XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemcapability
Ye Tian, Yang Zhao, Shengping Liu, Qiang Li, Wei Wang, Junbo Feng* and Jin Guo Scalable and compact photonic neural chip with low learning-capability-
摘要：光子计算因能以比数字电子替代方案高得多的时钟频率加速人工神经网络任务而受到广泛关注。特别是由马赫-曾德尔干涉仪 (MZI) 网格组成的可重构光子处理器在光子矩阵乘法器中很有前途。希望实现高基 MZI 网格来提高计算能力。传统上，需要三个级联 MZI 网格（两个通用 N × N 酉 MZI 网格和一个对角 MZI 网格）来表示 N × N 权重矩阵，需要 O ( N 2 ) 个 MZI，这严重限制了可扩展性。在此，我们提出了一种光子矩阵架构，使用一个非通用 N × N 酉 MZI 网格的实部来表示实值矩阵。在光子神经网络等应用中，它可能将所需的 MZI 减少到 O ( N log 2 N ) 级别，同时以较低的学习能力损失为代价。通过实验，我们实现了一个 4 × 4 光子神经芯片，并对其在卷积神经网络中的性能进行了基准测试，以用于手写识别任务。与基于传统架构的 O (N 2) MZI 芯片相比，我们的 4 × 4 芯片的学习能力损失较低。而在光学损耗、芯片尺寸、功耗、编码误差方面，我们的架构表现出全面的优势。
凤凰计划取得里程碑式进展，交付能力……
阿诺德空军基地的 J-5 从大型火箭发动机测试设施改造为大型、洁净空气、可变马赫、高超音速测试设施，即所谓的凤凰项目，最近随着大型高压空气或 HPA 瓶农场的安装，该项目达到了另一个里程碑。中央测试和评估投资计划高超音速投资组合经理兼项目总监 Elijah Minter 表示：“这是凤凰项目为支持国防战略而为阿诺德工程开发综合体带来的众多新功能中的第一个。”“该项目自 2017 年以来一直由中央测试和评估投资计划资助。凤凰项目是多年来 AEDC 首次大规模能力增强，团队对参与其中感到非常自豪。”结合
灵活的高温超导卫星解决方案 - 具有多发射能力
GSATCOM 小型地球同步轨道卫星是一种电信平台，能够承载各种商业有效载荷和任务，包括电视广播、多媒体应用、数据通信以及各种频段的移动或固定服务。小型地球同步轨道卫星的全新模块化灵活设计增强了全球运营商在商业市场上的竞争力。
光子学和高级传感能力
安德烈的工作旨在开发许多物理领域的最先进的工具。他出版了6章，并撰写了132篇期刊论文（有5,600多篇引文），有110篇会议论文，并筹集了超过3500万美元的研究。由国家测量学院获得的Barry Inglis奖章的奖项认可了他的研究的卓越性，该奖项承认澳大利亚物理学学院为工业服务澳大利亚艾伦·沃尔什（Alan Walsh）的工业奖学金和杰出的澳大利亚欧洲大学奖学金，澳大利亚澳大利亚艾伦·沃尔什（Alan Walsh）的澳大利亚艾伦·沃尔什（Alan Walsh）授予澳大利亚的澳大利亚艾伦·沃尔什（Alan Walsh）奖学金。
利用数据实现安全：机器学习/人工智能实现及时航空安全 Nikunj C. Oza 博士、Chad Stephens 美国宇航局全系统安全项目 现代喷气式客机每飞行一次记录近 1GB 的原始数据，几乎是不到十年前投入使用的喷气式客机记录数据的两倍。鉴于这一宝贵的数据宝库，数据分析是一项非常重要的能力，它可以将这些数据转化为知识，从而帮助理解和实现安全操作。数据分析的实践涉及应用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等方法来获取见解并识别数据中的有意义关系。人工智能是一门专注于在基于计算机的代理中开发模拟人类智能的研究领域。ML 是人工智能的一个分支，涉及开发预测或决策算法，这些算法不是明确编程来预测或决策的，而是从代表过去预测或决策的数据中学习的。您可能体验过 ML 支持的功能，例如 Netflix 或 Amazon 中的自定义推荐。由于机器学习算法具有从过去的操作中学习的能力，因此虚拟助手（例如 Apple 的 Siri 或 Amazon 的 Alexa）以及部分或完全自动驾驶汽车成为可能。
利用数据实现安全：机器学习/人工智能实现及时航空安全 Nikunj C. Oza 博士、Chad Stephens 美国宇航局全系统安全项目 现代喷气式客机每飞行一次记录近 1GB 的原始数据，几乎是不到十年前投入使用的喷气式客机记录数据的两倍。鉴于这一宝贵的数据宝库，数据分析是一项非常重要的能力，它可以将这些数据转化为知识，从而帮助理解和实现安全操作。数据分析的实践涉及应用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等方法来获取见解并识别数据中的有意义关系。人工智能是一门专注于在基于计算机的代理中开发模拟人类智能的研究领域。ML 是人工智能的一个分支，涉及开发预测或决策算法，这些算法不是明确编程来预测或决策的，而是从代表过去预测或决策的数据中学习的。您可能体验过 ML 支持的功能，例如 Netflix 或 Amazon 中的自定义推荐。由于机器学习算法具有从过去的操作中学习的能力，因此虚拟助手（例如 Apple 的 Siri 或 Amazon 的 Alexa）以及部分或完全自动驾驶汽车成为可能。
飞机系统和装配应用研究能力
We collaborate with several research centers and universities: Material and Processing Department (University of Naples – Federico II), Industrial Design Department (University of Naples – Vanvitelli), Center of Turbulence Research (Stanford, Ca), LABMEC University of Calabria, CREATE, EPFL (Lausanne, CH) We work with a network of multidisciplinary companies: Officine Meccaniche Irpine O.M.I Srl, HPD SRL，LFI SRL，Caltec Constortium
人工智能能力
过去几年来，人工智能 (AI) 已成为各大企业的首要技术重点，这主要得益于大数据的出现以及先进技术和基础设施的出现 [1]。Gartner 最新报告显示，实施 AI 的企业数量在过去四年中增长了 270%，去年增长了两倍 [2]。尽管 AI 能够带来的潜在商业价值令人兴奋，但开始采用 AI 解决方案的组织仍面临着众多挑战，阻碍它们实现绩效提升 [3,4]。在《麻省理工学院斯隆管理评论》上发表的一项 2019 年全球高管研究中，有七成公司报告称，AI 迄今为止对业务的影响微乎其微甚至没有 [5]。尽管 AI 技术具有巨大潜力，但 Brynjolfsson 等人 [6] 强调，我们正面临着现代生产力悖论。据作者称，人工智能尚未取得预期成果的主要原因之一是实施和重组滞后。因此，组织需要投资互补资源，以便能够利用其人工智能投资。了解需要开发哪些互补资源并实施这些资源对于实现人工智能的性能提升至关重要。换句话说，现在是时候研究组织如何构建人工智能能力了。
能力声明 - 能源项目
Patrick 拥有丰富的能源存储经验，曾参与设计、交付和运营世界上最大的虚拟发电厂，该发电厂由 5MW 分布式电池组成，是 AGL 在阿德莱德实施的 ARENA 资助计划的一部分。Patrick 为新南威尔士州政府提供有关微电网、分布式能源管理和电池编排的政策建议。在这个职位上，他经常就微电网安装对监管和批发市场的影响提供咨询。Patrick 还拥有在澳大利亚、英国和新加坡的能源和 IT 行业担任高级销售、运营和产品开发职位的经验。
新兴市场创新：技术驱动能力发展和机构工作的纵向研究
Peter Ekman（通讯作者）Mälardalen大学，商学院，社会和工程学院，Västerås，瑞典电子邮件：peter.ekman@mdh.se。Tel: +46(0)21-101417 Jimmie Röndell Mälardalen University, School of Business, Society and Engineering,Västerås, Sweden Christian Kowalkowski Linköping University, Department of Management and Engineering, Linköping, Sweden Randle D. Raggio University of Richmond, Robins School of Business, Richmond, VA, USA Steven M. Thompson University of Richmond, Robins School商业，美国弗吉尼亚州里士满______________________________________________________________________________________________________________：引用这项工作时，请引用原始文章。