XiaoMi-AI文件搜索系统
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自主环境中的协作与竞争
智能中的抽象尖端技术涉及多代理系统（MAS），这些系统使自主代理可以通过共同的合作或竞争实现共同或个人目标来在共享环境中进行交互。这项研究深入研究了MAS中合作和竞争的各个方面，并说明了它们在实际情况下的应用，例如自动驾驶汽车，机器人的互动和财务环境。除此之外，我们还探索了在创建MAS框架时进行的协调，学习和沟通等障碍，以及如何进行深入强化学习等复杂算法有助于运行这些代理。通过解决MAS中的两种竞争互动，我们的目标是对在这一领域的可能用途和即将到来的道路进行彻底掌握。像OpenAIS代理商模型这样的新兴技术在展示MAS不断变化的景观及其对医疗保健和国防等各个行业的变革性影响方面发挥了重要作用。关键字：多代理系统（MAS），自主代理，协作，竞争，深度强化学习，游戏理论，分发AI，基于代理的智能，基于代理的建模，AI协调，AI协调，对抗性AI介绍MAS MAS是AI部署领域的游戏规则，与传统AI Systems相比
人工智能在预测和预防高风险环境中汽车故障中的作用
人工智能模仿人类智能，用于预测和预防关键的汽车故障。这些故障通常发生在测试情况下，可能很危险。了解组件行为对于实施有效的故障防御措施至关重要。目前，预测随机组件故障具有挑战性。人工智能通过智能模拟真实世界条件来实现预测性故障模拟。通过将模拟的组件行为与实际数据进行比较，可以实现故障预测。这对于维护和备件供应计划非常有价值。汽车系统中的人工智能技术正在不断发展，对于解决当前问题和防止未来故障至关重要。模拟和预防性维护对于了解系统行为和防止故障至关重要。
在复杂环境中与基础模型和多代理增强学习协调搜索
摘要 - 我们提供了一个多代理系统模拟，旨在在多个机器人之间有效协调和合作，尤其是适合搜索操作。此模拟反映了未结构化且复杂的室外场景，其中明显的阻塞和遮挡的地形表面会造成搜索困难。该软件利用了系统性学习（RL）和集中式多代理变压器（MAT）来使自主剂能够收集，处理和集成数据到MAT中。模拟机器人可以在动态和非结构化环境中有效搜索。项目代码和视频可以通过https://github.com/ directLab/coordinating-mat-env索引术语 - ISAAC SIM，多代理模拟，增强增强学习，非结构化环境，仿真，软件，软件
双面太阳能电池板在城市环境中的性能
哥印拜陀摘要：随着城市规模越来越大，人们越来越需要清洁能源，太阳能成为关键答案。本研究使用 MATLAB 计算机测试研究了双面太阳能电池板与普通单面电池板相比的运行情况。我们发现双面电池板可以产生更多的能量，因为它们可以从两侧捕捉光线，这对城市能源计划大有裨益。除了计算机测试外，我们还检查了这些电池板在现实生活中的表现，例如在城市中不断变化的阳光和闪亮的表面。产生更多能量的机会意味着太阳能装置所需的土地更少，这对于没有太多空间的城市来说非常重要。此外，双面电池板看起来更好，这有助于在拥挤的地区放置清洁能源。我们的工作表明，将资金投入到新的太阳能技术中很重要，这是更大的清洁能源计划的一部分，既要满足自然需求，又要满足城市规划的需求。索引术语 - 双面、效率、增益因子、单面
基于ROS2的AMR系统用于在未知室内环境中映射和导航
自主系统和自动化技术的快速发展继续彻底改变工业流程，与行业4.0的目标保持一致。本文提出了一个增强的自主移动机器人（AMR）系统，该系统旨在用于高级室内导航和勘探，这是基于CIM4.0 FixIT项目建立的基础工作的基础。这项研究的主要目的是利用ROS2的最新功能（机器人操作系统2）开发和实施强大的SLAM（同时本地化和映射）算法。这项研究的重点是使用ROS2框架中NAV2库的不同SLAM方法的全面比较。此分析涵盖了NAV2中可用的各种算法，包括基于网格的和拓扑映射方法，以及不同的定位技术，例如AMCL（自适应蒙特卡洛本地化）和EKF（扩展的Kalman滤波器）。比较根据映射准确性，计算效率和对动态环境的适应性评估这些方法。基于此分析，开发了先进的SLAM方法，从而整合了比较方法中最有效的元素。此自定义解决方案利用NAV2的模块化体系结构和ROS2改进的分布式计算功能，从而可以有效地进行路径计划和映射优化。使用ROS2实现整个系统，利用其增强的工具进行仿真，可视化和现实部署。严格的测试是在各种模拟环境中使用RVIZ和GAZEBO的更新版本进行的，这些版本现在与中间件更加紧密地集成在一起。这些模拟证明了机器人在主动探索，避免障碍和有效映射方面的提高功能，展示了这种方法的好处。最后，在CIM 4.0的经过精心控制的实验室环境中，进行了实际实验以评估创建的AMR系统的鲁棒性和性能。结果表明，AMR可以独立于各种情况，包括未知区域和动态障碍。
XRBCAP：VR/AR/XR/MR环境，用于研究功能性脑的变化
VR/AR工具用于认知评估和/或治疗工具用户在XR中经历了设计和反馈XR的设计和反馈。老年人的焦虑和抑郁症治疗长期使用XR对老年人认知功能的影响老年人的身体康复中VR/AR的安全性和风险
几何优化和能量参数计算...虚拟环境的安全评估框架
随着云计算的扩展，虚拟环境仍然容易受到复杂的安全性威胁的影响，例如操纵组织漏洞，VM Escapes，Inter-VM Inter-VM攻击，DOS攻击和恶意软件注射。因此，确保虚拟化环境是安全的，已经变得越来越重要。这些威胁尤其影响了许多转移到在线服务和远程工作的企业。本文研究了旨在应对现有挑战，差距和优势的现有框架；并提出了一个增强的安全框架，可以帮助减轻这些威胁。框架是在迭代过程中开发的，该过程包括多个阶段。它具有管理程序层，虚拟机层，网络层，管理层以及监视和响应层组件。该框架旨在增强检测能力，减少响应时间，最大程度地减少系统性能影响并降低假正利率，同时通过提供确保虚拟基础设施的实用有效方法来优化资源利用，从而确保基于云的服务的弹性和可靠性。
财务多云环境中的数据治理
2，隶属关系：JP Morgan Chase＆Co。的高级副总裁摘要：在金融服务的快速发展的景观中，由于其灵活性，可伸缩性和成本效率，多云环境越来越流行。但是，采用多个云平台在维持强大的数据治理方面带来了重大挑战。这些挑战包括数据碎片，不一致的安全策略，法规合规性复杂性以及确保数据完整性和可用性的困难。金融机构必须驾驶这些障碍，以保护敏感信息并满足严格的监管要求。本文在跨多云环境管理数据治理时，研究金融服务公司面临的具体挑战。我们探讨了诸如缺乏标准化数据治理框架，不同云平台的数据同步的复杂性以及数据泄露风险的增加。此外，我们解决了维持审计跟踪和确保实时数据可见性的困难，这对于调节依从性和运营效率至关重要。为了应对这些挑战，我们提出了几种有效的解决方案。这些包括实现跨越所有云平台的统一数据治理框架，采用高级加密和令牌化技术来增强数据安全性，并利用AI和机器学习进行实时监视和异常检测。我们还讨论了持续培训和开发的重要性，以使员工对最新的数据治理实践和技术保持最新状态。此外，我们强调了自动化在简化数据治理过程，减少手动干预和最小化人类错误的作用。通过利用自动工具和平台，金融机构可以确保一致的政策执法，有效的数据管理以及强大的遵守监管标准。
Oceanplan：在大规模未开发的海洋环境中驾驶的自然语言的层次结构计划和重建
我们通过增强世界的增强表示，开发了一个分层的LLM任务计划和重建框架，以有效地将抽象的人类统一到有形的自主水下汽车（AUV）控制中。我们还挑战了一个整体的重建器，以向所有计划者提供现实世界中的反馈，以进行健壮的AUV操作。尽管已经进行了大量研究来弥合LLMS和机器人任务之间的差距，但他们无法保证在广阔而未知的海洋环境中AUV应用的成功。为了应对海洋机器人技术中的特定挑战，我们设计了一个层次结构计划来制定可执行的运动计划，该计划通过将长途任务分解为子任务，从而实现了计划效率和解决方案质量。同时，Replanner获得实时数据流以解决计划执行过程中的环境不确定。实验验证了我们所提出的框架是否通过自然语言试验为长期持续任务提供了成功的AUV表现。项目Web-网站https://sites.google.com/view/oceanplan。
LSE PCI DSS持卡人数据环境
•设备的品牌和模型•设备的位置•设备序列号和其他唯一标识的方式•必须在员工周期检查POI以寻求篡改（例如，将卡车弹射器添加到设备中或替换）或替换（例如，通过对序列号或其他设备特征进行验证，都无法通过欺诈性的设备进行验证，•通过dection dection noce of for PCI Decrauds•要注意可疑行为并报告设备的篡改或替代•PCI DSS海报提供了检查设备时要寻找的内容；可以从dts.cyber.security.and.risk@lse.ac.uk请求海报•建议业务区域维护设备检查日志；可以从dts.cyber.security.and.risk@lse.ac.uk请求该模板•必须通过dts.cyber.security.and.risk and.risk@lse.ac.ac.ac.uk人员检查