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Vanvalkenburgh 诉英特尔公司 - 5:24-cv-07703
Christin Cho（加州律师资格证编号 238173） christin@dovel.com Richard Lyon rick@dovel.com（加州律师资格证编号 229288） DOVEL & LUNER, LLP 201 Santa Monica Blvd., Suite 600 Santa Monica, California 90401 电话：(310) 656-7066 传真：(310) 656-7069 Kevin Kneupper, Esq.（加州 SBN 325413） kevin@kneuppercovey.com A. Cyclone Covey, Esq.（加州 SBN 335957） cyclone@kneuppercovey.com KNEUPPER & COVEY, PC 17011 Beach Blvd., Ste. 900 Huntington Beach, CA 92647-5998 电话：(512) 420-8407 原告律师
手术室中的人工智能始于英特尔：
目前，缺乏可在勒索软件攻击期间检测和监控文件加密的商用操作系统级遥测解决方案。英特尔 TDT 通过使用机器学习启发式方法实时检测网络威胁来解决此问题。具体而言，英特尔 TDT 将安全工作负载卸载到英特尔® Iris® X e Graphics 集成 GPU，为边缘计算保留 CPU 资源。接下来，英特尔 TDT 监控 CPU 级遥测并检测 CPU 运行时行为的异常，帮助检测操作系统下的文件加密。英特尔 TDT 在研华的 USM-500 医疗级计算机中开箱即用；当与支持英特尔 TDT 的端点检测和响应 (EDR) 解决方案一起使用时，无需额外设置即可激活此功能。这些解决方案包括 Microsoft Defender、CrowdStrike Falcon 和许多其他跨 Windows 和 Linux 的领先 EDR 解决方案。
硬化Intel®值得信赖的执行技术和...
当受信任的计算集团（TCG）在90年代后期开始运营时，它是为了促进对个人计算平台的信任。Intel以Intel®受信任的执行技术（TXT）的形式实施了其对测量信任的动态根源（D-RTM）的规范。信任的动态根源可实现平台状态的测量和证明，因为系统启动到了测量的发射环境（MLE）。后来，英特尔还以Intel®BootGuard（BTG）的形式实现了测量值的静态根源（S-RTM）。一起，Intel®受信任的执行技术（TXT）和Intel®BootGuard（BTG）是Intel®硬件盾牌的一部分，用于英特尔的VPRO®有能力的平台。安全性是这些功能的主要商业和公司设计价值主张，允许计算平台运营商防止信任的平台根源，并为操作系统和软件建立一个受信任和受保护的环境。
英特尔和美国商务部宣布...
“俄勒冈州的硅森林是英特尔选择在其希尔斯伯勒校园雇用23,000名领先的半导体研究和开发行动的地方，”俄勒冈州商业总监Sophorn Cheang说。“今天在英特尔和美国商务部的宣布，数十亿美元的资金将支持英特尔对俄勒冈州研究和制造中心的360亿美元投资，将在多年的增长和俄勒冈州的竞争优势中启动舞台。”
在Intel和Cortex-M4
摘要。SQISIGN是一种著名的量子后签名计划，因为它的组合签名和公钥尺寸很小。然而，SqiSign的su su su su su su s squisign squisign squisign squignition时间也不短。为了改善这一点，最近的研究探索了Sqisign的一维和二维变体，每个变体都有不同的特征。特别是Sqisign2d的效果签名和验证时间使其成为最近研究的重点。然而，缺乏含有光学的一维验证实现阻碍了这些不同变体之间的彻底比较。这项工作弥合了文献中的这一差距：我们提供了一维SQISIGN验证的最先进的实现，包括新的优化。我们报告了一个破纪录的一维SQISIGN验证时间为8.55 mcycles在猛禽湖上的处理器上，在同一处理器上与Sqisign2D紧密相匹配。对于未压缩的签名，签名大小会加倍，我们仅在5.6 mcycles中验证。利用了等级计算中可用的固有的并行性，我们提出的5核变体可以低至1.3 mcycles。此外，我们提出了支持32位和64位处理器的第一个实现。它包括Cortex-M4的优化汇编代码，并已与PQM4项目集成在一起。我们的结果激发了对一维SQISIGN的进一步研究，因为它具有基于ISEGEN的方案的独特特征。
8-K - 2024 年 11 月 27 日 - 英特尔公司
直接资助协议包含适用于英特尔及其对任何项目拥有直接或间接所有权的关联公司（这些关联公司与英特尔合称为“接受方”）的陈述、保证和承诺，包括（i）对股息和股票回购的限制；（ii）对在某些外国扩大半导体制造产能的限制；（iii）对与某些外国实体进行联合研究和技术许可的限制；（iv）对使用或安装由某些外国实体制造或组装的违禁设备的限制；（v）2024 年至 2028 年期间在美国境内累计至少花费 350 亿美元用于研发；（vi）遵守各种联邦法规和要求；以及（vii）对项目处置的限制，包括通过处置项目股权。
NexCOBOT 利用英特尔® 视觉加速器设计...
提高自动化程度是优化不同行业制造运营的关键。然而，传统的机器视觉有其局限性——通常，它只能根据固定规则进行缺陷检测和分类，并在固定环境中工作。例如，光照变化或灰尘或油脂等部分障碍物的存在会对准确性和质量产生负面影响。基于人工智能的方法的引入使机器人技术更加灵活，可以更好地抵御不断变化的环境条件，并可以自由地处理各种检查任务。机器人自动化流程可以通过视觉系统升级，以处理更复杂的任务。虽然现代人工智能方法的好处显而易见，但将这种能力集成到传统的机器视觉流程中可能很复杂。
打造英特尔人工智能卓越中心
自 2009 年 AI 小组成立以来，我一直负责管理该小组。该小组由 200 多名 AI 专业人员组成，我们有 500 多个 AI 解决方案投入生产，每个解决方案都使用几种不同的算法。我们今天正在努力进一步提高速度和规模，以实现通过 AI 改造英特尔的下一个飞跃。这将导致数千种 AI 解决方案应用于各种业务挑战和数据类型。根据研究公司 Gartner 的数据，2019 年只有 14% 的公司在生产中部署了 AI。这一数字在 2020 年增长到 19%，预计到 2021 年底将增加到 24%。[4] 但在英特尔，我们已经部署 AI 解决方案十多年了。事实上，自 2009 年以来，我们已经执行了 1,000 多个 AI 项目——虽然我们也经历过不少失败，但我们的成功率远远超过行业 AI 成功率。我们利用在这些项目中获得的集体智慧，制定了一套在整个企业范围内成功实施 AI 的最佳实践。我们的 AI 团队获得了英特尔成就奖，