XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemAsyn
lethe：便携式，异步安全删除-CRSS
加密擦除是一种替代，有效的安全删除技术；它在存储数据并通过删除关联的密钥来擦除数据之前，将用户数据加密。数据块上细粒的加密擦除片段对幼稚的加密擦除的不切实际存储要求；不仅需要存储每个密钥，而且每个密钥都必须擦除。最新的安全删除系统使用大型擦除存储的技术解决此问题，该技术在树层次结构中递归使用加密擦除，以将所需量的键存储量减少到单个键。不幸的是，由于其同步管理加密密钥和数据以避免数据损坏，因此现有的最新安全删除系统患有高IO潜伏期。这些现有的安全删除系统也不灵活，因为它们在块层管理加密，并且无法使用存储系统使用的文件系统抽象（例如，云存储，网络文件系统和保险丝存储系统）。
egoexolearn：用于桥接异步自我
抽象能够将他人的活动映射到自己的观点中，即使从很小的时候就开始是一种基本的人类技能。迈向理解这种人类能力的一步，我们介绍了EgoExolearn，这是一个大规模的数据集，该数据集在过程之后模仿人类的演示，在该过程中，个人在执行以exentric-exentric-view示范视频为指导的任务时记录了以自我为中心的视频。关注日常援助和专业支持中的潜在应用，Egoexolearn Conconconconconconconconconconcons conconce concection和示范视频数据涵盖了在日常生活场景和专业实验室中捕获的120小时的120小时。与视频一起，我们记录了高质量的凝视数据并提供了详细的多模式注释，并构建了一个游乐场，用于建模人类从不同观点桥接异步程序动作的能力。为此，我们提出了基准，例如跨视图协会，跨视图行动计划和跨视图所引用的技能评估以及详细的分析。我们期望EgoExolearn可以作为跨越观点弥合行动的重要资源，从而为创建能够通过在现实世界中观察人类进行缝隙学习的AI代理铺平了道路。数据集和基准代码可在https：//github.com/opengvlab/egoeexolearn上找到。
实用的协作感知：异步和多代理3D对象检测的框架
摘要 - 批判是基于激光雷达的对象检测方法的主要挑战，因为它使自我车辆无法观察到的感兴趣区域。提出的解决此问题的解决方案来自通过车辆到所有（V2X）通信的协作感知，这要归功于在多个位置存在连接的代理（Vehilect和智能路边单位）的存在，以形成完整的场景表示。V2X合作的主要挑战是绩效 - 带宽折衷方案，它提出了两个问题（i）应该在V2X网络上交换哪些信息，以及（ii）如何融合交换的信息。当前最新的最新方法可以解决中期方法，其中传达了点云的鸟眼视图（BEV）图像，以使连接剂之间的深层相互作用，同时减少带宽消耗。在达到强大的性能时，大多数中期方法的现实部署都受到过度复杂的体系结构和对代理间同步的不切实际的假设的阻碍。在这项工作中，我们设计了一种简单而有效的协作方法，基于从每个代理商中交换输出，从而实现更好的带宽性能折衷，同时最大程度地减少了单车检测模型所需的更改。此外，我们放宽了现有的有关代理间同步的最新方法中使用的假设，仅需要在连接的代理之间进行常用时间参考，这可以在实践中使用GPS时间实现。该代码将在https://github.com/quan-dao/practical-collab-ception中发布。在V2X-SIM数据集中进行的实验表明，我们的协作方法达到76.72平均平均精度，这是早期协作方法的性能99％，同时消耗了与晚期协作一样多的带宽（平均为0.01 MB）。
异步多锁系统中时钟域交叉（CDC）的高级结构和半正式验证流
1背景和最新的5 1.1背景。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.1.1当前电路状态。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.1.2异步多锁系统。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.1.3全球数字设计流。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1.1.4全球数字验证流。。。。。。。。。。。。。。。。。15 1.2时钟域交叉（CDC）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 1.2.1与CDC有关的问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 1.2.2 CDC同步结构。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 1.3 CDC验证。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 1.3.1 RTL上的CDC结构验证。。。。。。。。。。。。。。。。26 1.3.2基于CDC断言的验证。。。。。。。。。。。。。。。。。30 1.4结论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34
实用的异步分布式密钥重新配置及其应用
我们引入了一个更有效的股份 - 股票，然后又有agre-agre-agre-eccast范式，用于构建ADKR，并保留自适应安全性。该方法替代了经典ADKG中昂贵的O（n）Asyn-Chronous-Chronous可验证秘密共享协议，其中O（n）便宜的公开共享成绩单的分布更便宜；在共识确认一组成品的分解后，它选择了一个小的κ-subset以进行验证，将总开销从O（n 3）降低至O（κn 2），其中κ是一个小的常数（通常约为30或更少）。为了进一步优化具体效率，我们提出了一种具有线性通信的交互式原始效率，以生成可公开可验证的秘密共享（PVSS）转录本，避免了计算上昂贵的非相互作用PVSS。此外，我们引入了分布式PVSS验证机制，最大程度地减少了不同各方的重复计算，并将主导的PVSS验证成本降低了约三分之一。
ASYNCOS用户指南15.2用于Cisco Secure Web Appliance-MD（维护部署）
思科和思科徽标是Cisco和/或其在美国和其他国家的商标和/或其分支机构的商标或注册商标。要查看Cisco商标列表，请转到此URL：https：//www.cisco.com/c/en/us/about/legal/legal/trademarks.html。提到的第三方商标是其各自所有者的财产。使用该词合作伙伴一词并不意味着思科与任何其他公司之间的伙伴关系。（1721r）
Pharm 6500治疗学发现，开发和评估FCS 3420-090在线/异步住房政策和...
（包括性取向和性别认同/表达）是一种民权犯罪，遭受了相同类型的问责制，以及针对其他受保护类别的罪行，例如种族，国籍，颜色，宗教，宗教，年龄，作为残疾人，退伍军人的地位或遗传信息。如果您或您认识的人遭到骚扰或殴打，则鼓励您将其报告给均等机会和平权行动办公室的标题IX协调员，135 Park Building，801-581-8365，或学生院长办公室，270 Union Building，801-581-7066。有关支持和机密咨询，请联系学生健康中心，SSB 328，801-581-7776。向警方报告，请联系公共安全部，801-585-2677（COPS）。教师和学生责任。（http://regulation.utah.edu/academics/6-316.php）
用于神经形态边缘计算的超低成本、支持多播的异步 NoC
摘要 — 生物大脑越来越多地被视为更高效计算形式的指南。最新的前沿考虑使用基于脉冲神经网络的神经形态处理器进行近传感器数据处理，以适应边缘计算设备严格的功率和资源预算。然而，在神经形态系统的设计中，人们普遍关注受大脑启发的计算和存储原语，这目前正在将一个根本瓶颈推到最前沿：芯片级通信。虽然通信架构（通常是片上网络）通常受到通用计算的启发，甚至借鉴了通用计算，但神经形态通信表现出独特的特征：它们由事件驱动的路由组成，在狭小的区域和功率预算内将少量信息路由到大量目的地。本文旨在实现受大脑启发的通信的片上网络设计的转折点，围绕成本效益高且强大的异步设计、短消息传递的架构专业化和基于树的多播的轻量级硬件支持相结合。经功能性脉冲神经网络流量验证，与用于边缘计算应用的真实多核神经形态处理器的最先进的 NoC 相比，所提出的 NoC 可节省 42% 至 71% 的能源。
速率：带有事件摄像机的实时异步跟踪
摘要 - 基于视觉的自定位是一种至关重要的技术，用于在GPS剥夺环境中实现自主机器人导航。但是，标准帧摄像机会受到运动模糊的影响，并且动态范围有限。这项研究着重于使用基于事件的摄像机进行自定义的有效特征跟踪。这样的摄像机不提供环境的常规快照，而是异步收集与每个像素中每个像素中一小部分照明的事件，从而解决了在快速运动和高动态范围内运动模糊问题的问题。特别是，我们提出了一个基于连续的实时异步性异步跟踪管道，名为速率。此管道集成了（i）使用活动事件表面的时间切片连续初始化跟踪器，以及（ii）带有建议的“跟踪管理器”的跟踪器节点，由基于网格的分销商组成，以减少冗余跟踪器并删除差质量差的质量。使用公共数据集进行评估表明，我们的方法保持了稳定的跟踪功能，并且与仅限的事件跟踪方法相比，在维护甚至改进跟踪准确性的同时，进行实时跟踪有效。我们的ROS实施以开放源为：https：//github.com/mikihiroikura/rate
事件摄像机使用异步时空 - ...
与常规摄像机相比，事件摄像机代表了神经形态成像技术的值得注意的进步，由于其独特的优势，研究人员引起了很大的关注。但是，事件摄像机容易受到显着水平的测量噪声，这可能会对依赖于事件流的算法的性能降低，例如感知和导航。在这项研究中，我们介绍了一种新颖的方法来降级事件流，目的是填写未能准确反映出真正的对数强度变化的事件。我们的方法着重于事件的异步性质和时空特性，最终导致了新型异步时空事件的发展神经网络（ASTEDNET）。该网络直接在事件流上运行，规避将事件流转换为图像帧等密集格式的需求，从而保留其固有的异步性质。借助图形编码和时间卷积网络的原理，我们结合了时空特征注意机制，以捕获事件之间的时间和空间相关性。这可以使原始流中每个活动事件像素的分类为代表真正的强度变化或噪声。在多个数据集上针对最先进方法进行的比较评估表明，我们所提出的算法在消除噪声方面具有显着的效率和鲁棒性，同时将有意义的事件信息保留在场景中。