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混合威胁
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教职员工< / div>混合traiing_082523
相机预设：（1）仅讲台，（2）讲台 +在白板附近和（3）教室的前部。台阶通常是最好的。注意：您还可以使用摄像头遥控器进行更多控制：缩放进出；泛到一面；向上倾斜/下
混合CPU，GPU，QPU基础架构用于混合量子...
混合量子经典计算基础架构是研究用例的有趣场景和研究，以便最好地使用当前的量子硬件。这种方法允许使用CPU和GPU基础架构和算法最有效地使用现有的量子硬件。目标演示的目标是介绍多个QPU+CPU+GPU混合量子量子计算集成和用例。位于远端端的量子 - 经典计算测试台 - Poznan超级计算和网络中心（PSNC）办公室和SC24场地将与专用的经典直接链路相互联系，该连接在量子加密后（PQC）和量子密钥分布（QKD）技术的基础上均可确保其固定。在长距离链接上，数据将由PQC算法加密，并在PSNC Office和Short QKD链接中本地进行SC24场地。此设置将展示分布式混合量子基础架构如何工作以及如何从计算认证和安全性的角度与最新的PQC和QKD Technologies相互连接。PQC算法将使用经典的DWDM服务和加密发电机确保长距离链接加密。在本地，作为最后一英里解决方案，链接可以通过QKD技术直接确定并与本地网络数据传输（例如MacSec服务）集成。这样的分布式环境将实施来自不同领域的许多用例
混合动力团队Tetris：混合多代理的新平台，...
摘要。Metcalfe等人（1）认为，人类伙伴关系的最大潜力在于它们在高度复杂的问题空间中的应用。在此，我们讨论了三种不同形式的混合团队智能，并认为在所有三种形式中，在正确的条件下，人类和机器智能的杂交可以有效。我们预见到有效的混合智能创造的两个重要的研发（R＆D）挑战。首先，随着时间的推移，机器智能和/或人类行为或能力的基本变化的快速进步可以超过研发。第二，混合智能在未来的条件是未知的，但不太可能与当今的条件相同。克服这两个挑战都需要对多个以人为中心和机器为中心的学科有深入的了解，这为进入该领域带来了巨大的障碍。在此，我们概述了一个开放的，可共享的研究平台，该平台创建了一种混合团队智能形式，该智能在代表性的未来条件下起作用。该平台的目的是促进新形式的混合情报研究，允许以人为中心或以机器为中心的个人快速进入该领域并启动研究。我们的希望是，通过在平台上进行开放的社区研究，可以在目前不同的研发社区中迅速传达人类和机器智能的最先进进步，并允许混合团队情报研究保持科学进步的最前沿。
AI 的未来是混合的
3.2.4 隐私和安全 设备上的 AI 本质上有助于保护用户的隐私，因为查询和个人信息仅保留在设备上。对于企业和工作场所使用生成式 AI，这有助于解决保护公司机密信息的挑战。例如，用于生成代码的编程助手应用程序可以在设备上运行，而不会将机密信息暴露给云端 - 解决了当今公司已经面临的问题。9 对于消费者使用，混合 AI 架构中的“私人模式”允许用户严格利用设备上的 AI 向聊天机器人输入敏感提示，例如健康问题或创业想法。此外，设备上的安全性很强，并将不断发展，以确保个人数据和模型参数在边缘设备上是安全的。
人工智能的未来是混合的
4.2 软件和模型效率 Qualcomm AI Stack 旨在帮助开发者只需编写一次，即可在我们的硬件上随处运行 AI 负载。Qualcomm AI Stack 从上到下支持 TensorFlow、PyTorch、ONNX 和 Keras 等热门 AI 框架，以及 TensorFlow Lite、TensorFlow Lite Micro、ONNX 运行时等运行时。此外，它还包括推理软件开发工具包 (SDK)，例如我们广受欢迎的 Qualcomm® 神经处理 SDK，提供 Android、Linux 和 Windows 版本。我们的开发者库和服务支持最新的编程语言、虚拟平台和编译器。在较低层次上，我们的系统软件包括基本的实时操作系统 (RTOS)、系统接口和驱动程序。我们还在不同的产品线中提供丰富的操作系统支持，包括 Android、Windows、Linux 和 QNX，以及 Prometheus、Kubernetes 和 Docker 等部署和监控基础设施。