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生物数字融合的未来标准
如果没有多个个人和组织的宝贵支持和合作，本研究项目就不可能实现。我们要对 BSI 在此项努力中的合作表示最深切的感谢，特别是教育和发展经理 Matthew Chiles 博士、环境、社会和治理标准主管 Dawn Hunter、标准开发经理 John Ross、大学合作伙伴关系经理 Emma Glass、数字/高价值制造部门负责人 Ben Sheridan 和医疗保健部门负责人 Rob Turpin 他们提供的见解、广泛支持和资源对该项目的成功完成至关重要。我们也非常感谢 Irina Brass 博士在整个过程中的不断指导。她的周到指导极大地影响了我们工作的方向。我们还要感谢 Jean- Christophe Mauduit 博士和 Maria Cross 博士的评论和反馈，帮助我们改进工作质量。最后，我们要向所有参加我们的访谈和研讨会的专家致以诚挚的谢意。您的贡献非常宝贵，我们非常感谢您与我们分享的时间和知识。
扩散模型的概率流量
扩散模型通过学习扭转扩散过程来将噪声转换为新的数据实例，已成为当代生成建模的基石。在这项工作中，我们在离散时间内开发了基于流行的基于扩散的采样器（即概率流ode Sampler）的非反应收敛理论，假设访问（Stein）得分函数的ℓ2-2-准确估计值。对于R d中的分布，我们证明D/ε迭代（模拟一些对数和低阶项）足以将目标分布近似于ε总变化距离。这是为概率流ode采样器建立几乎线性维依赖性的第一个结果。仅对目标数据分布的最小假设（例如，没有施加平滑度假设），我们的结果还表征了ℓ2分数估计误差如何影响数据生成过程的质量。与先前的作品相反，我们的理论是基于基本而多功能的非反应方法而开发的，而无需求助于SDE和ODE工具箱。
促进女性领导发展的计划中的协同和融合：卡纳塔克邦的故事
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思科网络融合系统路由器 NCS 4201-...
非优先级队列的出口监管 3.18.0SP 同步以太网 (SyncE)：ESMC 和 SSM 3.18.0SP 提供启用/禁用 USB 3.18.0SP 系统日志和触发外部警报支持的选项 3.18.0SP 支持 IEEE 1588-2008 精密时钟同步协议 3.18.0SP REP 可配置计时器又名 REP 快速 Hello 3.18.0SP QoS 数据包标记 3.18.0SP 1588-2008 边界时钟 3.18.0SP 以太网热备用伪线支持 3.18.0SP RMON 完整 3.18.0SP Y.1731 性能监控 3.18.0SP Y.1731 性能监控（Xconnect 和端口通道支持） 3.18.0SP Punt 监管和监控3.18.0SP 多协议 BGP (MP-BGP) - MPLS VPN 3.18.0SP 嵌入式事件管理器 (EEM) 4.0 3.18.0SP ITU-T G.8032 以太网环路保护交换 3.18.0SP 温度和电压监控 3.18.0SP 出口监管和标记 3.18.0SP 1588 PTP 最佳主时钟算法 (BMCA) 又名 PTP 冗余 3.18.0SP
汽车系统中人工智能、机器学习和物联网的融合
高级经理摘要边缘计算是指在数据获取点附近进行传感、控制和智能处理，它有望成为 CPS、物联网和更复杂的人工智能驱动服务等新兴应用的几种即将到来的颠覆性未来计算范式的根本推动因素。在此背景下，我们假设人工智能、机器学习和物联网在汽车系统中融合，实现它所需的基础设施，以及边缘计算将在该生态系统的实际部署中发挥关键作用的地方。我们还回顾了一些可以极大地增强这些下一代数字汽车系统的数字基础设施技术。这是通过调查我们的合作伙伴公司、著名的消费电子展 (CES) 和其他来源提供的实际场景来检验的。首先，通过几个工业基准测试证明，所提出的数字基础设施技术在应用准确性方面提供了显著的缓解，有时甚至在资源受限的边缘计算环境中带来的好处甚至超过 1 倍等效的基于 DNN 加速器的系统。在此之后，概述了在现实世界的汽车系统中设计和部署它们的挑战。本文得出一个可验证的论点，即边缘计算技术需要在下一代数字汽车系统开发中发挥重要作用，以便未来机器学习驱动的人工智能系统能够在现场成功设计和部署，并实现提供卓越用户体验、增强安全性和便利性的意图。 关键词：汽车系统中人工智能、机器学习和物联网的融合、工业 4.0、物联网 (IoT)、人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、智能制造 (SM)、计算机科学、数据科学、车辆、车辆可靠性 1. 简介 近年来，通过纳米级探索性计算技术实现了边缘计算的广泛增强，例如人工智能 (AI)、认知科学中的机器学习 (ML)、智能系统 (IS)、智能基础设施 (II)、智能物联网 (IoT) 和物联网 (IoT)，共同推动了网络空间安全的发展
补偿抽样，以改善扩散模型的收敛性
摘要。扩散模型在图像一般方面具有出色的质量，但以一定的代价。迭代denoising需要许多时间步骤来产生高保真图像。由于目标数据的初始不准确重建，重建误差的积累至关重要的限制。这会导致质量降低，收敛速度较慢。为了解决这些问题，我们提出了补偿抽样，以指导生成目标领域。我们引入了一个用U-NET实施的薪酬术语，该薪酬添加了可忽略的培训间接费用。我们的方法是灵活的，我们将其在基准数据集Cifar-10，Celeba，Celeba-HQ，FFHQ-256和FSG上的无条件生成，面对介绍和面对外划分中的应用。我们的方法始终从图像质量方面产生最先进的结果，同时加速了在训练过程中以最高数量级收敛的转化过程。
通过瓦斯坦斯坦空间中的近端梯度下降
基于流量的生成模型在计算数据生成和可能性方面具有某些优势，并且最近显示出具有竞争性的经验性能。与基于基于分数的扩散模型的累积理论研究，基于流的模型的分析，这些模型在正向（数据到噪声）和反向（噪声到数据）方向上都是确定性的，这仍然很少。在本文中，我们提供了一种理论保证，即通过渐进流模型，即所谓的JKO流程模型生成数据分布，该模型在正常化的流网络中实现了Jordan-Kinderleherer-Otto（JKO）方案。利用在瓦斯斯坦空间中近端梯度下降（GD）的指数收敛性，我们证明了kullback-leibler（KL）通过JKO流量模型（ε2）为O（ε2）保证数据生成数据时，当使用n log（1 /ε）许多jko步骤（1 /ε）许多JKO步骤（n残基块）中，prowter strorder in Flow pronder in prift stry stred step step step erry是ε在ε是ε在ε中均为ε。对数据密度的假设仅仅是有限的第二时刻，该理论扩展到无密度的数据分布以及在反向过程中存在反转误差的情况下，我们获得了KL-W 2混合错误保证。证明，JKO型W 2-proximal GD的非反应收敛速率已被证明是一类凸目标函数的一类凸出物质功能，该函数包括KL差异作为一种特殊情况，可以具有独立的利益。分析框架可以扩展到应用于基于流的生成模型的其他一阶瓦斯汀优化方案。
网络和安全收敛的需求
没有转换以实现网络和安全性收敛。这是一个转型之旅。和所有需要时间的旅程一样，您需要利益相关者的买入，快速获胜的途径表现出ROI以及成功的路线图。，但团队陷入了消防模式，没有带宽来推动变化的带宽。他们也可能没有观点来实现与网络和安全性不同所需的范式转变。第三方可以帮助您将北极星置于您的视野，创建路线图，确定快速胜利和里程碑，并根据最佳实践和帮助您这样的其他企业的经验来告知正在进行的旅程。他们不仅可以帮助解决技术决策，而且可以帮助人们和过程。这包括调整或提升角色，并将资源重定向到推动业务成果的更多战略项目。
