XiaoMi-AI文件搜索系统
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为 AI 工作负载提供网络弹性数据保护
在当今数据驱动的世界中，AI 不仅仅是一种奢侈品，更是保持竞争力的必需品。但是，随着 AI 深入融入业务运营，它为数据保护带来了独特的挑战。Dell PowerProtect 数据保护直面这些挑战，提供全面的解决方案，确保您的 AI 数据安全无虞，业务运行顺畅。数据保护的迫切需求 根据 Dell Technologies 生成式 AI 脉搏调查，76% 的 IT 领导者认为 AI 将对其组织产生重大甚至变革性的影响 1 。对 AI 的依赖性增加也意味着生成的数据量和价值激增。近 90% 的组织承认 AI 应用程序中需要数据保护，但 65% 的组织仅备份了不到其总 AI 数据的一半 2 。这一差距凸显了从规划阶段到部署阶段对强大数据保护策略的迫切需求。为什么 AI 工作负载需要专门的保护 AI 工作负载与任何其他业务功能一样重要，但极易受到网络威胁。常见风险包括数据中毒、勒索软件、隐私泄露和社会工程。生成式 AI (GenAI) 应用程序（如大型语言模型 (LLM)）的使用引入了新的攻击面，使数据保护比以往任何时候都更加重要。为 AI 工作负载提供全面的数据保护 Dell PowerProtect 数据保护提供了一种现代、简单且有弹性的方法来保护 AI 工作负载。从数据源到 AI 模型，从查询到响应，您的 AI 基础架构的每个组件都将受到保护。
Brocade Gen 7使网络弹性，自主san成为可能
Brocade Gen 7流量优化器功能主动地将流量像虚拟通道一样，创建单独的性能组。它通过速度，延迟或协议等特征（例如NVME或SCSI）来自动化流量的分离。通过类型对流量进行分类和自动隔离流量，以优化应用程序性能，并消除因速度不匹配而引起的超额检查和拥塞问题。此功能通过自动隔离不利影响其他流量的流量来避免应用程序性能的影响。这意味着您的网络将自动在交通优先级和拥堵管理方面做出更明智的决定，从而提供效率和绩效改进，而绩效改进永远无法手动实现。
马耳他的弹性粮食系统战略
我们的战略精神在于整体视角。它不会偏袒某一领域，而是寻求平衡。我们的目标是让人们对国家食品传统和生产产生深深的自豪感。采取连贯的方法，理解健康与传统、经济与环境之间错综复杂的平衡至关重要。通过培养这种自豪感并促进对食品的更深入了解——从其口味、来源、文化意义到其可持续性和可获得性——我们旨在实现变革性的思维转变。这不仅关乎现在，也为未来几十年奠定了基础，确保为我们的公民带来更好的结果，并确保我们国家未来的食品行业可持续且富有弹性。
气候弹性旁遮普视觉与行动计划2024
Rawalpindi <TOBASINGH3。sheikupura4。Ry Khan sahiwal < Multan8。 narowal9。 Gujranwala jhang执行 Okara组 dg khan Nankana Sahib14。 sargodha15。 Muzaffargarh执行率16。 rajanpur Mianwali 部分部分 gujrat layyah faisalabad <执行 khushab Chiniot khanewal25。 VEANARI Kasur27。 pakpattan jhelum M. Bahaudin 拉合尔执行 Bahawalnagar hafisabad Bahawalpur Attock Chakwal36。 BhakkarRy Khansahiwal <Multan8。narowal9。Gujranwala jhang执行 Okara组 dg khan Nankana Sahib14。 sargodha15。 Muzaffargarh执行率16。 rajanpur Mianwali 部分部分 gujrat layyah faisalabad <执行 khushab Chiniot khanewal25。 VEANARI Kasur27。 pakpattan jhelum M. Bahaudin 拉合尔执行 Bahawalnagar hafisabad Bahawalpur Attock Chakwal36。 BhakkarGujranwalajhang执行Okara组dg khanNankana Sahib14。sargodha15。Muzaffargarh执行率16。rajanpurMianwali部分部分gujratlayyahfaisalabad <执行khushabChiniotkhanewal25。VEANARI Kasur27。 pakpattan jhelum M. Bahaudin 拉合尔执行 Bahawalnagar hafisabad Bahawalpur Attock Chakwal36。 BhakkarVEANARIKasur27。pakpattanjhelumM. Bahaudin 拉合尔执行 Bahawalnagar hafisabad Bahawalpur Attock Chakwal36。 BhakkarM. Bahaudin拉合尔执行BahawalnagarhafisabadBahawalpurAttockChakwal36。Bhakkar
弹性农场和食品供应 - 授粉组
这些连锁店在全球背景下运营的大型食品公司中很常见。在复杂的供应链中导航变化涉及管理多利益相关者动态（尤其是政府关系）以及数据差距，以及在开发共同资助以降低风险过渡方面的困难。在这些上下文中实现变化通常比以前的两种情况要贵得多，因为它需要系统方法，激进的协作能力和多种系统级干预措施，包括能够组装混合金融堆栈以支撑自支持环境的过渡环境的能力。在没有政府政策和地理区域的其他基础启示条件下，在该地区运营的其他实体必须与更加共同的意图一起推动系统中的更广泛的转变。
弹性定位，导航和定时研发更新
A variety of PNT sources (COTS GNSS) not steered to any external time-base Software to handle the real-time receipt and passing of messages to and from PNT sources Threat monitoring algorithms A monitor fusion engine to combine the outputs of those algorithms to aid in making decisions on the trustworthiness of the PNT sources A timing ensemble with steering to an oscillator to generate a计时1脉冲每秒（1pps）输出使用受信任的来源。RI扩展了先前的S＆T进行的快速弹性评估测试床。
阿拉斯加ouzinkie的弹性能源过渡计划
这项工作是由劳伦斯·伯克利国家实验室，太平洋西北国家实验室，桑迪亚国家实验室和美国能源部（DOE）国家可再生能源实验室（DOE）根据合同号DE-AC36-08GO28308。资金由DOE能源效率办公室和可再生能源过渡计划，地热技术办公室，太阳能技术办公室，水力技术办公室和风能技术办公室提供的资金。本文中表达的观点不一定代表美国能源部或美国政府的观点。美国政府保留和出版商，通过接受该文章的出版物，承认美国政府保留了不可限制的，有偿的，不可撤销的，全球范围内的许可，以出版或复制这项工作的已发表形式，或允许其他人这样做，以实现美国政府的目的。本文件是作为美国政府赞助的工作的帐户准备的。虽然该文件被认为包含正确的信息，但美国政府，其任何机构，加利福尼亚大学或其任何雇员的董事均未对任何信息，设备，产品或流程的准确性，完整性或有效性，都不会有任何法律责任，或者承担任何法律责任，这些责任是任何信息，设备，产品或流程所披露或代表其私人私有权利的使用权。本文所表达的作者的观点和意见不一定陈述或反映美国政府或其任何机构的观点或加利福尼亚大学的摄政。以此处提到任何特定的商业产品，流程或服务的商标，商标，制造商或其他方式，并不一定构成或暗示其认可，推荐或受到美国政府或其任何机构或加州大学摄政的认可，建议或偏爱。欧内斯特·奥兰多·劳伦斯·伯克利国家实验室是机会均等的雇主。
第2届关于弹性和值得信赖的机器学习驱动系统（ARTMAN）最新进展的研讨会将于12月9日星期一，
请致电论文。该研讨会旨在将来自不同领域的学术研究人员和工业从业人员聚集在一起，这些领域具有多样化的专业知识（主要是安全，隐私和机器学习，也是从应用程序领域）聚集在一起，以共同探索和讨论有关有弹性和可信赖的机器学习能力的富有弹性和可信赖的机器学习的主题 他们。最终的目标之一值得获得一系列多个研讨会，是促进研究人员和从业人员之间的密切合作，以改善ML应用程序在一系列异构和复杂系统中的安全性，隐私和信任，例如网络物理系统系统和智能制造系统。一方面，对于AcaDemic的研究人员来说，实际上重要的是根据攻击者意图，目标，技能（知识，能力）和策略来指定威胁模型（通过考虑成本因素）。例如，攻击者可以采用一种简单但有效的数据中毒方法而不是梯度计算来逃避基于ML的异常检测系统。另一方面，应强烈鼓励从业者在开发和部署生产级AI系统（通常称为智能系统）期间分享其观察结果和见解，其中大多数是看不见的或封闭的。这可以帮助学者了解现实生活中的AI系统通常如何工作，并建立更现实的假设来开发ML安全研究并解决现实世界中的问题。该研讨会的结果和影响有望超越研究界，希望为电信利益相关者，标准发展组织和政府部门提供宝贵的发现和建议。如果不对可能部署AI/ML系统的用例执行强大限制，我们鼓励对ML系统的基础和应用的贡献和讨论，并且对自我驱动网络，数字双胞胎，大语言模型和医疗保健AI具有特别的兴趣。该研讨会也有兴趣在应用AI/ML算法（尤其是那些知识知识的算法）上征集贡献，以提高这种情况下的韧性和信任。
57298-001：SAFCO Venture Holdings有限的可持续航空燃料项目
iii。气候风险筛查和评估的摘要1。基于系统范围的评估，由于：（i）气候变化，气候变化增加，气候变化增加，包括水压力，干旱，洪水，山体滑坡以及农业生态区的变化； （ii）由于社会经济状况不佳而导致的高脆弱性取决于气候敏感的生存农业和分水岭生态系统的退化。导致脆弱性的因素包括：（i）水资源和集水管理基础设施不足； （ii）多元化和气候敏感的生计生计和低收入。项目团队使用尼泊尔森林与环境部的报告进行了危害和气候风险评估，以及全国确定的贡献（NDC）2和国家改编计划（NAP）的气候变化情景。3尼泊尔在RCP8.5方案下的温暖速度高于全球平均水平，预计到2080年代，温度预计会升高1.2°C – 4.2°C。4 Sudurpaschim和Karnali省预计会体验最显着的温度升高。RCP4.5中期的降水预计将增长2.1％，长期增加了7.9％，尽管卡纳利（Karnali）的某些地区预计会下降。在RCP8.5下，中期降水预计将增加6.4％，长期增加12.1％，导致极端的气象事件。这些更改
建立气候弹性和低碳房屋-RFX现在
构成印度住宅建造的织物的支柱。尽管在百万城市2中，对高层公寓的偏爱正在增长，但大多数城市发展导致住房需求增加，预计将在未来几十年的第2、3和4个城市发生。各种政府主导的住房计划，包括Pradhan Mantri Awas Yojana-Urban（PMay-U）为穷人提供了大量负担得起的住宅。在PMAY-U下批准的1,180万个住宅单元中（自2015年以来），在受益人LED建筑（BLC）垂直的受益人LED建筑（BLC）下，约有700万个是自我建造的逐步住宅，占PMAY-U下批准的总批准单位的近60％。同样，在Pradhan Mantri Awas Yojana-gramin（PMAY-G）下，2015年至2023年之间约有2500万套自建筑物。对于PMAY-G，促进了与不同气候区相对应的模型外壳设计，以促进构建的新结构的弹性。但是，模型设计的吸收受到限制。面对不断变化的气候模式，需要继续努力来增强吸收和韧性。