XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemWorkload
不确定性感知人类的视觉工作负载估计 -
人类机器人团队在不确定的环境中运作，需要完成各种任务。对人类工作量的动态理解可以使团队成员之间的流体相互作用。试图适应人类机器人团队的系统需要量化在不同的工作负载组件中的工作负载分布。需要估计对人类视觉资源的需求的工作量评估算法。此外，自适应系统将受益于不确定性的度量，因为这些措施为互动适应提供了帮助。分析了两种机器学习方法的能力，可以分析在非临时监督环境中进行人手操作的视觉工作量的能力。一个关键发现是，不确定性感知方法优于另一种方法。
传统和现代工作负载的VMware Cloud Foundation解决方案的业务价值
虽然企业逐渐移至容器和现代应用体系结构（例如微服务），但企业的传统和现代部分仍然紧密相互联系。根据IDC的容器基础架构软件调查，大约一半的企业容器是从VM和裸机迁移的应用程序。其中一些在某种程度上进行了重构，因此有些部分可能具有现代设计，而有些则是传统的。在前端在容器中，在VM（例如数据库）中拥有某个应用程序的某个部分也很常见，从而创建了“ Frankenstein”类型的应用程序。此外，现代应用程序经常与较旧的记录系统相互作用，以通过API交换数据。随着企业继续现代化应用程序并转移到云本地基础架构时，这些基金会将不存在。跨多代技术的集成将继续是保持一致操作的关键。
人工智能 (AI) 英特尔® 高级矩阵扩展 (英特尔® AMX) 利用英特尔高级矩阵扩展 (英特尔 AMX) 加速 AI 工作负载
Intel AMX 是内置于最新 Intel Xeon 处理器中的加速器。Intel AMX 提高了深度学习 (DL) 训练和推理的性能，使其成为 NLP、推荐系统和图像识别等工作负载的理想选择。想象一下，一辆汽车可以在城市驾驶中表现出色，并能快速变速，提供一级方程式赛车的性能。最新的 Intel Xeon 处理器提供了这种灵活性。开发人员可以编写 AI 功能以利用 Intel AMX 指令集，也可以编写非 AI 功能以使用处理器指令集架构 (ISA)。英特尔已将其 oneAPI DL 引擎英特尔® oneAPI 深度神经网络库 (oneDNN) 集成到流行的 AI 应用程序开源工具中，包括 TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle 和 ONNX。
简化和扩展 AI 工作负载
关于 Arista Arista Networks 是面向大型数据中心/AI、校园和路由环境的数据驱动型客户端到云网络领域的行业领导者。Arista 屡获殊荣的平台通过先进的网络操作堆栈提供可用性、敏捷性、自动化、分析和安全性。有关更多信息，请访问 arista.com 关于 VAST Data VAST Data 是为 AI 时代打造的数据平台公司。作为企业 AI 基础设施的新标准，组织信赖 VAST Data 平台来满足其数据最密集的计算需求。VAST Data 通过提供简单、可扩展且架构化的 AI 基础设施来为深度学习和 GPU 加速的数据中心和云提供支持，使企业能够充分发挥其数据的潜力。VAST Data 成立于 2019 年，是历史上增长最快的数据基础设施公司。有关更多信息，请访问 vastdata.com
大规模数据中心中的基于LSTM的资源和工作量的改进的预测方法
摘要 - 准确的工作量和资源预测是为了实现积极，动态和自适应资源分配，用于构建具有成本效益，能源良好和绿色云数据中心（CDC），为用户提供令人满意的优质服务，并为云提供者提供高收入。这很具有挑战性，因为CDC中急剧增加和大规模的工作量和资源使用的模式随时间而变化显着。当前的预测方法通常无法处理隐式噪声数据，并在工作量和资源时间序列中捕获非线性，长期和短期和空间特征，从而导致预测准确性有限。为解决这些问题，这项工作设计了一种名为VSBG的新型预测方法，该方法无缝且创新地结合了变分模式分解（VMD），Savitzky Golay（SG）滤波器（SG）滤波器，双向长期短期内存（LSTM）和GRID LSTM和GRID LSTM和GRID LSTM，以预测工作量和资源在CDC中的工作量和资源使用。vsbg在执行其预测之前，以四步骤的方式以四步方式整合VMD和SGFURTER。VSBG利用VMD将非机构工作负载和资源时间序列分为多种模式函数。然后，在VSBG中，这项工作设计了二次惩罚，用拉格朗日乘数将其最小化，并采用对数操作和SG滤波器来平滑第一个模式功能，以消除噪声干扰。最后，VSBG首次系统地捕获了具有两个Bilstm层的流量和复杂时间序列数据的深度和时间特征，在此之间，GridLSTM层在其中，从而准确地预测了CDC中的工作量和资源。具有不同现实世界数据集的广泛实验证明，VSBG在预测准确性和收敛速度上的整体最新算法都优于整体。
（U）对空军核设计的评估...
应用程序安全是通过预防应用程序或基础信息系统的安全策略来保护应用程序的能力。应用程序和工作负载支柱专注于通过集成用户，设备，网络和环境支柱的功能来确保访问权限，以防止数据收集，未经授权的访问或对关键过程或服务进行篡改。在高级ZT基础架构中，用户对应用程序以及基础网络都有强烈的身份验证。[11]通过降低的攻击表面进一步确保应用程序，遵循DOD CS RA的原理1.1，即通过配置系统仅提供必需功能来纳入最小特权。[7]
在整个应用程序和工作负载支柱中提高零信任成熟度
应用程序安全性是通过防止应用程序或底层信息系统的安全策略出现异常来保护应用程序的能力。应用程序和工作负载支柱侧重于通过集成用户、设备、网络和环境支柱的功能来保护应用程序层的访问，以防止数据收集、未经授权的访问或篡改关键流程或服务。在先进的 ZT 基础设施中，用户对应用程序以及底层网络进行强身份验证。[11] 通过遵循 DoD CS RA 中的原则 1.1，应用程序可以进一步保护，减少攻击面，该原则规定应通过配置系统以仅提供基本功能来纳入最小特权。[7]
物联网镜头 - 一个物联网工作负载的完善框架
•IOT规则引擎：根据创建的规则将数据路由到AWS服务。AWS IOT规则进行分析，并根据主题触发操作。•基本摄入：将设备数据安全地发送到AWS IoT规则操作支持的AWS服务。这通过从摄入路径中删除发布/订阅消息代理来优化数据流量并降低成本。•AWS IOT Greengrass：由于它也具有边缘代理，因此可以无缝地进行边缘代理和云之间的数据传输以及部署到边缘。它可以将数据发送到不同的AWS服务，例如S3，FireHose，IoT SiteWise，IoT Analytics等。•AWS IOT网站：托管服务，有助于按大规模收集，组织和分析工业设备数据。它可用于监视操作，计算性能指标并创建分析工业设备数据的应用程序。•AWS IoT Weletwise：收集，组织和将车辆数据传输到云的托管服务。它可以帮助您获得有关车辆平流的见解，并将其用于诊断，警报和采取实时操作。•AWS IoT Roborunner：提供集中存储，以存储不同机器人供应商系统的数据。可以使用它来可视化机器人位置和单个地图视图上的状态。•Amazon Kinesis：是用于流数据的托管服务，有助于从IoT设备获得见解，并且可以与IoT规则引擎集成。它允许将设备无缝集成到支持非MQTT协议的应用程序。它还有助于将通信层与应用程序层分解。•Amazon简单队列服务（SQS）：当IoT应用程序需要一个不需要消息订单的队列时，提供了事件驱动的，可扩展的摄入队列。
以人为本的可解释的AI
人工智能（AI）的最新进展强调了需要解释的AI（XAI）来支持人类对AI系统的理解。考虑影响解释功效的人为因素，例如心理工作量和人类理解，对于有效的XAI设计至关重要。XAI中的现有工作已经取决于不同类型的解释引起的理解和工作量之间的权衡。通过抽象来解释复杂的概念（相关问题特征的手工制作的分组）已被证明可以有效地解决和平衡这种工作负载的权衡。在这项工作中，我们通过信息瓶颈方法来表征工作负载 - 理解的平衡：一种信息理论方法，该方法自动生成了最大化信息性和微型复杂性的抽象。尤其是，我们通过人类受试者实验建立了工作量与复杂性之间以及理解和信息性之间的经验联系。人为因素与信息理论概念之间的这种经验联系提供了对工作负载实现权衡的重要数学表征，从而实现了用户泰式XAI设计。