XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemArchitecture
空间体系结构2024
在建筑，城市规划和建筑工程学院（AUIC）的学士学位和大师计划，其中包括专门研究太空建筑的“人类太空探索建筑”课程，并有可能在太空建筑上毕业。太空工程领域的硕士课程，其中包括太空系统设计，太空探索和太空架构的课程。https://www.polimi.it/en/international-prospective-students/laurea-magistrale-programmes-equivalent-to-master-to-master-science/programme-catalogue/space-Engineering 2。alta scuola politecnica asp：
物联网体系结构和协议
单元II IOT-AN建筑概述和艺术课的建筑状态：10 IoT-An Anchlectural概述：建筑架构，主要设计原理和所需功能，IoT体系结构大纲，标准注意事项。物联网体系结构 - 艺术：简介，艺术状态，参考模型和体系结构，物联网参考模型 - 物联网参考架构简介，功能视图，信息视图，部署和操作视图，其他相关的架构视图。单元III工业与安全与安全班级工业互联网：8介绍，工业4.0，工业互联网（IIOT），IIOT架构，基本技术，应用和挑战。安全与安全：简介，系统安全，网络安全，通用应用程序安全，应用程序流程安全和安全性，
绿色建筑和能源效率
5 雪佛龙尼日利亚有限公司 6 独立研究员，南非德班 ___________________________________________________________________________ * 通讯作者：Emmanuel Augustine Etukudoh 通讯作者电子邮箱：emmanueletukudoh@gmail.com 文章收稿日期：05-11-23 接受日期：02-01-24 发表日期：23-01-24 许可详情：作者保留本文的权利。本文根据知识共享署名-非商业性使用 4.0 许可证条款分发（http://www.creativecommons.org/licences/by-nc/4.0/），允许非商业性使用、复制和分发作品，无需进一步许可，前提是原始作品的署名如期刊开放获取页面上所指定。 ___________________________________________________________________________
AI在BIM和建筑中的应用
摘要 基于第四次科技革命的大背景，在数字化技术不断加强的时代，建筑趋向智能化。为研究人工智能在建筑中的应用前景，本文以媒体建筑为例，分析人工智能对智能建筑的推动作用，以及对设计、运营和维护的有效改善。除超曲面的概念外，对媒体建筑特征的研究主要基于双向交互性、边界开放性、公共艺术性。为研究智能建筑的技术支撑，探讨智能建筑的可能性，本文综合文献，以东大门设计广场（DDP）为例，以基于卷积神经网络（CNN）的深度学习算法为基本理论。研究结果表明，人工智能在BIM和建筑中的应用可以进一步拓展到社区和城市，为智慧城市的实现奠定基础。
人机交互的选择架构
人机交互领域的人们已经学到了很多关于如何说服和影响计算机技术用户的知识，但是对于如何帮助用户自主选择，他们却缺乏扎实的知识。现在是纠正这种不平衡的时候了。第一步是将心理学和相关领域积累的大量相关知识组织成两个全面但容易记住的模型：方面模型通过描述选择者基于属性、社会影响、政策、经验、后果和反复试验交替或组合应用的六种选择模式，回答了“人们如何做出选择？”的问题。街机模型通过描述支持选择的六种一般高级策略，回答了“我们如何帮助人们做出更好的选择？”的问题：获取信息和经验、表示选择情境、组合和计算、提供处理建议、设计领域以及代表选择者进行评估。这些策略可以通过简单的交互设计来实现，但每一种策略也都有特定相关的技术。结合这两个模型，我们可以将几乎所有现有和可能的选择支持方法理解为将一种或多种 Arcade 策略应用于一种或多种 Aspect 选择模式。在介绍人机交互的选择架构思想以及 Aspect 和 Arcade 模型的关键思想之后，我们将详细讨论每一种 Aspect 模式，并展示如何将高级 Arcade 策略应用于它以产生特定的策略。然后，我们将这两个模型应用于在线社区和隐私领域。我们的大多数示例涉及有关使用计算技术的选择，但这些模型同样适用于在计算技术的帮助下做出的日常选择。
特定领域的软件架构程序
系统工程师使用各种材料设计系统：金属、液压、电子和软件。在使用软件以外的材料时，他们会使用特定于手头任务的工具和组件。这些工件是许多其他工程学科的打包专业知识。另一方面，系统中的软件是由软件工程师手工制作的，专为正在构建的系统而设计，但每个系统都使用相同的低级通用构建块。DSSA 计划在特定领域软件开发中所做的工作旨在将系统工程师和软件工程师的关系转变为软件工程师创建构建块和构建工具，系统工程师使用它们创建软件子系统的关系。
人工智能系统的软件架构
运行世界上最大的 Ruby on Rails 安装之一 200 名工程师 整体式：管理原始数据库、memcache、呈现站点和 * 在一个代码库中呈现公共 API 越来越难以理解的系统；管理和并行化工程团队在组织上具有挑战性 达到了我们存储系统 (MySQL) 的吞吐量极限；在整个数据库中读取和写入热点 使用机器来解决问题；每台机器的吞吐量低（CPU + RAM 限制，网络未饱和） 优化角：在代码可读性和性能之间进行权衡
数字设计和计算机架构
“微架构是一种三路超标量流水线架构。三路超标量意味着，通过使用并行处理技术，处理器平均能够在每个时钟周期解码、调度和完成（退出）三条指令。为了处理这种级别的指令吞吐量，P6 处理器系列使用了支持无序指令执行的解耦 12 级超级流水线。”
nGRG-RR-2023-02-原生AI架构描述-...
算力是原生AI的核心要素，6G应用和服务预计将增加对强大且加速的计算资源的需求，以满足这些应用和服务的要求。计算能力的提升在推动AI发展中也发挥着至关重要的作用。强大的计算资源可以显著提高AI模型训练的准确性和充分性，同时降低时间成本。为了适应6G网络不断变化的场景和网络功能，需要开发用于处理大量数据量和复杂算法的新型计算架构和基础设施。这可能需要专用硬件，包括图形处理单元（GPU）、现场可编程门阵列（FPGA）和专用集成电路（ASIC）、NPU（神经处理单元）、数据处理单元（DPU）。它还可以包括实现能够管理6G网络和应用程序生成的大量数据的分布式计算架构。
