XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemlutions
这是作者接受的文章版本。 IEEE发布的最终版本是A.T-J。 Akem，G。Fraysse和M. Fiore，“加密流量
摘要 - 加密的交通分类（ETC）已成为机器学习（ML）方法的重要领域。但是，大多数现有的SOTICT要么基于收集的网络数据或在线依赖于离线等等，要么在软件定义网络（SDN）的控制平面中运行的模型，所有这些模型都不以线速率运行，并且将无法满足现代网络中时间敏感应用程序的延迟要求。这项工作利用了数据平面可编程性的最新进展，以实现可编程开关的实现，并具有很高的吞吐量和低延迟。所提出的解决方案包括（i）一个etc-感知的随机森林（RF）建模过程，其中仅根据数据包大小和数据包到达时间进行基于功能，以及（ii）将训练有素的RF模型编码到生产级P4可编程开关中。在40 GBPS的背景流量的情况下，使用3个带有Intel Tofino开关的实验的加密流量数据集评估了建议的内开关等框架的性能。结果表明，该解决方案如何达到高达95％的高分类精度，并以亚微秒延迟，而平均消耗少于可用的开关硬件资源的10％。索引术语 - 加密流量分类，机器学习，可编程开关，P4，随机森林
2024年2月
e站在人类历史上的重要时刻，新技术已经成倍增长，现实与人工智能的创造（AI）之间的利益开始变得模糊，而神经技术的进步从反解决者的想象力到具体事实。在此问题上，百慕大的GPA为数据保护当局提供了一个平台，以提高其关注并交换最佳实践，以应对这些挑战。在这个新技术时代，采用的重构和讨论是国际合作的宝贵路线图和更强的隐私框架的发展。百慕大的GPA强调了民间社会组织和私营部门在促进负责任的技术发展和倡导个人隐私权方面的作用。对公众意识和对数据隐私问题的教育的需求对于备注个人保护自己的权利并做出明智的选择至关重要。在生成AI系统上传达的最重要的决议之一；一份旨在指导我们的文档，这是技术界和潜在陷阱的迷宫。在其核心上，该分辨率认识到生成AI的巨大潜力。这种技术可以制作艺术，构成音乐，文本，甚至是伪造的合成作品。它具有革新行业，助长创造力并以我们才能开始想象的方式增强我们的生活的力量。但是，强大的力量来了
由 Quantum Magic 提供支持的零度和有限温度量子模拟
我们引入了一种量子信息理论启发的方法来改进近期量子设备上多体汉密尔顿量的表征。我们设计了一类新的相似变换，当将其作为预处理步骤应用时，可以大大简化汉密尔顿量，以便在量子硬件上进行后续分析。根据设计，可以使用纯经典资源有效地识别和应用这些变换。在实践中，这些变换使我们能够缩短必要的物理电路深度，克服不完善的近期硬件所施加的限制。重要的是，我们的变换质量是可调的：我们定义了一个变换“阶梯”，以更经典的计算为代价产生越来越简单的汉密尔顿量。使用量子化学作为基准应用，我们证明我们的协议可以显著提高数字和模拟量子硬件上零温度和有限温度自由能计算的性能。具体来说，我们的能量估计不仅优于传统的 Hartree-Fock 解决方案，而且随着我们调整转换质量，这种性能差距也在不断扩大。简而言之，我们基于量子信息的方法为在近期硬件上实现有用且可行的量子化学算法开辟了有希望的新途径。量子化学的一个核心任务是确定电子汉密尔顿量的基态能量和有限温度自由能。虽然许多算法旨在利用量子硬件来解决问题 [ 21 , 31 , 47 , 48 ]，但近期硬件的限制，尤其是有限的电路深度，带来了挑战。解决这一难题的一种方法是
EECS598：量子计算、信息和概率
描述：经典理论无法解释重要的物理现象，这导致了我们的思维方式发生了革命性的、前所未有的变化，进而导致了 20 世纪上半叶量子力学的发展。事实证明，量子力学定律导致了一种新的概率理论（量子概率），它是经典概率理论的非交换推广。长期以来，人们一直认为信息处理和计算仅仅是数学构造，因此与自然和量子力学定律无关。在 20 世纪 80 年代，人们发现这一假设是不正确的，其影响是深远的。量子力学在通信和计算中的引入产生了新的范式（量子信息）以及计算、通信和学习领域的一些意想不到的结果。例如，现在已经发现了用于分解合数的量子算法（Shor 算法 1994）。相反，目前尚无已知的实用（即多项式时间）经典解决方案。此外，最近有人提出了用于人类认知的量子概率模型，以解释民意调查中的问题顺序效应和违反理性决策理论的行为。本课程是对这一领域的介绍。本课程的目的是发展量子计算和信息的关键概念，并提供动手量子编程技能（Qiskit 平台）。线性代数的基本工作知识是先决条件，但不需要量子力学、经典计算或信息理论的先验知识。工程、计算机科学、系统理论、物理科学和数学等所有领域的研究生都应该对这本材料感兴趣。
没有身份验证的安全计算
摘要。在安全多方计算的设置中，一组政党希望共同计算其输入的某些功能。这样的计算必须保留某些安全属性，例如隐私和正确性，即使某些参与方或外部副本犯罪以攻击诚实当事方。在本文之前，所有用于一般安全计算的协议都假定当事方可以通过身份验证的渠道可靠地沟通。在本文中，我们考虑了安全计算的可行性，而无需任何设置假设。我们考虑了一个完全未经身分的设置，当事方发送的所有消息都可以被广告范围的人篡改和修改（没有诚实的当事方无法检测到这一事实）。在此模型中，无法达到与身份验证通道设置相同的安全级别。尽管如此，我们表明可以提供有意义的安全保证。特别是，我们定义了放松的概念，即“安全地计算”一个函数的含义。然后，我们构建了用于安全实现独立模型中任何功能的协议，而没有任何设置假设。此外，我们构建了普遍组合的协议，以安全地实现常见参考字符串模型中的任何功能（而仍处于未经身份验证的网络中）。我们还表明，我们的协议可用于在概念上为过去分别研究的许多问题提供概念上的简单且统一的问题，包括基于密码的身份验证的密钥交换和不可兑现的承诺。
使用气溶胶质谱法对纳米级颗粒物物质的定量化学测定：从uncrewe
摘要。气溶胶生成技术扩展了气溶胶质谱法（AMS）的实用性，用于对机载颗粒和液滴的化学分析。但是，标准的雾化技术需要相对较大的液体量（例如，几毫升）和限制其效用的高样品质量。在这里，我们报告了需要低至10 µL样品的微型欺凌AMS（MN-AMS）技术的发展和表征，并且可以通过使用同位素标记的内部标准标准标记的Or- ganic和无机物质的纳米含量水平进行定量（34 sO 34 os 34 os）。使用标准SO，该技术的检测极限分别以0.19、0.75和2.2 ng的硫酸盐，硝酸盐和器官确定。这些物种的分析回收率分别为104％，87％和94％。该MN-AMS技术成功地应用了使用微小颗粒物（PM）采样器收集的过滤器和iM骨骼样品，可在未蛋白质的大气表调节平台上部署，例如未蛋式的空中系统（UASS）和绑扎气球系统（TBSS）。从能源部（DOE）南部大平原（SGP）天文台进行的UAS场运动收集的PM样品的化学组成。与通过共同固定的气溶胶化学物种物种（ACSM）测量的原位PM组成进行了很好的比较。此外，MN-AM和离子色谱（IC）很好地同意硫酸盐和硝酸盐的测量
Drew：双通量模拟WiFi
BLE/FSK设备与WiFi接入点（APS）之间的双向通信结合了长期效果，设备成本低和无处不在的互联网访问的好处。但是，先前的跨技术通信（CTC）So so-untions需要FSK芯片中的变速箱混合器，因此不适用于新的超低功率（ULP）BLE芯片，这可以去除这些搅拌机以节省动力。此外，先前的CTC解决方案的吞吐量限制为1Mbps。我们提出了从根本上克服这些限制的drew。它旨在仅通过控制功率放大器（PA）来有效传输WiFi数据包，因此适用于无混合的ULP BLE芯片。我们还提出了BLE的智商采样能力的创新使用来重新使用标准WiFi数据包。我们使用SIMD（单个指令多个数据）加速设计有效的算法，以实时检测，同步和解码WiFi数据包。DREW还实现了WiFi的CS-MA/CA和时机，从而在ULP BLE设备中添加了直接的WiFi连接。与先前的工作不同，Drew唯一支持QPSK，因此将下行链接吞吐量加倍。这种2倍吞吐量增加对于先前工作无法支持的新应用程序至关重要。尤其是Drew可以从WiFi到ULP BLE芯片流无损，Hifi质量的音频。由于立体声音频需要1.411Mbps的吞吐量，因此由于其1Mbps的限制，任何先前的工作都能支持此重要应用程序。CCS概念
回顾现代牙科实践中的人工智能辅助 CBCT 数据管理：优势、局限性和创新
摘要：在未来十年内，人工智能 (AI) 将从根本上改变现代牙科实践的工作流程。本文回顾了在人工智能的支持下牙科助理在 CBCT 数据管理中的创新和新角色。它在 3D 数据管理中的应用为牙科助理带来了新的角色。锥形束计算机断层扫描 (CBCT) 技术与口内 3D 扫描和 3D 面部扫描一起，是现代数字牙科实践中常用的 3D 诊断技术。本文概述了在牙科实践中的标准医疗诊断工作流程中实施 AI 对半自动分割的潜在好处。它讨论了 AI 工具是否可以帮助医疗保健专业人员提高其可靠性、有效性和实用性，并解决了可能发生的潜在限制和错误。本文得出结论，当前的 AI 解决方案可以改善包括 CBCT 数据管理在内的当前数字工作流程。自动 CBCT 分割是当前的趋势和创新之一。它可以帮助专业人员在较短的时间内获得准确的 3D 图像，从而提高整个过程的效率。CBCT 的分割是治疗计划的有用工具，也是以易于理解的方式向患者传达问题的有用工具。本文强调，由于许多研究中样本量不足和报告不完整，存在较高的偏差风险。它建议通过 AI 支持的 cbct 数据管理来提高牙科工作流程的效率和准确性
shvit：带有内存有效宏设计的单头视觉变压器
最近，有效的视觉变压器表现出出色的性能，并且在资源受限的范围内延迟较低。通常，他们在宏观水平上使用4×4贴片嵌入式和4阶段结构，同时在微观级别利用多头配置的同时注意力。本文旨在解决记忆效率高的人中所有设计级别的计算重复。我们发现，使用较大的修补茎不仅降低了内存访问成本，而且还通过利用令牌表示，从早期阶段降低了空间冗余，从而实现了态度性能。fur-hoverore，我们的初步分析表明，在早期阶段的注意力层可以用会议代替，并且后期阶段的几个注意力头在计算上是多余的。为了处理这一点，我们介绍了一个单头注意模块，该模块固有地预先预先冗余，并同时通过相结合的全局和本地信息来提高准确性。在解决方案的基础上，我们引入了Shvit，这是一种单头视觉变压器，获得了最先进的速度准确性权衡。例如，在ImagEnet-1k上，我们的SHVIT-S4在GPU，CPU和iPhone12移动设备上比MobileVitV2×1.0快3.3×，8.1×和2.4倍，而同时更准确。用于使用Mask-RCNN头对MS Coco进行的对象检测和实例分割，我们的模型分别在GPU和移动设备上表现出3.8×和2.0×下骨架潜伏期时，可以与FastVit-SA12进行比较。