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使用元启发式优化技术扩展基于太空传感器的太空监视网络
鉴于人们对维持战术 SDA 的持续兴趣，太空传感器作为 SOSI 网络的组成部分，是一项不可或缺的资产。然而，太空传感器硬件和传感器轨道的设计空间巨大而复杂。只要有合适的目标函数来评估太空传感器设计的性能，就可以使用元启发式优化技术来遍历传感器设计空间。基于信息的传感器任务分配方面的先前工作可以提供与 SDA 相关的传感器性能指标，如参考文献 [13、12、20、14] 所示。针对 RSO 目录的传感器网络任务分配提取了有关传感器观察目标和估计其状态的能力的有用信息。将基于信息的传感器任务分配与元启发式优化相结合，可以为即将到来的 SDA 制定高性能的太空传感器星座设计。
vision-lstm：XLSTM作为通用视觉骨干
变压器最初用于自然语言处理，但仍被广泛用作计算机视觉中的通用骨架。最近，长期短期内存（LSTM）已扩展到可扩展的性能架构 - XLSTM，该架构通过凸起的门控和可行的矩阵存储器结构克服了长期存在的LSTM限制。在本报告中，我们会引入Vision-LSTM（VIL），XLSTM构建块的改编对计算机视觉。vil包括一堆XLSTM块，其中奇数块处理了从上到下的贴片令牌的序列，而甚至块也从底部到顶部。实验表明，VIL有望进一步部署为计算机视觉体系结构的新通用骨干。项目页面：https：//nx-ai.github.io/vision-lstm/
SPARC 3.6和Oracle Solaris 11.4 的Oracle VM服务器 Oracle零信任云采用 Oracle Exadata数据库服务@cloud@cultener x10m数据表 Storagetek SL8500模块化库系统数据表 b'' exadata云服务X8M将顶级弹性和非干扰性升级提供给企业 Oracle金融服务贷款和租赁EV电池租赁 - 数据表| Oracle b'' 上下文情报定位和品牌安全部门指南 ACS Oracle配置审查系统和软件的建议 工作更聪明，不是更难 Oracle云基础架构：符合数据隐私和主权的领先分布式云 exadata性能和AWR oracle技术全球价格清单 AI创新： - 塑造客户旅程 Oracle维护云数据表 ACS Oracle性能审查以及针对系统和软件的建议 IT＆业务领导者指南Oracle Cloud Applications-6与Oracle平台建立更好业务的原则 Accenture-Digital-12397637.pdf
Oracle云着陆区是预先建立的，策划的模板，可自动化各种用例的租赁设置和资源提供。着陆区提供了规范性的最佳设计和硬化配置（包括安全性，合规性，网络，身份等），这是基于行业最佳实践和Oracle的专业知识。基于开放式框架（Therraform）的陆地区域，使客户能够以安全，安全和可预测的方式管理其基础设施部署。这个良好的基础使客户能够加速云入门，简化规模的未来操作，并确保您的环境安全，表现和成本效益。Oracle的着陆区部署所需的Oracle Cloud资源，这些资源与支持安全性和零信任最佳实践所需的服务和控件预先配置：
2023 年征召主题描述 - 国防工业和航天
由于当前中尺度数值天气预报 (NWP) 模型的垂直分辨率有限，且表面边界条件场的准确性有限，因此预测和评估影响电磁信号传播的现行环境条件具有挑战性。另一个挑战是验证模型结果。在海洋上空，经常发生管道等异常传播条件，在北极地区，由于气象和海面现场观测数量有限，这尤其具有挑战性。更具挑战性的是波罗的海及其异质沿海环境，低盐度为电磁信号传播创造了独特的反射条件。军事规划人员和操作员目前可用的预测工具不足，而且在对流层管道预测方面往往过时。特别是海军资产可以从高性能工具中受益。
EDF 2023呼叫主题说明.pdf
，由于当前中量尺度数值预测（NWP）模型（NWP）模型的垂直分辨率有限，因此预测和评估影响电磁信号传播的主要环境条件是一项挑战。另一个挑战是验证模型结果。在海洋上方，那里经常发生异常的传播条件，在北极地区，由于气象和海面现场观察的数量有限，这尤其具有挑战性。更具挑战性的是波罗的海及其异质沿海环境，盐度低，为电磁信号传播创造了独特的反射条件。军事规划师和运营商可用的当前预测工具不足，并且在对流层管道的预测方面常常过时。特别是海军资产可以从性能工具中受益。
使用OpenVino在Lenovo Thinksystem上使用OpenVino的企业LLM应用程序SR650 V3加速了RAG管道，该应用程序具有第5代Intel Xeon可伸缩过程
Lenovo Thinksystem SR650 V3凭借Intel第五代处理器，为生成AI用例提供了高度性能且可扩展的解决方案，包括那些对成功用户体验的低延迟要求（例如实时聊天机器人）（目标延迟约为100ms）。它在单个2U服务器中提供了多个存储和网络选项，可适应各种业务需求，同时提供无缝的可扩展性以适应不断变化的需求。它支持DDR5-5600 mt/s的内存模块，以及一个或两个第五代英特尔Xeon处理器，该处理器融合了Intel Advanced Matrix扩展名（Intel AMX），以满足尖端AI工作负载的计算密集要求。此外，它包含三个驱动器区域，该区域可支撑高达20x 3.5英寸或40x 2.5英寸热交换驱动式托架，以高效且可扩展的存储空间。
弥合差距：从神经解剖学知识到脑通路纤维束成像
尽管纤维束成像技术最近取得了进展，但文献中对白质通路的描述与从 dMRI 图像重建和研究白质通路的方法之间仍然存在很大差距。在这里，我们通过提出一种定义白质束的语言（即 WMQL T）和一种根据 WMQL T 查询自动重建通路的工具来应对这一挑战。我们的方法性能高，足够灵活，可以使用多种模态定义束，并允许扩展基于 ROI 的重建方法。利用我们的语言，我们定义了 19 个主要脑束及其细分，并在大量人群中重建它们。我们表明，重建通路的形状及其连接性和侧化与当前的神经解剖学文献一致。最后，我们在两种情况下展示了我们的技术：计算束的功能细分，以及评估惯用手和性别在语言相关束侧化中的作用。
利用稀疏混合专家扩展视野
稀疏门控混合专家网络 (MoE) 在自然语言处理中表现出色。然而，在计算机视觉中，几乎所有高性能网络都是“密集的”，也就是说，每个输入都由每个参数处理。我们提出了一种视觉 MoE (V-MoE)，它是 Vision Transformer 的稀疏版本，具有可扩展性，可与最大的密集网络相媲美。当应用于图像识别时，V-MoE 的性能可与最先进的网络相媲美，同时在推理时只需要一半的计算量。此外，我们提出了一种路由算法的扩展，该算法可以对整个批次中每个输入的子集进行优先级排序，从而实现自适应的每幅图像计算。这使得 V-MoE 能够在测试时权衡性能并顺利计算。最后，我们展示了 V-MoE 扩展视觉模型的潜力，并训练了一个 15B 参数模型，在 ImageNet 上达到了 90.35% 的准确率。
PEARL：准备生产的加固学习代理
强化学习（RL）是优化长期目标的多功能框架。尽管可以使用RL正式化许多现实世界中的问题，但是学习和部署表现的RL策略需要一个旨在应对几个重要挑战的系统，包括勘探 - 诠释困境，部分可观察性，动态动作空间和安全问题。尽管这些挑战的重要性已得到充分认可，但现有的开源RL库并未明确解决它们。本文介绍了Pearl，这是一个准备生产的RL软件包，旨在以模块化的方式拥抱这些挑战。除了提出基准测试结果外，我们还重点介绍了Pearl持续采用的示例，以证明其在生产用例中的优势。Pearl在github上的github.com/facebookresearch/pearl及其官方网站是pearlagent.github.io。关键字：加固学习，开源软件，Python，Pytorch