XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System中间件
面向数据的架构： - RTI 社区
摘要 随着越来越多的设备和系统融入到我们网络世界的结构中，集成的规模和复杂性正在快速增长。我们现有的系统软件设计方法和培训，以面向对象设计原则为基础，对小规模系统非常有效，但随着我们发现操作限制，需要逐年频繁且无意地重新设计程序，这些方法和培训开始失效。从根本上讲，面向对象的思维使我们以紧密耦合的交互方式思考，其中包括强状态假设。大型分布式系统通常是由独立方创建的子系统的混合体，这些子系统通常使用不同的中间件技术，接口不一致。使用面向对象的思维集成此类子系统带来了一些根本挑战：（1）它对于增量和独立开发来说很脆弱，因为接口可能会在不经通知的情况下发生变化；（2）子系统之间在双方必须交换的信息的数量和质量方面通常存在“阻抗不匹配”； (3) 确实需要实时动态适应网络拓扑重新配置和故障；(4) 在这种动态环境中，可扩展性、性能和正常运行时间不能总是受到损害。需要一种不同的范式来系统地应对这些新挑战。随着集成规模和复杂性的增长，唯一的统一共同点是
RFID 在美国 - 法国科学
RFID 这个名称实际上涵盖了一系列非常不同的技术和应用。范围、使用的频段、价格、尺寸、能耗是区分它们的因素。 RFID 标记不仅仅是可通过无线电波搜索的条形码（或智能标签或用于电子产品代码的 EPC），还可以提供来自传感器的信息或记录的和可修改的数据。更先进的系统还允许标记之间进行通信。因此，RFID 系统由标记/传感器、读取器、连接到传统网络的无线网络（如果适用）、适合使用的中间件（信息收集、集成等）、适合所讨论的使用的服务组成。最终用户端以及管理工具。在美国，RFID技术近年来加速传播。据宣布，这将代表一项价值数十亿美元的业务（为供应链创造数十亿美元的节省）。目前最受关注的技术是使用超高频率的技术，它在读取速度、范围、多个标记的存在和成本之间取得了良好的折衷。 2004 年底，随着 EPC 第 2 代的采用（最初由华盛顿州埃弗雷特的 Intermec Technologies 开发，原始 EPC 版本
DRACeo：一种在基于微服务的网络中部署节能方法的智能模拟器
摘要 — 如今，许多研究人员致力于寻找基于微服务的应用程序部署和调度解决方案，以节省能源而不降低功能 QoS。在这项工作中，我们提出了 DRACeo：一个模拟器，可以以简单有效的方式应对这一挑战，使其用户能够专注于微服务部署/调度算法及其硬件/软件影响（负载与能耗），而无需担心低级网络配置或操作系统问题。DRACeo 能够在具有软件和硬件异构性（CPU、带宽、RAM、电池等）的各种设备上部署和调度（移动、复制、启动/停止）微服务及其依赖关系，同时考虑各种调度启发式算法：集中式与非集中式。为此，DRACeo 允许部署基于客户端-服务器方案或 p2p 分布的自定义网络拓扑，其中设备可以（消失）出现、打开/关闭，遵循随机情况或用户策略。最后，模拟器执行相关操作，如 QoS 定义、资源监控、节省能源计算和消耗跟踪（在设备和网络级别）。我们根据之前的工作“Kaligreen”测试了一些想法，以证明 DRACeo 的有效性。索引术语 — 微服务、中间件、能源、消耗、CPU、网络、硬盘、原型、模拟器
百亿亿次计算的机遇与挑战
1. 简介 ASCAC 百亿亿次计算小组委员会的这份报告旨在涵盖“迈向百亿亿次级”所引发的主要问题，并就追求（以及不追求）这一高性能计算方向所涉及的风险水平提供一些指导。2“迈向百亿亿次级”将意味着计算架构的彻底改变 - 基本上，大大提高并行性水平，达到数百万个处理器协同工作的程度 - 这将迫使硬件设计方式发生根本性变化（至少受功耗的经济限制所驱动），我们解决问题的方式（例如应用程序代码），以及我们如何将应用程序代码与底层硬件（例如编译器、I/O、中间件和相关软件工具）结合起来。要了解进入百亿亿次级计算的优势，并评估走这条路所涉及的风险，既需要评估过去从百万次浮点计算时代过渡到现在千万亿次浮点计算时代的经验，也需要评估高级应用程序是否已准备好利用百亿亿次级计算的变革优势。这些是我们在报告 3 中讨论的问题，与能源部赞助的、高度详细的、以学科为导向的“大挑战研讨会”报告（见附录 2）相比，报告的讨论更为笼统，而我们的许多讨论都是基于该报告。
将肌电图生物信号转化为合成声音的端到端乐器系统
摘要：本文介绍了一种结合硬件和软件的定制系统，该系统可感知表演者身体因肌肉收缩而产生的生理信号，并将其转换为计算机合成的声音。我们的目标是在该领域研究历史的基础上开发一个完整的集成系统，供非专业音乐家使用。我们描述了 Embodied AudioVisual 交互肌电图，这是一个端到端系统，涵盖音乐家身体上的可穿戴传感、基于定制微控制器的生物信号采集硬件、基于机器学习的手势到声音映射中间件和基于软件的粒度合成声音输出。一种新颖的硬件设计以最少的模拟预处理将来自肌肉的肌电图信号数字化，并在音频信号处理链中将其作为类兼容的音频和无线 MIDI 接口处理。映射层在强化学习配置中实现了交互式机器学习工作流程，并可以将手势特征映射到多维信息空间中的听觉元数据。该系统调整了现有的机器学习和合成模块，使其与硬件配合使用，形成了一个集成的端到端系统。我们通过一系列公开演讲和一系列音乐从业者的音乐会表演探索了其作为数字乐器的潜力。
将肌电图生物信号转化为合成声音的端到端乐器系统
摘要：本文介绍了一种结合硬件和软件的定制系统，该系统可感知表演者身体因肌肉收缩而产生的生理信号，并将其转换为计算机合成的声音。我们的目标是在该领域研究历史的基础上开发一个完整的集成系统，供非专业音乐家使用。我们描述了 Embodied AudioVisual 交互肌电图，这是一个端到端系统，涵盖音乐家身体上的可穿戴传感、基于定制微控制器的生物信号采集硬件、基于机器学习的手势到声音映射中间件和基于软件的粒度合成声音输出。一种新颖的硬件设计以最少的模拟预处理将来自肌肉的肌电图信号数字化，并在音频信号处理链中将其作为类兼容的音频和无线 MIDI 接口处理。映射层在强化学习配置中实现了交互式机器学习工作流程，并可以将手势特征映射到多维信息空间中的听觉元数据。该系统调整了现有的机器学习和合成模块，使其与硬件配合使用，形成了一个集成的端到端系统。我们通过一系列公开演讲和一系列音乐从业者的音乐会表演探索了其作为数字乐器的潜力。
ROS2的分散信息流控制
先前的DIFC系统已重点是在单个主机上执行DIFC策略，而在操作系统（OS）（例如[30，40，74]），应用程序运行时（例如，[19，52]）或中间件[53]中进行了DIFC策略执法（例如[30，40，74]）。在分布式设置中，必须对跨机器集合运行的应用程序执行DIFC策略。这需要跨这些计算机的策略执法基础架构，以及一种将DIFC标签安全绑定到机器之间交换的数据对象的方法。诸如Fabric [43、44]之类的系统在分布式设置中地址为DIFC，但要用自定义语言编写的重新查询应用程序，而语言运行时负责执行DIFC策略。dstar [75]通过在每台计算机上运行具有DIFC的OS（Histar [74]），在分布式设置中在UNIX过程上实施了DIFC策略。dstar在每台计算机上使用专用的数据出口商进程，这对网络访问负有唯一责任（即，它是唯一通过网络发送数据对象的实体）以及将DIFC标签绑定到导出和接收的数据对象。使用每台机器的集中数据出口商为ROS2设计DIFC系统，这对于该机器上运行的所有应用程序都是共同的，它将直接违反ROS2的设计理念。
加勒比海技术专家揭示了前5名AI创新和
对于佛罗里达州劳德代尔 - 2025年2月6日 - 人工智能（AI）正在全球重塑行业，而在加勒比海地区的招待也不例外。在加勒比海酒店和旅游协会（CHTA）主持的最新加勒比海酒店业交流论坛（CHATA）上，行业专家分享了对AI如何彻底改变客人体验，简化运营并保留该地区充满活力的文化的见解。这是每个酒店领导者应该知道的前五名趋势：1。高科技遇到高触摸AI并不是要替换人们，而是要赋予他们权力。通过自动化重复任务，AI释放了员工，以专注于提供个性化的，真实的客人体验。Adam Mogelonsky是Mogel Consulting Limited的首席小组成员兼合伙人，他强调：“酒店从根本上是人与人之间的行业。 AI应该解放团队，以增强与客人的人际关系。”这种方法可确保技术精简运营，但款待的核心（固定，有意义的互动）在最前沿 2。 数据集成将尽管可以访问大量的来宾数据，但仍将解锁新的收入流，但许多酒店都在限制其潜力的孤立系统中挣扎。 专家预测，2025年将是无缝数据集成的一年，这是通过高级API和中间件使其成为可能的。 通过实时分析和机器学习，酒店可以解锁可操作的见解，以增强客人的旅程并获得收入。 3。 这些虚拟助手的操作24/7，处理多种语言，并满足客人和员工的需求。Adam Mogelonsky是Mogel Consulting Limited的首席小组成员兼合伙人，他强调：“酒店从根本上是人与人之间的行业。AI应该解放团队，以增强与客人的人际关系。”这种方法可确保技术精简运营，但款待的核心（固定，有意义的互动）在最前沿2。数据集成将尽管可以访问大量的来宾数据，但仍将解锁新的收入流，但许多酒店都在限制其潜力的孤立系统中挣扎。专家预测，2025年将是无缝数据集成的一年，这是通过高级API和中间件使其成为可能的。通过实时分析和机器学习，酒店可以解锁可操作的见解，以增强客人的旅程并获得收入。3。这些虚拟助手的操作24/7，处理多种语言，并满足客人和员工的需求。具有成本效益的AI解决方案对于预算有限，AI驱动的聊天机器人提供了一个实用的起点。Zoëtry®MarigotBay St. Lucia的信息技术经理Christus Gill兼首席小组成员指出：“ AI Chatbots是提高生产力和客人满意度的负担得起，有效的方法，使员工可以专注于高价值的互动。”除了聊天机器人之外，酒店还可以开始集成可访问的AI工具以满足特定需求。“就AI在短期内可以做的事情而言，” Mogelonsky说，“考虑上下文营销信息，售后销售销售，具有自适应内容的网站，动态房间可用性，个性化的行程计划，响应式员工计划，来宾反馈
TIOVX应用程序 - 一种使用OpenVX
典型的端到端计算机视觉管道从捕获开始，然后是多个级别的预处理数据，这些数据将输入计算机视觉算法或深度学习网络，最后可视化并显示结果或做出一些决定。在实际用例中，可以在具有异质体系结构的SOC上实现多个管道。例如，常见的现代ADAS系统具有360度环绕视图，驾驶员监视，障碍物检测，摄像头，前置摄像头和其他高级功能。这样的特征是各种捕获和计算块的合并，包括但不限于从具有不同分辨率和帧速率的多个相机，视觉处理和深度学习的捕获。这些应用程序通常具有非常严格的延迟和吞吐量要求，并且需要在功率和资源约束的嵌入式SOC上运行。管道的不同部分需要有效地映射到DSP，硬件加速器和计算内核，以获取所需的吞吐量。在如此多样化的计算景观上的汽车用例可能需要许多人来实现，并且可以证明是用户快速评估和原型的入口障碍。还需要学习中间件的坡道，甚至可以整理一个简单的捕获推动键链。所提出的方法实现了OpenVX [3]顶部的一层，这使得开发更快，受到GSTREAMER启发的简单API [2]，这是一种流行的基于管道的多媒体框架。
Li Auto Inc.理想汽车
我们是汽车级计算SOC和基于SOC的智能车辆解决方案提供商，其使命是推动使用芯片移动的未来。SOC是一个集成的集成电路，它集成了关键电子组件，包括中央处理单元，内存，I/O接口等。汽车级计算SOCS具有关键任务能力的智能车辆。基于SOC的智能车辆解决方案将嵌入的SOC与我们内部开发的ISP和NPU的IP核心，中间件和工具链的算法和支持软件集成在一起，以满足广泛的客户需求。我们设计了两个系列的汽车级SOC，Huashan系列高计算能力Soc和Wudang系列跨域SOC。我们从关注自动驾驶应用程序的Huashan系列高计算能力Soc开始并将其商业化，最近引入了Wudang系列跨域Socs，从核心自动驾驶功能扩展，以涵盖更多样化和复杂的需求，以对智能车辆的高级功能，例如Smart Cockpit和Automotive Gateway，全部获得单个Socce of Singles of Sings Siles。在自动驾驶价值链的中游运行，作为第2级SOC提供商，我们以基于SOC的解决方案和基于算法的解决方案的形式提供自动驾驶产品和解决方案。根据Frost＆Sullivan的说法，就2023年的汽车级高计算能力Soc的运输而言，我们是全球第三大提供商。