XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System两全其美
反光内存加密
摘要 - 不像众所周知的计数器模式内存en-哭泣（例如SGX1），更近期的内存加密（例如SGX2，SEV）没有柜台。在不访问任何计数器的情况下，这种无反内存加密可以改善计数器模式加密的性能，并因此获得广泛的采用。无抵抗的加密仍然会产生昂贵的开销。在无反加密后，密码计算将数据作为其直接输入。因此，只有在丢失的数据从内存到达后，才能顺序计算用于解密数据的密码；这需要所有最后级别的缓存失误才能在所需数据从内存到达后停滞在密码计算上。我们的实际系统测量结果发现无反加密可以平均减少不规则的工作量9％。我们观察到计数器模式加密会产生昂贵的内存访问开销，其密码计算通常可以在数据到达之前完成，因为它们将计数器作为输入而不是数据，而不是数据柜员比数据更好。因此，我们探讨了如何结合两种加密模式以实现两全其美的最佳 - 无反对加密的有效内存访问和计数器模式加密的快速密码计算。对于不规则的工作负载，我们提出的内存加密 - 反灯加密 - 达到98％的无内存加密性能的平均性能。当存储器带宽饥饿时，在最坏情况下，反光加密的速度仅比无抵抗加密慢1.4％。
FSLH：灵活的机械化投机载荷硬化
摘要 - 幽灵投机侧通道攻击构成了计算机系统安全的巨大威胁。研究表明，使用选择性载荷硬化（SLH）的选择性变体可以有效地保护密码恒定时间代码。slh还不够强大，无法保护非晶型代码，从而引入了Ultimate SLH，该代码为任意程序提供了保护，但对于一般使用的开销太大，因为它保守地假定所有数据都是秘密的。在本文中，我们引入了一个灵活的SLH概念，该概念通过正式概括选择性和最终的SLH来实现两全其美。我们为保护任意程序的此类转换提供了适当的安全定义：运行猜测的任何转换程序都不会泄漏源程序依次泄漏。我们正式证明使用ROCQ权METER证明两个灵活的SLH变体强制执行此相对安全保证。作为简单的推论，我们还获得了最终的SLH执行我们的相对安全性概念，还可以使Value SLH的选择性变体和地址SLH执行投机性恒定时间安全性。关键字 - 侧通道攻击，投机执行，规格，安全汇编，投机负载硬化，投机性恒定时间，相对安全性，正式验证，ROCQ，COQ
Runlong Zhou (周润龙)
3。脱离Bellman的完整性：通过基于模型的返回条件的监督学习[链接] Zhaoyi Zhou，Chuning Zhu，Runlong Zhou，Qiwen Cui，Abhishek Gupta，Simon S. Du ICLR 2024 2024年海报我们研究了Al Al Al Al的长度和弱点。4。强化方差学习中的尖锐方差界限：在随机和确定性环境中两全其美[link] Runlong Zhou，Zihan Zhang，Simon S. Du ICML 2023海报我们提供了一个系统的研究研究，对基于模型和模型的强化学习的方差依赖性遗憾界限，用于制作模型和模型的增强范围。 提出的基于模型的算法既适用于随机和确定性MDP。 5。 潜在马尔可夫决策过程的依赖于方差的和无水平的加固学习[链接] Runlong Zhou，Ruosong Wang，Simon S. Du ICML 2023海报我们为潜在MDPS提供了算法框架（可见上下文），从而实现了第一台无线的最小值遗憾。 我们通过使用对称技术为LMDP提供了一种新颖的LMDP遗憾下限来补充这项研究。 6。 了解在线组合优化的政策优化中的课程学习[链接] Runlong Zhou，Zelin HE，Yuandong Tian，Yi Wu，Yi Wu，Simon S. DU TMLR我们制定了典范的在线组合优化问题，作为潜在的MDP，并为LMDPS的自然政策梯度提供了融合。 我们通过相对条件数的角度显示了课程学习的有效性。 7。强化方差学习中的尖锐方差界限：在随机和确定性环境中两全其美[link] Runlong Zhou，Zihan Zhang，Simon S. Du ICML 2023海报我们提供了一个系统的研究研究，对基于模型和模型的强化学习的方差依赖性遗憾界限，用于制作模型和模型的增强范围。提出的基于模型的算法既适用于随机和确定性MDP。5。依赖于方差的和无水平的加固学习[链接] Runlong Zhou，Ruosong Wang，Simon S. Du ICML 2023海报我们为潜在MDPS提供了算法框架（可见上下文），从而实现了第一台无线的最小值遗憾。我们通过使用对称技术为LMDP提供了一种新颖的LMDP遗憾下限来补充这项研究。6。了解在线组合优化的政策优化中的课程学习[链接] Runlong Zhou，Zelin HE，Yuandong Tian，Yi Wu，Yi Wu，Simon S. DU TMLR我们制定了典范的在线组合优化问题，作为潜在的MDP，并为LMDPS的自然政策梯度提供了融合。我们通过相对条件数的角度显示了课程学习的有效性。7。Stochastic Shortest Path: Minimax, Parameter-Free and Towards Horizon-Free Regret [Link] Jean Tarbouriech*, Runlong Zhou* , Simon S. Du, Matteo Pirotta, Michal Valko, Alessandro Lazaric NeurIPS 2021 Spotlight, 3 % acceptance rate We propose an algorithm (EB-SSP) for SSP problems, which is the first to achieve minimax optimal regret while无参数。
蓝色立方有限责任公司
请描述您的公司和您要解决的问题：随着进入太空市场的门槛降低，小型卫星的普及度正在迅速提高。采用小型卫星商业模式的公司几乎每天都会出现，他们使用小型卫星提供广泛的服务，包括地球成像、射频监测、甲烷监测、船舶和飞机跟踪等等。所有这些系统都需要一种方法将越来越多的数据从卫星传输到用户。这可以包括从一颗卫星到另一颗卫星的链接，或者从卫星直接到地面的链接。标准方法是使用在有限数量的核准频段内运行的射频发射器。为了满足这一需求，Blue Cubed LLC 提出了一种用于小型卫星通信系统的混合射频和光学架构，这将提供两全其美的解决方案；天气好时提供高速率的光学下行链路，而当光学链路不会关闭时，提供较低速率但有保证的射频下行链路。光学系统还可用于支持卫星之间的光学交联。 Blue Cubed LLC 已从科罗拉多大学博尔德分校获得 X 波段发射器的许可，目前该产品已上市销售。与此同时，Blue Cubed 正在开发高速率空间对空间光学发射器/接收器系统。该系统的光学元件已经开发并正在测试中，而电气元件目前正在开发中。Blue Cubed 已为其高度可制造且可自对准的 Cobalt 光学平台申请了专利。
BioMérieux通过获得免疫测定初创企业Spinchip Marcyl'étoile，法国，1月13日，2
SpinChip最初正在开发实验室质量测试，以解决急性护理环境中常见的指示，尤其是心肌梗塞（MI），这是全球发病率和死亡率的主要原因。基于高灵敏性心脏肌钙蛋白分析的当前诊断方法已显着提高了MI诊断的准确性，但由于样本运输和处理时间，仍缺乏快速的周转时间。这通常会导致由于诊断的延迟而导致的急诊室长期待遇并增加医疗费用。“BioMérieux坚信护理点（“ POC”）诊断的重要性，这会使测试更接近患者，从而对患者的护理产生积极影响并降低整体医疗保健费用。SpinChip解决方案是一种改变游戏规则的人，结合了两全其美的最佳：POC系统的易用性和快速时间的时间，具有高敏性实验室测定的精确性和性能。允许医生进行准确而快速的诊断对于心肌梗死的患者至关重要。SpinChip将首先关注建立和利用的心脏标记，例如高灵敏的肌钙蛋白I（HS-TNI），N末端Pro-B型Natriuretic肽（NT-ProBOBNP）和D-Dimer，并将扩展到在急性护理环境中重要的临床区域。菜单中第一个测定的性能HS-TNI在回顾性的临床研究中已通过Apace Cohort 0f 1进行了验证，目前正在一项多中心欧洲临床试验中进行评估。SpinChip期望在2025年底之前提出IVDR下的CE标记申请。
带有预测的战略防止调度 - 滴
在发起算法机理设计领域的开创性论文中，Nisan and Ronen [27]研究了设计策略性防止机制以在无关机器上安排工作的问题，旨在最小化Makepan。他们提供了一种策略性的机制，可以实现n个应用，并大胆地猜想这是任何确定性的策略性计划调度机制都可以实现的最佳近似值。经过二十多年的努力，N仍然是Christodoulou等人最著名的近似和最近的工作。[11]能够证明所有确定性策略性机制的近似结合。但是，这种强烈的负面结果在很大程度上取决于以下事实：这些机制的性能是使用最坏情况分析评估的。要克服这种过于悲观的，通常是不信息的，最差的界限，最近的工作集中在“学习增强的框架”上，其目标是利用机器学习的预测来获得改善的近似值，同时近距离固定时，即使在近距离近似近似情况下，这些预测也是如此，即在这项工作中，我们使用学习扬声器的框架研究了Nisan和Ronen [27]的经典战略调度问题，并提供了一种确定性的多项式策略性防止机制，该机制是6一致和2 N-brobust。因此，我们实现了“两全其美的最佳”：O（1）的一致性和O（n）鲁棒性，渐近地与最著名的近似值匹配。然后，我们扩展此结果，以提供更一般的最差近似值保证，作为预测误差的函数。最后，我们通过表明任何1一致的确定性策略防抗机制具有无限稳定性来补充积极的结果。
clr-face：使用基于得分的扩散模型
最近的生成方法显示出有希望的盲人恢复性能。他们通常将退化的图像投射到潜在空间，然后通过单阶段潜在优化或直接从启动编码来解码高质量的面孔。对投入的信仰产生细粒度的面部细节仍然具有挑战性。大多数现有的方法产生过度平滑的输出或改变身份。这可能归因于潜在空间中质量和分辨率之间的典型权衡。如果潜在的压缩高度压缩，则解码的输出对降解更为强大，但忠诚度较差。另一方面，更灵活的潜在空间可以更好地捕获错综复杂的偏僻，但是对于高度退化的面孔来说，极其难以优化。我们在VQGAN体系结构中引入了基于扩散的优势，该基于未腐烂的潜在嵌入的分布而引起了研究。我们迭代地恢复了降解的柜台上的清洁嵌入条件。此外，为了确保反向扩散轨迹不会偏离潜在的身份，我们训练一个单独的身份恢复网络，并使用其输出来限制反向差异。具体来说，使用可学习的潜在面膜，我们将面部识别网络的梯度添加到一个潜在特征的子集中，这些特征与像素空间中与身份相关的细节相关联，使其他功能未触及。在潜在空间中的感知和忠诚之间的分离使我们能够达到两全其美。我们对多个真实和合成数据集进行了广泛的评估，以验证我们的方法。
新闻信息 2022 年 10 月
“The Urban Arrow”的产品概念体现了锐利的线条、空气动力学效率、令人兴奋的加速和运动性，以及适合城市环境的效率、精致和可控性。这一概念反映了这样一个事实：Avenis 125 不仅是处理日常琐事的实用日常通勤车，而且还提供了令人兴奋和满意的驾驶体验，其造型一定会引人注目。其性能属性以 Suzuki Eco Performance (SEP) 久经考验的可靠性和性能为后盾，SEP 汇集了尖端的 Suzuki 发动机技术。这包括应用先进的发动机设计，加上 Suzuki 自己的燃油喷射系统，以实现两全其美——最大功率输出、强大的加速和最佳燃油经济性，以及符合欧 5 排放标准的环保性能。其他旨在为骑手提供更大控制力和稳定性的功能包括组合制动系统。诸如使用紧凑耐用的 LED 作为前照灯、位置灯和尾灯等功能可提高可靠性，而多功能数字仪表板则可提供骑手所需的所有信息，并有助于 Avenis 125 的尖端造型。在实用性方面，Avenis 125 在座椅下方设有足够的存储空间、一对方便的前隔间、用于为智能手机充电的标准设备 USB 插座、铃木轻松启动系统以及方便加油的铰链式尾部油箱盖。舒适性也是一个优先考虑的问题。Avenis 125 的双缝双色座椅专为舒适而设计，还采用了纹理丰富的材料，可提供牢固的抓握力，并允许在享受运动驾驶时快速移动。宽敞的踏板使骑手能够在不断变化的条件下保持舒适的骑行姿势，而其独特的切口设计使停车时更容易将双脚牢牢地踩在地面上。
神经符号人工智能
我们首先应该尝试定义主题。一般来说，我们将神经符号人工智能（简称 NeSy AI）理解为人工智能（简称 AI）领域的一个子领域，该领域致力于将人工智能中的神经和符号传统结合在一起以增加价值。当前使用了不同的拼写，包括神经符号和神经符号，也包括符号亚符号和其他 - 我们认为它们是相同的。在这种情况下，术语神经是指广义上的人工神经网络或联结系统的使用。术语符号是指基于显式符号操作的人工智能方法。这通常包括术语重写、图形算法和自然语言问答等。然而，它通常被更狭义地理解为基于形式逻辑的方法，例如在人工智能的子领域“知识表示和推理”中所使用的方法。然而，这些界限很容易模糊，出于本概述的目的，我们不会将自己局限于基于逻辑的方法。NeSy AI 的总体前景在于希望实现两全其美的局面，其中神经和符号方法的互补优势可以以有利的方式结合起来。在神经方面，理想的优势包括可从原始数据进行训练和对底层数据故障的鲁棒性，而在符号方面，人们希望保留这些系统固有的高可解释性和可证明的正确性，以及在其设计和功能中轻松利用人类专家的深厚知识。在功能特征方面，将符号方法与机器学习（尤其是目前研究最为活跃的深度学习）相结合，人们希望在词汇处理、小数据集训练、错误恢复以及总体可解释性等问题上做得更好，而不是仅仅依赖深度学习的系统。神经和符号人工智能方法之间的一个根本区别与我们的讨论有关，即人工智能系统中信息的表示。对于符号系统，表示是明确的，原则上人类可以理解。例如，正方形（x）→长方形（x）这样的规则很容易通过符号方式理解和操作。然而，在神经系统中，表示通常是通过（许多）神经元之间的加权连接和/或对（可能大量）神经元的同时激活来实现的。特别是，人类观察者无法轻易识别所表示的内容。
ICF 人工智能辅导框架和......
1.1 前言 教练帮助个人提高绩效、发挥潜力，并改善工作场所 (Athanasopoulou & Dopson, 2018)。与许多其他领域一样，人工智能 (AI) 的出现提供了新的机遇 (Jarrahi, 2018; Mikalef & Gupta, 2021)。2024 年，人工智能已与人际教练结合使用或作为其辅助手段使用多年 (Graßmann & Schermuly, 2020; Malafronte & Loufrani-Fedida, 2023; Terblanche 等, 2022)。这种混合方法可以提供两全其美的效果，教练可以减轻繁琐的教练活动，例如进行评估、安排约会或向日记发送提醒。因此，如果使用得当，AI 可以让教练在人际领域中投入更多资金，用于复杂、变革性的高价值工作。AI 还提供了完全由 AI 提供的全自动教练服务的机会，有可能大大增加从教练服务中受益的人数。AI 技术让教练能够找到深入组织的方法，例如与经理和领导者合作以提高他们的教练技能，为学生和受训者提供额外的学习机会，或帮助组织建立教练文化。由于 AI 使教练服务变得更加实惠，它可以让全球更多人获得教练服务，从而增强教练服务的社会影响力，尤其是在发展中国家。随着教练服务越来越普及，人们的意识也会增强，并有可能大幅增加市场规模。但是，与 AI 的其他部署一样，也存在一些风险，例如可能威胁教练服务的偏见（Akter 等人，2021 年）。教练服务需要披露个人的个人信息，这些信息可能很敏感。客户在教练关系中投入了情感，这些关系成为他们职业生涯的重要组成部分。虽然在某些方面可能出现的潜在风险与人工智能的其他领域相当，但最佳的风险缓解方法将由教练环境的具体情况决定，以确保有效。人工智能教练标准可以使教练系统提供商受益，帮助他们了解生产高质量系统所需的条件。这些人工智能标准还可以让人工智能系统开发人员意识到在广泛重要领域采取保障措施的必要性。这些措施包括认真对待客户和教练数据、将教练科学融入人工智能系统、尽量减少偏见以及明确区分教练和治疗。