XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemYAML
转向云审计 | 利用 AWS ...
审计人员如今面临的挑战反映了技术的不断发展。随着云在组织的 IT 领域中占据核心地位，审计人员正在努力应对云计算领域内证据收集的复杂性。当今的挑战围绕着数据可读性、数据源聚合以及评估完整性和准确性的方法的变化。来自源的直接输出通常以大量 JSON 或 YAML 文本文件的形式呈现。解释此类输出需要熟悉格式，以及花费大量时间来解码这些大文件。此外，在众多资源、账户和 AWS 组织共存的复杂环境中，聚合数据源变得错综复杂，需要手动分析和整合才能描绘出准确的叙述。
深层物种分布建模的框架
本文描述了一个深-SDM框架Malpolon。用Python编写并建立在Pytorch图书馆的基础上，该框架旨在促进深层物种分布模型（DEEP-SDM）的培训和推断，并为只有General Python语言技能（例如，模型的生态学家）的用户共享，他们对测试对建立新SDM的深度学习方法感兴趣。更多的高级用户还可以从框架的模块化中受益，通过覆盖现有类，同时利用Press-button示例来运行更具体的实验，以使用自定义或提供的原始和预处理的数据集来训练Multiple分类任务上的神经网络。该框架是在GitHub和Pypi上开源的，并在各种情况下进行了广泛的文档和使用示例。Malpolon提供直接的固定，基于YAML的配置，并行计算，多GPU利用率，基线和基础模型，用于基准测试以及广泛的教程/文档，以增强生态学家和研究人员的可访问性和性能可及性。
基于意图的下一代网络的管理
摘要 - 基于基于网络的网络（IBN）管理已成为一种替代方法，可以通过抽象低级配置的复杂性来简化网络结构和管理。现有的IBN解决方案通常依赖于JSON或YAML等人类可读结构来定义意图，这仍然需要专业知识来理解这些结构。IBN的自然演变是使用自然语言而不是定义的结构。但是，这种方法引入了与自然语言理解有关的综合性。幸运的是，大型语言模型（LLMS）提供了有希望的解决方案。在本文中：（i）我们提出了一种新颖的以LLM为中心的意图生命周期（LC）管理体系结构，旨在使用自然语言配置和管理网络服务。架构涵盖了完整的意图LC，包括分解，翻译，谈判，激活和保证； （ii）我们在拟议的架构中确定与IBN相关的关键开放问题和挑战； （iii）我们通过在Eurecom 5G设施中开发一个组件[1]来证明档案馆的有效性[1]，利用LLMS实施基本的意图LC程序； （iv）我们通过现实世界部署来验证提出的系统，展示其定义，分解，翻译和激活使用自然语言的意图的能力。