XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemssd
通过选择性突触抑制实现快速机器去学习，无需再训练
机器反学习，即机器学习模型的遗忘能力，在遵守数据隐私法规以及删除有害、被操纵或过时信息方面变得越来越重要。关键挑战在于忘记特定信息，同时保护模型在剩余数据上的性能。虽然当前最先进的方法表现良好，但它们通常需要对保留的数据进行一定程度的再训练，以保护或恢复模型性能。这增加了计算开销，并要求训练数据保持可用和可访问，而这可能是不可行的。相比之下，其他方法采用无再训练范式，但这些方法的计算成本过高，且性能不如基于再训练的方法。我们提出了选择性突触抑制 (SSD)，这是一种新颖的两步、事后、无再训练的机器反学习方法，它速度快、性能好，并且不需要长期存储训练数据。首先，SSD 使用训练和遗忘数据的 Fisher 信息矩阵来选择对遗忘集不成比例的重要参数。其次，SSD 通过抑制这些参数来诱导遗忘，抑制程度与它们相对于更广泛的训练数据对遗忘集的相对重要性成正比。我们在一系列使用 ResNet18 和 Vision Transformer 的实验中将我们的方法与几种现有的反学习方法进行了比较。结果表明，SSD 的性能与基于再训练的事后方法相媲美，证明了无再训练事后反学习方法的可行性。
KALRAY 闪光灯盒™
为了克服这些限制，NVMe-oF (NVMe-over-Fabric) 协议标准应运而生，使客户能够通过网络部署 NVMe，并获得与本地 NVMe 相同的性能。通过将 NVMe 协议扩展到以太网和光纤通道，NVMe-oF 充分利用了 NVMe SSD 的全部潜力，提高了存储和服务器之间通过网络传输数据的速度和效率。虽然各种横向扩展 NVMe 解决方案都使用 NVMe-oF 协议，但它仍然存在挑战。例如，传统存储控制器无法利用 NVMe 功能，在传统存储阵列中部署 NVMe SSD 时，这会成为性能瓶颈。此外，基于 x86 的 NVMe 解决方案在运行压缩、重复数据删除、擦除编码和加密等数据服务时会大幅降低性能。要充分利用 NVMe SSD 的性能优势（同时尽量减少权衡），需要一种新的、分解的存储架构，利用 NVMe 的高级功能无缝连接网络上的闪存存储。
8 战斗机联队高级参谋指令 主题：HPCON Bravo 指南 日期：2 月 16 日 时间：16:00L 标题：
Christopher B. Hammond，上校，美国空军 分配 8 CPTS X 8 FW WSA X 8 OG 及所有下属单位 X 8 MSG 及所有下属单位 X 8 MXG 及所有下属单位 X 8 MDG 及所有下属单位 X 租户单位（AFOSI、ADC、AFN、红十字会、411 CSB、2 CAVN BDE、35 ADA） X 备注 1.从 2021 年 2 月 15 日开始，区域 I、III、IV 和城南区 (K-16) 将过渡到 HPCON Bravo。区域 II 仍保留在 HPCON Charlie，直至另行通知。至关重要的是，狼群的所有成员都应保持警惕，并继续遵守本指令中概述的准则。本 SSD 涵盖 HPCON Bravo 内批准的活动和旅行（请参阅下图 1 中的 ROK 区域地图）。本指导意见为 IAW USFK 作战命令 20-19 FRAGO 63。本 SSD 取代了 2021 年 2 月 6 日签署的 SSD 21-1 变更 4。
fleetio：使用多代理强化学习管理多租户云存储
云平台一直在虚拟化存储设备，例如基于Flash的固态驱动器（SSD），以有效利用存储资源。他们启用了软件隔离的实例或硬件分离的实例，以促进多租户应用程序之间的存储共享。然而，几十年来，他们必须与性能隔离和资源利用率之间的基本打击作斗争。他们遭受由较弱的隔离或由于强隔离而引起的储存较低的长尾潜伏期。在本文中，我们介绍了Fleetio，这是一个基于学习的存储虚拟化框架，该框架采用强化学习（RL）来管理虚拟化SSD。fleetio探索了RL的独特功能，以处理应用程序工作负载和存储状态的动态更改，并将存储计划集成到RL决策过程中。它通过在共处的应用程序实例中实现动态细粒度收获，同时可以实现性能隔离和改进的存储利用率，同时最大程度地减少其对服务级目标（SLO）的负面影响。Fleetio簇工作负载分为不同类型（例如，基于运行时收集的I/O痕迹的延迟敏感和带宽密集型），并为每种类型的工作负载进行微调RL奖励功能。我们在真实的可编程SSD板上实施机队，并通过不同的云应用程序对其进行评估。我们表明，与最先进的存储共享方法相比，Fleetio将共享SSD的总体存储利用提高了1.4倍，并将I/O请求的尾巴潜伏期平均降低1.5倍。
联想 ThinkSystem ST650 V3 服务器
主动平台警报（包括 PFA 和 SMART 警报）：处理器、稳压器、内存、内部存储（SAS/SATA HDD 和 SSD、NVMe SSD、M.2 存储、闪存适配器）、风扇、电源、RAID 控制器、服务器环境和子组件温度。警报可以通过 XClarity Controller 发送给 Lenovo XClarity Administrator、VMware vCenter 和 Microsoft System Center 等管理器。这些主动警报可让您在可能发生故障之前采取适当的措施，从而增加服务器正常运行时间和应用程序可用性。
Lenovo Thinksystem SR780A V3服务器
主动平台警报（包括PFA和智能警报）：处理器，电压调节器，内存，内部存储（SAS/SASA/SATA HDDS和SSD，NVME SSD，M.2存储，闪存存储适配器），风扇，电源，电源，服务器，服务器环境和子组件温度。警报可以通过XCLARITY控制器浮出水面，例如Lenovo XClarity管理员，VMware Vcenter和Microsoft System Center等经理。这些主动的警报可让您在可能的故障之前采取适当的操作，从而增加服务器正常运行时间和应用程序可用性。
对风力涡轮机中的航空弹性振动进行建模
航空弹性振动是由空气动力和风力涡轮叶片的结构动力学之间的复杂相互作用引起的，是导致疲劳，结构损伤，效率降低以及风力涡轮机系统中维护成本提高的主要原因。解决此问题对于增强风力涡轮机的运行性能，耐用性和寿命至关重要，这使得振动控制成为可再生能源行业的关键重点。本文研究了同步开关阻尼（SSD）模态方法，这是一种非线性控制技术，专门为其通过靶向和抑制不需要的振动模式而有效减轻航空弹性振动的能力。通过将压电组件与刀片运动和谐的指定电路同步，SSD模态方法可提供精确而适应性的振动控制。我们的研究证明了半活动模态SSD方法的有效性，从而降低了叶片振动的30.42％。这种实质性的减少不仅增强了整体性能，还可以增强风力涡轮机叶片的寿命，从而在振动控制策略方面取得了重大进步，并有助于开发更可靠和有效的风能系统。
从组提交：自主提交可实现NVME SSDS上的高吞吐量和低延迟
对于数据库管理系统（DBMSS）来说，实现高吞吐量和低承诺潜伏期一直是一个艰巨的挑战。正如我们在本文中所显示的那样，现有的提交处理协议无法完全利用现代的NVME SSD来提供高吞吐量和低延迟耐用的提交。因此，我们提出了自主提交，这是第一个完全利用现代NVME SSD来实现这两个目标的提交协议。我们的方法可以说明SSD的高平行性和低写入延迟，使工人能够以较小的批量清楚地编写日志，从而微不足道，从而使日志记录I/O对承诺延迟的影响很小。另外，通过平行确认程序，DBMS通过一组交易来检查其提交状态，我们可以减轻高通量工作负载中的单线读取提交操作导致的过度延迟。我们的实验结果表明，自主提交可在广泛的工作量上实现出色的可伸缩性和低延节耐用性。