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与人类合作伙伴关系增强云本地电信：提高自动化，可伸缩性和安全性
引言人类专业知识和人工智能的融合正在彻底改变云本地和虚拟化的电信解决方案，到2026年，全球电信AI市场预计将达到167亿美元，从2021年起的复合年增长率为38.4％[1]。这种变革性的合作伙伴关系表现出了显着的结果，组织报告网络停机时间降低了47％，在实施网络管理的混合人类AI系统时，运营效率提高了35％。来自国际电信联盟（ITU）的最新研究表明，使用AI-增强人类运营的电信提供者平均达到了42％的事件响应时间，而与传统人类只有人类手术相比，伪造正警报的降低了56％[2]。这些混合系统的实施也导致了大量成本节省，主要电信提供商报告说，在部署的第一年内，平均降低了31％的运营费用。人类专业知识与AI功能之间的协同作用已被证明在网络优化方面特别有效，在该网络优化中，与人类运营商一起工作的AI算法平均提高了28％的网络吞吐量，而将延迟降低了45％。这项合作使电信提供商能够在过去五年中处理数据流量增加300％，而基础架构成本的比例增加。这种增强的安全姿势已经变得越来越关键，因为自2019年以来，网络攻击每年增长了89％。在安全行动领域中，人类AI合作伙伴关系表现出了非凡的结果，组织报告的威胁检测准确性提高了73％，而安全事件的平均分辨率（MTTR）降低了62％。
解开LEO网络可伸缩性的物理空间限制
抽象的低地球轨道（LEO）卫星网络正在进行爆炸性扩展，以便为地球上任何地方的数量用户提供高速互联网。然而，作为一个网络物理网络，LEO网络的可持续扩展遭到了其苛刻，拥挤和不平衡的物理环境的影响。该立场论文对LEO网络的可伸缩性进行了两个物理约束：拥挤的外层空间的卫星安全距离的扩展限制，以及统一LEO网络能力供应供应与地理位置非统一的全球用户需求的规模限制。传统的网络研究对这些物理缩放限制的关注较少，这可能意味着呼吁进行网络物理共同设计，以帮助LEO网络在受到挑战的太空环境中发展。
以效率，可伸缩性，性能为Gen AI带来选择
来源Intel测量的结果与H100数据源：https：//github.com/nvidia/tensorrt-llm/blob/ain/ain/main/main/aind/courds/cource/perferct/perf-overview.md Input-uptup-output序列：128-2048tps on 2 Accelerators/gpus/gpus。Intel结果在2024年11月9日获得。硬件：两个Intel Gaudi 3 AI加速器（128 GB HBM）与两个NVIDIA H100 GPU（80 GB HBM）； 。软件：Intel Gaudi软件版本1.18.0。有关H100软件详细信息，请参见NVIDIA链接。结果可能会有所不同。基于公开信息的定价估算和英特尔内部分析
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合作伙伴芬兰红十字会，肯尼亚红十字会和县政府。持续时间为45天估计日期为07.10.2024 - 15.11.2024地理位置Garissa，Tana River和Turkana县。目标人群社区成员和相关利益相关者可交付成果详细介绍了拟议的方法论和工作计划，应获得公认的ERB批准的协议，最终研究报告，促进调查结果传播以及发表手稿。学习管理团队KRCS MEA＆L＆计划团队，芬兰RC2。背景信息肯尼亚面临着与多种危害有关的反复挑战，包括洪水，沙漠蝗虫入侵，流行病和气候变化引起的干旱。这些危害对脆弱的人群有严重的影响，造成经济损失，增加贫困和发展中的挫折。
可扩展性是量子计算的生命线
风险投资和商业部门的作用：短期与长期资本市场在开发新技术中发挥着至关重要的作用。风险投资在量子计算中发挥着积极作用；然而，鉴于 NISQ 的固有局限性，其中许多投资的长期收益有限。这些商业驱动力不一定适用于 FTQC，因为 FTQC 寻求的是实现量子计算真正承诺所需的持续、长期耐心的资本投资。商业和风险投资部门普遍存在的短期思维正在推动量子计算发展专注于短期收益。这些短期收益与建立 FTQC 所需的发展之间的重叠越来越小——这不仅对技术本身而且对投资都是一种风险。
迈向量子处理器的可扩展性
量子信息处理为计算提供了更通用的概念，有望比传统计算机更高效。通过将信息编码在纠缠量子态中，某些算法（例如整数分解）有望实现比最知名的传统变体指数级加速。捕获离子是量子信息处理这一高度活跃领域的领先技术之一。它们允许原理验证演示，但仍然仅限于对数十个量子比特的操作。将这些系统扩展到其计算能力超过传统计算机能力的规模仍然是一项非常具有挑战性的任务。在本论文的范围内，对低温离子捕获装置进行了修改和表征，目的是展示可扩展量子计算的构建模块。本论文介绍了三个相互关联的项目。第一个项目涉及实验装置本身，该装置内有一个分段表面陷阱，能够捕获 40 Ca + 和 88 Sr + 离子。我们描述了该装置和实施的修改以及为评估其性能而执行的特性测量。然后使用该装置开发和评估一种用于纠缠门的新型校准算法。量子门操作的性能由实验决定，取决于操作参数的确定和设置的准确性，以及这些参数的稳定性。开发的校准协议可以自动估计和调整被广泛用于离子阱量子信息处理器的两量子比特 Mølmer-Sørensen 纠缠门操作的实验参数。使用贝叶斯参数估计的协议在不到一分钟的时间内完成，由于校准错误导致的剩余中位门不保真度小于退相干源给出的不保真度。最后，使用了一种新颖的门方案来演示混合物种纠缠，它可以实现按顺序读出而不会扰乱整个寄存器，这是纠错的关键因素。相同的门方案也可用于在量子比特之间产生纠缠，这是量子位的概括。通过使用每个离子的更多级别，可以在相同数量的粒子中编码更多信息，从而增加量子计算希尔伯特空间的大小。
推进区块链可扩展性：第 1 层和第 2 层解决方案简介
摘要 —比特币的崛起使区块链技术成为主流，放大了其潜力和广泛用途。虽然比特币已经变得非常出名，但其交易率并没有相应提高。挖掘一个区块并将其添加到链中仍然需要大约 10 分钟。这一限制凸显了寻求解决低吞吐量交易率的扩展解决方案的重要性。区块链的共识机制使点对点交易变得可行，并有效地消除了对集中控制的需求。然而，正如我们提到的比特币的区块创建率，与集中式网络相比，分散式系统也导致速度和吞吐量较低。为了解决这些问题，已经实施了两种主流的扩展解决方案，即第 1 层扩展和第 2 层扩展。第 1 层可扩展性的增强发生在传统区块链运行的地方。本文深入研究了第 1 层协议的组件以及直接改进底层区块链的扩展方法。我们还指出，尽管由于第 1 层存储成本高且延迟高，第 1 层解决方案仍存在固有的局限性，尽管已经进行了改进。此外，我们还讨论了第 2 层协议，即高级可扩展性技术，通过处理主网外的交易来提升区块链性能。我们的研究结果表明，第 2 层协议及其各种实现（例如汇总和通道）在交易吞吐量和效率方面明显优于第 1 层解决方案。本文详细讨论了这些第 2 层扩展方法，旨在让读者全面了解这些协议及其有效性的底层逻辑。关键词 密码学、区块链、可扩展性、Web3
思科ISE性能，可伸缩性和最佳实践
零信任的第一步是确保访问用户的访问，包括物联网在内的设备。在其上，我们可以谈论应用程序和工作负载。思科ISE在为连接的设备提供有线，无线，VPN和5G网络的设备中起着重要作用。本届会议说明了如何从设计开始，将高度可用的MAB，DOT1X，来宾和分析服务在不同的媒介上进行。
对未来轨迹的专家见解：评估二氧化碳去除技术的成本降低和可扩展性
工业化水平，努力将增加到1.5°C的努力限制为全球温度已经比工业前水平高1.1°C（IPCC，2023年），迅速实现碳中立对于巴黎兼容的轨迹至关重要。《巴黎协定》（第4.1条）强调在本世纪后半叶平衡人为排放与温室气体消除。在追求这一余额时，包括英国，法国，欧盟，日本，韩国和美国总统拜登（Biden）的几个主要经济体为2050年设定了具有法律约束力的零净目标。值得注意的是，中国，印度尼西亚和沙特阿拉伯等主要新兴经济体（目标是2060年）和印度（目标2070年）也确立了碳中立目标。仅通过减少排放来实现这些承诺是具有挑战性的。能源部门面临着边际减排成本的上升和难以浸泡的领域的技术解决方案的有限，这体现了这些困难（Davis等，2018）。因此，实现Net-Zero将需要脱碳所有可行的部门，并利用二氧化碳去除（CDR）技术来抵消难以脱碳的部门的排放（Honegger and Reiner，2018年）。