XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemNetworking
企业间合作与网络：概念、证据和政策
本文的部分内容基于焦点小组第二阶段的结果：OECD 国家创新系统项目中的创新公司和网络，以及 Timo J. Hämäläinen 和 Gerd Schienstock 撰写的概念框架论文初稿：创新网络和网络政策 (2000)，这是他们对焦点小组第三阶段的贡献。我感谢 Dorothea Sturn 和 Wolfgang Polt 的宝贵意见和讨论。
VeloCloud 如何弥补 AI 网络差距
安全性也必须为 AI 扩展。由于 AI 应用程序需要大规模的点对点连接，因此网络安全必须随之扩展。例如，中央 LLM 将与边缘位置的多个 SLM 代理连接。随着公司的整体 AI 解决方案不断发展并涵盖更多业务，这些点对点连接可以迅速扩展。SD-WAN 解决方案必须扩展其在 WAN 上建立加密隧道覆盖的能力。集中管理防火墙等边缘安全组件也至关重要。企业还需要利用云的强大功能来扩展核心网络安全解决方案，例如数据丢失防护和云应用程序安全代理，以确保它们能够处理更大的 AI 流量。
用于集成数据和能量传输的无细胞网络
摘要 — 无蜂窝网络可实现分布式接入点 (AP) 之间的全面协作。本文重点研究如何降低无蜂窝网络在下行链路综合数据和能量传输 (IDET) 中的长期能耗，以实现能源可持续性。最终的设计包括大时间尺度上的 AP 分类和小时间尺度上的 AP 波束成形，以同时满足数据用户和能源用户的 IDET 要求。为了同时处理二进制整数动作 (AP 分类) 和连续动作 (波束成形)，我们创新地提出了一种稳定的双参数化深度 Q 网络 (DP-DQN)，该网络可以通过智能核心处理器 (ICP) 中运行的数字孪生 (DT) 来增强，从而实现更快、更稳定的收敛。因此，无蜂窝网络可以避免在训练过程中遭受性能波动。仿真结果表明，我们的 DP-DQN 在收敛性方面优于其他基准，同时保证了最优解。
CS 619：高级操作系统和网络
完成此课程的作业时，目的是您学习班级中的主题，并且需要练习以改进。您需要完成解决方案所需的所有资源都在课程中涵盖，并且分配脚手架以帮助您建立理解。当您使用在线解决方案，AI助手或其他人为您完成工作时，您会损害自己，而不是真正学习材料。使用这些资源被认为是学术不诚实和窃。在本课程中，禁止使用在线解决方案和AI助手（例如Chatgpt）。使用此类资源违反了学术道德政策，可能导致课程失败。
650Group 发布的路由光网络领导力报告
• 公司愿景：该标准包括公司最近的公告、季度出货量、标准机构中的活动以及在每个细分市场的持续时间。 • 执行能力：该标准包括公司的产品发布、产品出货日期、公司在该细分市场的研发预算以及整体财务业绩。 • ASIC 实力：公司自己的 ASIC 公告和 L3 商用芯片的使用情况。我们排除所有基于 L2 ASIC 的系统。 • 城域路由器性能和云路由：公司在电信和云路由方面的表现。 • 长途能力：公司在电信和云光传输方面的表现。 • 数据中心互连 (DCI)：公司在云数据中心互连方面的表现。 • 自动化：与上一代产品相比，公司在新产品自动化方面的执行情况。 • ZR/ZR+ 产品：公司目前在 ZR/ZR+ 方面的产品和行业合作伙伴关系。 • DSP 产品：公司目前在 ZR/ZR+ 方面的产品以及行业合作伙伴关系。
分子网络分析和乙基的抗菌潜力
药物发现中的挑战包括生物合成基因簇，这些基因簇在标准实验室培养条件下保持沉默。另一方面，重新发现已知化合物是不可避免的。因此，一种菌株模拟化合物（OSMAC）方法和分子网络分析目前适用于发现新的生物活性化合物。sinomcrobium sp。pap.21从在西巴布亚州康达瓦西湾收集的海洋沉积物中分离出来。然后，将细菌培养在五种不同的液体培养基（RL1，A1BFE+C，NB，LB和海水）中，并孵育4、5和7天。在每种培养基中分别使用乙酸乙酯（ETOAC）提取细菌培养物，然后进行孵育期，然后进行LC-HRMS测量。分析了总共45种乙酸乙酯提取物，以针对小叶片和大肠杆菌的体外抗菌活性进行体外抗菌活性。通过GNP的分子网络分析表明，三种假定的化合物具有抗菌特性。 来自A1BFE+C培养基中的 EtOAC提取物表现出针对Luteus的抗菌活性。 但是，它们都没有对大肠杆菌进行活跃。 共同，Sinomicrobium sp。 Pap.21产生的生物活性化合物表现出抗菌潜力，特别是针对革兰氏阳性细菌的生物活性化合物。 关键字：抗菌； lc-hrms;分子网络；奥斯马克； Sinomrobium sp。 Pap.21简介通过GNP的分子网络分析表明，三种假定的化合物具有抗菌特性。来自A1BFE+C培养基中的 EtOAC提取物表现出针对Luteus的抗菌活性。 但是，它们都没有对大肠杆菌进行活跃。 共同，Sinomicrobium sp。 Pap.21产生的生物活性化合物表现出抗菌潜力，特别是针对革兰氏阳性细菌的生物活性化合物。 关键字：抗菌； lc-hrms;分子网络；奥斯马克； Sinomrobium sp。 Pap.21简介EtOAC提取物表现出针对Luteus的抗菌活性。但是，它们都没有对大肠杆菌进行活跃。共同，Sinomicrobium sp。Pap.21产生的生物活性化合物表现出抗菌潜力，特别是针对革兰氏阳性细菌的生物活性化合物。关键字：抗菌； lc-hrms;分子网络；奥斯马克； Sinomrobium sp。Pap.21简介Pap.21简介
创建统一的安全企业网络方法
企业使用数字解决方案的转型正在如火如荼地展开。这正在成为生存的必需品，尤其是对于 B2C 公司而言。根据 GlobalData 的研究，企业的最高战略重点是以客户为中心：78% 的受访者表示，他们的首要任务是通过既定计划在客户群体中建立信任和忠诚度并改善客户体验。技术现在在增强客户互动方面发挥着关键作用，允许客户根据自己的偏好通过不同的渠道与品牌互动。客户的期望也在发生变化，他们现在要求更快的响应，以及通过移动应用、电子邮件、联络中心、网站、短信和聊天应用（例如 WhatsApp）等一系列方式联系企业的能力。这使得企业必须收集有关其客户的信息并通过不同的渠道和接触点（例如店内互动、在线销售、外向营销和客户服务）进行互动。
人工智能网络系统：计算与通信的融合
摘要 人工智能和5G系统是改变世界的两大热门技术领域。在计算和通信的深度融合中，人工智能网络系统（NSAI）呈现出一种范式转变，分布式人工智能渗透到网络的所有元素中，即云、边缘、终端设备，使人工智能实际上作为一个网络系统运行。另一方面，随着通信系统的演进，网络正在成为一个与人工智能交织在一起的特定服务系统，即网络作为一个人工智能系统运行，实现实时智能服务。随着“人工智能作为网络，网络作为人工智能”技术的发展趋势，NSAI生态系统可以呈现人工智能系统和B5G-6G通信网络的下一代浪潮。在本文中，我们主要旨在对NSAI的系统架构、关键技术、应用场景、挑战和机遇进行全面的概述，以期为电信和人工智能计算的未来发展提供启示。本文的贡献还包括：1）为计算和通信的深度融合提供统一的框架，其中网络和应用程序/服务可以作为单个集成系统进行联合优化；2）提出实现网络空间、物理世界和人类社会在线进化融合的路线图和开放的研究问题，走向无处不在的脑网络（UBN），这需要计算和通信研究界的共同努力。
连接和自动驾驶汽车的5G-V2X通信和网络
在过去的十年中，对通信，自动化，计算，传感和定位领域中的连接和自动化车辆（CAV）（CAV）（CAV）以及相关的启用技术引起了人们的兴趣。的确，骑士有望彻底改变未来的运输和生活质量。通过利用新型的效率空气接口，不同的无线电访问技术以及破坏性的网络软件技术和边缘 /云计算解决方案，第五代（5G）的位置，以确保超低延迟，以确保超高可靠性，良好的可靠性工具和高数据率的工具工具（V2x）（V2x）。车辆生态系统的复杂性和独特性，所涉及的利益相关者和标准开发组织的种类，设想的CAV应用的不断发展的本质，以及在5G支持的V2X中吸引研究社区的众多活动，这是该特殊问题的主要动机之一，旨在集中这一问题。本期《未来互联网杂志》本期中包含的论文提供了5G V2X通信和网络领域中新兴主题的全面概述。更详细地说，它们涵盖了从第三代伙伴关系项目（3GPP）5G和V2X架构增强功能到物理层编码技术和无线电访问技术，同时考虑与网络编排和本地化相关的问题。其中一些还报告了最近结束的持续协作研究项目的成就。此外，收集的论文本质上是异质的，这是特殊问题的主要优势之一：它们从技术上是合理的理论分析和及时的建筑设计贡献到算法设计和实践贡献。尤其是，在涉及各个领域的专家审阅者的严格审查过程之后，总共接受了来自行业和学术界的作者，共有六本出色的原始研究论文，这些论文已被接受。第一篇论文[1]剖析了与跨境和多运营商V2X部署相关的主要挑战，重点是三个代表性的合作，连接和自动化流动性（CCAM）服务：电视操作驾驶，自动驾驶和预期合作的高度限制图和分配的高度验证图和分配。增强漫游方案，间边缘云协调机制，网络切片选择和服务质量
AF_XDP 套接字：适用于云的高性能网络
云原生技术和原则是将称为云原生网络功能 (CNF) 的网络工作负载扩展到大型云规模的好方法。这项技术正在迅速取代基于虚拟化技术的网络功能虚拟化 (NFV) 及其虚拟网络功能 (VNF)。NFV 难以扩展、升级缓慢、重启缓慢。另一方面，云原生使用 Linux 容器，这些容器只是常规进程，对操作系统及其资源的视图有限。CNF 和 VNF 之间的一个主要区别是，使用 CNF，您通常无法控制它所运行的操作系统。您的 CNF 可以与同一系统上的其他 CNF 和进程共存，甚至可以与公共云提供商中的同一核心共存。为了使云原生提供所需的安全性和共存要求，它必须保留 Linux 安全模型，不需要特定的执行模型，也不需要可能不存在或已被其他东西占用的资源。基本上，它总是独立于环境工作。问题在于，当前提供高速原始数据包网络的技术是基于 SR-IOV 和 SIOV 与用户空间驱动程序相结合，而这些技术需要特定的资源和执行模型，而这些资源和模型在公共云系统中通常无法保证。那么问题是，我们如何为不基于 SR-IOV 或 SIOV 与用户空间驱动程序相结合的 CNF 提供高速网络？