XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System编排
战略编排 HBR，Ruelas-Gossi，Sull。
那么，如何解释这些来自新兴市场的后起之秀能够在如此短的时间内占据全球领导地位呢？为什么现有参与者要将市场份额拱手让给来自中国、印度和拉丁美洲等发展中地区的竞争对手？我们认为，许多现有企业的问题在于，他们的管理者一直在问错误的问题。在北美、日本和欧洲，管理者仍然在思考如何优化他们既定的商业模式。这个问题假设只有一种最佳竞争方式 — — 通常体现在价值链的概念中。它导致高管们询问其他竞争对手在做什么，然后相互比较，盲目模仿最成功的竞争对手。它导致他们询问现有客户是否对现有的产品感到满意。它导致他们询问质量管理计划 — — 比如六西格玛或全面质量管理 — — 如何能从既定模式中榨取增量改进。所有这些问题都导致公司相互模仿，趋同于同质的商业模式，为客户提供更多相同的产品。就像结婚多年的夫妻一样，竞争对手在每一次更迭中变得越来越相似。
人类人工智能编排的类型理论框架
在当今的信息时代，我们不断追求更高的生产力。毫不奇怪，我们正朝着人工智能增强型劳动力的方向发展，我们由人工智能助手增强，并大规模地相互协作（以及他们的人工智能助手）。在人类的背景下，人类语言足以描述和协调我们与他人的意图（和相应的行动）。然而，这在人机背景下显然是不够的。为了实现这一点，跨不同人类和机器网络的通信至关重要。为了实现这一目标，我们的研究范围涵盖并提出了一种基于类型理论（数学中符号逻辑的一个分支）的类型理论框架和语言，以实现人类和人工智能助手网络内的协作。虽然人机协作或人机协作的想法并不新鲜，但据我们所知，我们是第一批提出使用类型理论来协调和描述人机协作的人之一。在我们提出的工作中，我们定义了一组基本的类型理论规则和抽象函数 Group 和 Assign，以实现 AI 增强劳动力的意图和实现的类型理论描述、组合和协调。
通过零信任编排加速您的零信任之旅
各种风险和政策引擎，以及更广泛的安全工具，将它们馈入中央编排策略引擎，该引擎可以拒绝，批准，日志或请求其他身份验证，以在您的用户旅行中所有相关阶段的访问请求中进行其他身份验证。此外，零信任编排服务可以在访问管理（例如防火墙和设备修补）之外启用自动化风险缓解，或通过IGA集成删除访问权限，积极预防事件并节省您的安全团队的时间。诸如Pingone Davinci之类的行业领先解决方案允许组织通过在诸如CrowdStrike，Opswat，splunk，Intunk，Intune，Jamf，Pingone，Pingone，Pingone Protect和数百个诸如CrowdStrike，Opswat，splunk，Intunk，jamf，Pingone Protect等安全工具中进行集成连接来简化和简化此过程。
零信任体系结构的自动化和编排
摘要：零信任体系结构（ZTA）是我们保护数据，保持连接和访问资源的范式转变。ZTA是非外围的防御，它一直是网络安全领域的一场有前途的革命。可以通过维护网络系统内部和外部的攻击来连续维护安全性。但是，ZTA自动化和编排对现实世界网络上的无缝部署已被限制在现有文献中被审查。在此过程中，我们首先识别瓶颈，讨论ZTA的背景并将其与传统的基于外围的安全架构进行比较。更重要的是，我们对具有ZTA自动化和编排潜力的最先进的AI技术进行了深入的分析。总的来说，在本文论文中，我们对ZTA自动化和编排的挑战和潜在推动者产生了基本观点。
字符串逆变器：编排储能的未来
我们的净零目标。供应链以及地缘政治问题仅加剧了迫切需要储能来巩固可再生能源并稳定当地电网以及能源价格的需求。耦合太阳能，地球上最便宜的发电形式，电池存储是一个逻辑且必要的决定。这份白皮书探讨了弦逆变器通过高性能，非凡的灵活性和易用性提供的真实和创新优势。因此，我们认为，在建立高价值，持久的储能项目方面，它们将成为最佳实践的一部分。
“一种针对不需要的互联网流量的编排方法……
参与本论文的人员：Bruno Lins、Rodrigo Melo、Leo Vilaça、Thiago Rodrigues 和 Fernando Rodrigues。Bruno Lins 帮助我开发了 Alert Pre-Processor 工具。除了这次合作之外，我还要感谢他在本论文中使用他的工具进行从 C++ 到 Java 的 Dempster-Shafer 分析。Rodrigo Melo 帮助实施了本论文中提出的几乎所有实验。Leo Vilaça 和我合作研究了频繁事件分析并联合开发了 Alert Analyzer 工具。Thiago Rodrigues 和我合作对 OASD Miner (ARAPONGA) 工具进行了特性描述，我们就如何通过从 Web 中提取安全信息来提高该工具的效率进行了多次讨论。Fernando Rodrigues 帮助我大大改进了本论文许多部分的写作。
无服务器联合学习的能源感知的编排
联合学习（FL）代表在现实情况下对多个客户启用分布式学习的事实上的标准范式。尽管在准确性和隐私意识方面取得了长足的进步，但在现实世界中，尤其是在工业部署环境中，FL的真正采用仍然是一个开放的线程。这主要是由于隐私限制以及在带宽，计算和能量受限的节点上采用AI技术时调节的额外复杂性。受这些问题的启发，我们专注于参与客户的特征，其特征是高度异构的计算功能和能源预算提出ENEA-FL，ENEA-FL是无服务器智能能源管理的创新计划。这种新颖的方法动态适应以优化训练过程，同时促进物联网（IoT）设备和边缘节点之间的无缝互动。，提出的中间件提供了一个容器化的软件模块，该模块有效地管理每个工人节点与中央聚合器的相互作用。通过监视当地能源预算，计算能力和目标准确性，ENEA智能地做出了有关在随后的训练回合中包含特定节点的明智决定，从而有效地平衡了能耗，训练时间和最终准确性之间的三方权衡。最后，在各种情况的一系列广泛的实验中，我们的解决方案表现出令人印象深刻的结果，对文献中可用的流行客户选择方法的能源消耗降低了30％至60％，而其效率是标准FL解决方案的3.5倍。
AI链接和编排的基础视觉-LLM
Market Application of Rapidly Spreading Generative AI NEC Innovation Day 2023: NEC's Generative AI Initiatives Streamlining Doctors' Work by Assisting with Medical Recording and Documentation Using Video Recognition AI x LLM to Automate the Creation of Reports Understanding of Behaviors in Real World through Video Analysis and Generative AI Automated Generation of Cyber Threat Intelligence NEC Generative AI Service (NGS) Promoting Internal Use of Generative AI利用生成AI用于软件和系统开发LLM和MI，将创新带入材料开发平台，使用LLMS和图像分析
集成的der：编排网格的最后一英里
只有以创造共享价值的方式将其集成到市场，客户站点和网格中时，才能充分实现资产的价值。大多数用于支持电气化目标的用例，并专注于现场发电等幕后（BTM）应用程序，但它们不支持更大的电网网络或现有的公用事业供应商。仍然，世界各地的集中式一代的现有和计划的增加极大地影响了可以在现有系统中适应的DER技术的比例。，如果由于外部因素（例如冠状病毒爆发），对能源的需求较低，则可能会增加容量的增加。这些集中式生成系统也可能依赖于可再生能源（例如Wind），这将增加灵活的系统以使用较小的发电机来管理负载，并有助于平衡输出的可变性。
适用于第四代英特尔至强的 kubernetes 资源编排 - ...
本文是基于跨越架构、工程、项目管理和产品管理等职能领域的技术专家团队的共同努力而创作的，特别是 Alexander Kanevskiy、Antti Kervinen、Atanas Atanasov、Brian Meaney、Chris MacNamara、Denisio Togashi、Derek Chilcote Bacco、Eero Tamminen、Eric Adams、Feruzjon Muyassarov、Gershon Schatzberg、Jukka Rissanen、 Krisztian Litkey、Lukasz Danilczuk、Madalina Lazar、Matti-Pekka Sivosuo、Markus Lehtonen、Marlow Weston、Martin Xu、Michael Fu、Michael Kadera、Mikko Ylinen、Patricia Cahill、Peter Mangan、Philip Brownlow、Samu Kaajas、Tuomas Katila、Thijs Metsch 和 Ukri Niemimuukko。这里要列出的还有很多，但可以通过点击广泛的参考资料部分来查看许多相关个人和团队的更详细的文档和代码。