口函数并将其分成长段以进行进一步分析。因此，系统具有较高的延迟。为了减少系统延迟，我们提出了一种基于时间序列预测概念的算法，并使用先前收到的时间样本的数据来预测即将到来的时间样本。我们的预测器是一个由长短期记忆 (LSTM) 单元构建的编码器-解码器 (ED) 网络。通过将输入信号与预测信号进行比较，可以快速检测到 MI 命令的开始。所提出的方法在 BCI 竞赛 III 的数据集 IVc 上得到了验证。模拟结果表明，对于短于一秒的延迟，所提出的算法将竞赛获胜者获得的平均 F1 分数提高了 26.7%。
数字时代的摘要，加密是主要解决方案...
在数字时代，密码学是保护敏感信息免受数据入室盗窃威胁的主要解决方案。椭圆曲线加密（ECC）算法在密码学中提供了高度的安全性，其密钥尺寸相对较小，ECC与Diffie -Hellman（DH）集成在一起，以形成ECDH。但是，有效的密钥管理是实施ECC的主要挑战。因此，这项研究集中在系统潜伏期分析上，该分析涉及使用两个不同数据结构的算法，即hashmap和arraylaylist。本研究根据各种情况来衡量系统延迟，以keyserver中存储的虚拟数据数量来评估数据结构使用对系统性能的影响。测试结果表明，在处理大数据的量时，哈希图更有效，更稳定，比阵列列表的延迟相对较低，而阵列列表的潜伏期随着数据量的增加而显着增加。这表明所使用的数据结构对加密系统的效率和性能有重大影响。
通过量子计算开发智能网络威胁检测系统
面对日益复杂的网络威胁，传统的检测系统往往无法保护关键的供应链。本研究介绍了一种集成量子计算 (QC) 和人工智能 (AI) 的智能网络威胁检测系统的开发和评估。与传统方法相比，该系统显著提高了检测准确性、减少了延迟并提高了资源效率。量子算法，如量子支持向量机 (QSVM) 和量子神经网络 (QNN)，分别表现出 95.2% 和 96.7% 的准确率，表现出色。该系统对各种网络威胁（包括恶意软件、网络钓鱼、勒索软件和高级持续性威胁 (APT)）的检测率很高，误报率也降低了。QC 的集成还加快了威胁检测和响应时间，关键组件的系统延迟减少了一半。这些进步为供应链中的网络威胁响应提供了巨大的好处，确保对金融交易和关键基础设施进行强有力的保护。增强的可扩展性和效率使该系统成为保护美国金融部门免受复杂网络攻击的宝贵资产。
DoD 21.2 SBIR 说明 - SOCOM
截止接收日期：完整的提案必须在 2021 年 6 月 17 日美国东部时间下午 12:00 之前在 DSIP 中认证。下午 12:00 之后提交的提案将不予评估。最终提案提交包括成功完成所有公司级表格、所有必需的卷宗和电子公司官方认证。请尽早计划提交提案，以避免由于 BAA 关闭前最后几个小时流量过大而导致意外延迟。国防部不对因系统延迟而错过提案提交负责。国防部 SBIR 计划不接受机密提案。此 BAA 和国防 SBIR/STTR 创新门户 (DSIP) 网站旨在减少准备正式提案所需的时间和成本。DSIP 是国防部 SBIR/STTR 提案提交的官方门户。提案人必须通过 DSIP 提交提案；通过任何其他方式提交的提案将不予考虑。首次通过此网站提交的提案人将被要求注册。公司必须注册一个 Login.gov 帐户并将其链接到其 DSIP 帐户。有关注册的更多信息，请参阅第 4.14 节。
用于实时工具跟踪的混合跟踪模块，用于自主外观
摘要 - 镜头已成为微管外科领域中有希望的视觉解决方案。但是，手动重新定位构成了挑战，导致中断破坏了手术流。因此，出现了对免提外观控制控制的需求。本文介绍了一种基于位置的视觉控制控制方法，包括检测模块，混合跟踪模块和一个控制模块，该模块调整了机器人摄像头持有器以遵循外科手术工具。集成了混合模块，以跟踪和预测外科手术工具的未来位置，以最大程度地减少系统延迟。所提出的系统由带有眼睛的立体声相机的7度机器人操纵器组成。使用跟踪误差和中心误差指标评估了三种替代方法（卷积神经网络，粒子滤波器-PF，光流 - OF）的比较分析。结果显示，平均误差为9。84±0。08毫米缓慢运动（2。5 cm/s）和13。11±0。 39毫米快速运动（4 cm/s）。 最后，进行了一项用户研究，以调查所提出的系统是否有效地减少了用户的工作量与相机的手动重新定位相比。11±0。39毫米快速运动（4 cm/s）。最后，进行了一项用户研究，以调查所提出的系统是否有效地减少了用户的工作量与相机的手动重新定位相比。
稀疏量：通过非IID数据集对定向和时间变化的图表进行交流和节能分散的分布式学习
当前的深度学习（DL）系统依赖于集中的计算范式，该计算范式限制了可用培训数据的数量，增加了系统延迟并增加了隐私和安全性。通过分散的DL模型对DL模型对点对点连接的边缘设备进行的分散和分布式培训启用的设备学习，不仅可以减轻上述限制，而且还可以启用需要DL模型的下一代应用程序，以连续进行交互并从他们的环境中学习。然而，这需要开发新型培训算法，这些新型培训算法会通过随着时间变化和定向的对等图结构进行训练DL模型，同时最大程度地减少设备之间的连接数量，并且对非IID数据分布也有弹性。在这项工作中，我们提出了稀疏的畅通，这是一种交流效率分散的分布式培训算法，该培训算法支持对点对点，指导和时间变化的图形拓扑。所提出的算法可以减少466倍的交流，而在训练各种DL模型（例如Resnet-20和VGG11）上的CIFAR-10数据集时，性能仅降解了1％。此外，我们证明了如何导致非IID数据集的频率降解的显着性能降解，并提出了偏斜补偿的稀疏推动算法，从而恢复了这种性能下降，同时保持相似的通信压缩水平。