XiaoMi-AI文件搜索系统
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UFLPA合规性的实用指南白皮书
从2022年6月开始，UFLPA的目的是完全或部分阻止生产的商品，或者是强迫劳动进入美国特定针对的商品包括新疆uygur自治区实体生产的组件或材料，因为怀疑该地区对于不良的工作条件而言是高风险的。该立法是按照“可抵制的推定”运作的 - 这意味着海关与边境保护（CBP）将拘留涉嫌直接来自中国或中介国家的被迫劳动污染的商品。当时，进口商的责任证明货物免于强迫劳动。
AWS上的半导体设计-AWS白皮书
IT和EDA支持组织面临的挑战是以满足时间表和预算要求的方式提供运行工作流量所需的基础架构。他们必须投资于越来越大的服务器农场和高性能存储系统，以使工作流量的高质量，快速的周转。花费了很多整体设计时间来验证组件。诸如知识产权（IP）核心的表征，功能性验证和时机分析的表征量之类的流量具有刺激性的需求，并限制了工程生产率。这需要具有足够的计算能力来最大程度地减少工程师等待结果的时间，但可能导致工作流程之间资源的利用不足。新的和升级的IC制造技术已经提高了峰值计算和存储要求，挑战组织以找到满足硅开发团队需求的方法，同时管理成本。
神经元中的代理体系结构 - 白皮书
neuron7.ai摘要：Neuron7的搜索工具是一种尖端的，AI驱动的解决方案，扩展了检索功能增长生成（RAG）的概念，以提供上下文感知的搜索和实时适应性。通过将抹布与实体歧义，LLM，元数据富集，视觉模型和用户反馈循环结合使用，Neuron7的搜索平台不仅可以检索和生成内容，而且可以自主完善，过滤器和适应搜索结果，以提供可行的见解。此白皮书探讨了Neuron7的搜索解决方案如何通过体现代理体系结构，提供一个基于实时输入和不断发展的用户需求的系统来使破布达到新的水平。1。简介企业搜索的景观已经发展到传统的基于关键字的搜索工具之外，这些搜索工具只需根据文本匹配来检索文档即可。当今的高级搜索解决方案利用人工智能（AI）不仅提供信息，而且提供上下文理解和可行的见解。Neuron7搜索通过将检索增强生成（RAG）与各种高级功能（例如命名实体识别（NER），元数据富集，视觉模型和实时学习）结合起来，将其提升到一个新的水平。该系统例证了代理体系结构，自主做出决定，根据这些决策采取行动，并不断从反馈中学习以增强搜索准确性和相关性。2。什么是代理体系结构？代理系统的关键特征包括：Neuron7搜索不仅可以检索数据并生成内容；它可以自主完善搜索结果，过滤数据，并旨在满足不仅需要找到信息的企业需求，而且还可以理解，上下文化和采取行动。代理体系结构是指具有自主决策，适应性行为以及根据环境投入和内部目标采取行动的系统。这些系统从环境（例如数据或用户查询）中感知输入，根据该输入做出决策，并采取行动以实现特定目标，而无需在每个决策点需要人为干预。
白皮书 - Xred：准备身临其境教育
XR技术使这样的超级大国成为可能，我们认为它可以改变学习者的经验，推动想象力和惊奇，扩大界限，参与新的方式，刺激创造力，并为他们提供失败的自由，然后再尝试。它将通过其独特的学习能力扩展来实现这一目标：互动，反馈，存在，代理，3D和沉浸式。已经采取了第一步：请参阅完整报告中的案例研究2。
信任生命周期经理：技术白皮书
大型组织在管理其加密资产的管理方面面临越来越复杂的问题。活动数字证书的数量已快速增加，因为PKI用例由于零信托，IoT创新，软件供应链安全和数字创新投资而扩大。和内部PKI也扩散了，这使得对这些信任的许多锚进行采用集中政策或治理具有挑战性。同时，我们正处于网络安全中地震事件的门槛，这些事件正在引入有关操作和治理的新压力。人工智能虽然提供了有前途的加速业务方法，但也可以使用自动化和自适应恶意软件加速网络攻击。以及国立标准技术研究所（NIST）在2024年最终确定量子安全算法，组织需要开始对所有加密术的过渡，以防止“现在的收获，以后再解密，以后解密后来”策略，并确保他们有足够的时间在量子计算机上更新量子计算机。除此之外，在过去的十年中，公共信托证书有效期从2012年的五年降至2020年的一年以上，他们再次在讨论中，其中一些建议最多90天。随着这些趋势的融合，这是组织投资加密敏捷性的好时机 - 加密敏捷性 - 使用发现，管理和自动化工具对加密资产的集中管理。本文探讨了Digicert Trust Lifecycle Manager的四个主要用例，该案例使公司能够开始这项工作并在此功能中建立这一功能。
黎明白皮书2024年7月25日
在任何大型无线网络上频率协调的证明都是必不可少的，因为需要重复使用和降低噪声来正确扩展网络跨最后一英里。虽然某些联邦调节的系统，例如6GHz中的自动频率协调（AFC），而CBR中的Spectrum访问系统（SAS）解决了一些频率重复使用问题，但在60GHz中需要一个无信任的解决方案。Dawn将使用一种放入机制，通过该机制，需要通过该机制锁定令牌，以便在点对点部署中对特定频率通道的独家访问。相邻节点将扫描相关的频率以验证适当的通道利用率并通过自动智能合约获得奖励。基金会将资助访问混乱数据并向网络提出地理信息系统（GIS）挑战。节点将获得所需的杂物数据的加密子集，以验证BN或DN的无线传播，并通过自动化的智能合约来奖励令牌，以证实预期的RSSI和其他无线指标。基于此无信任的无线传播模型（无线热图），将使用某些信号阈值来确定哪些通道可根据节点的位置存放。
Azure：云计算服务白皮书
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白皮书《欧洲人工智能法案》
欧盟的《人工智能法案》为欧盟人工智能 (AI) 系统的开发、部署和使用制定了道德准则和监管框架。在本白皮书中，我们概述了《欧盟人工智能法案》中概述的关键条款，涉及风险分类、利益相关者考虑因素和要求，特别关注安全关键且高风险的人工智能系统。在《欧盟人工智能法案》的范围内，人工智能系统根据风险等级进行分类，从最小风险到不可接受的风险，每个风险都有相应的监管义务。高风险人工智能系统受到严格的要求，涵盖风险管理、数据治理、透明度和人工监督。本白皮书深入探讨了《欧盟人工智能法案》第 9 至 15 条的具体内容，涵盖了高风险人工智能系统的要求，同时也确定了与现有安全标准相关的差距。我们提出了一个框架来弥补这些差距，该框架通过从基于合同的设计启发的欧盟人工智能法案中得出具体要求。我们利用我们在可信赖的人工智能和安全方面的专业知识来开发一个框架，用于推导机器学习 (ML) 系统通用属性的论证树。我们在各个行业的三个实际用例上演示了这个框架。我们的工作说明了汽车、工业自动化和医疗保健等安全关键领域的人工智能系统如何在遵守道德原则的同时满足监管标准。欧盟人工智能法案代表着朝着促进人工智能技术的信任、问责制和负责任的创新迈出了重要一步。通过遵循欧盟人工智能法案要求的系统验证流程，利益相关者可以满怀信心地驾驭复杂的人工智能领域，确保人工智能系统的道德开发和部署，同时维护人类的利益和价值观。
亚马逊人工智能公平性和可解释性白皮书
开发负责任的 AI 解决方案是一个过程，涉及在 ML 生命周期的所有阶段与关键利益相关者（包括产品、政策、法律、工程和 AI/ML 团队以及最终用户和社区）的意见和讨论。在本文中，我们主要关注 ML 生命周期中用于解决偏见和可解释性的技术工具。我们还提供了一个简短的部分，介绍了使用 AI 实现公平性和可解释性的局限性和最佳实践。
白皮书Akoon自主内陆水道...
是这一成功的关键因素。他们提供了一个合并的推进和转向系统，并具有快速响应时间，使渡轮可以安全，安全，精确地进行操纵 - 并始终准确地跟踪所需的路径。此外，自主系统和VSP可以使渡轮保持其位置，尽管有风和电流，而无需锚定或摩尔。由于这一数字支持，渡轮与所需的设定点最多偏离12厘米。这些价值几乎是可以实现的。这些开发项目将继续在Autoferry项目的范围内重新构建。