XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System于云中
Xage Zero Trust访问
Xage是零信托访问和保护的全球领导者，以使明天的安全先驱。控制访问并防止云中的攻击，数据中心，远程操作边缘在地球上的任何地方，甚至在轨道上使用Xage Fabric平台。Xage易于管理，可以在一天之内部署，从而使用户轻松且安全地访问所需的资产，同时预防攻击链的每个阶段的高级对手和内部威胁。了解为什么在Xage.com上选择诸如美国太空部队，Petronas和Kinder Morgan之类的组织。
AI 驱动的数据沿袭
数据沿袭：是风险还是创造价值的机会？您是否可以在本地和云中以信任的方式共享业务关键数据？• 数据使用是否得到理解并符合政策？• 数据如何从本地移出或移至云？• 数据转换期间会产生哪些影响？• 是否跟踪敏感数据移动以评估风险？• 数据传输是否符合监管合规法律？• 数据流是否透明，以便做出可靠的决策？• 数据源对于分析程序和 AI 而言是否可靠？
驱逐与随机的缓存中的探索，并通过加强学习Mulong Luo和Mohit Tiwari austin mulong@utexas.edu
备注：驱逐设置算法是实现更强大的缓存正时攻击的关键1.last级高速缓存侧渠道攻击是实用的，刘，奥克兰，2015年，2015年2。加密地址缓存的新攻击和防御寻找驱逐集的理论和实践，奥克兰Vila，2019年4。对基于随机的保护缓存架构的系统分析。Purnal等。al。2021 5。最后一级的缓存侧通道攻击在现代公共云中是可行的，
一种预测心脏病的新方法：机器学习技术
抽象的心脏病和机器学习是两个不同的词，其中一个与医学领域有关，另一个与人工智能有关。在医疗中，大多数人都面临着心脏病的问题，机器学习正在发展计算机科学领域。心脏病被称为心脏病，它提供了更多的数据或信息，应收集它以提供患者的报告，并且机器学习还需要用于预测和解决问题的数据。机器学习技术用于预测心脏病的预测，在这种预测中，它以更少的计算时间和更高的准确性来促进其健康。心脏病预测需要大量的数据来预测，在云计算中，我们也有更多数据，并且在云中可用的数据很难分析。因此，我们使用机器学习算法或技术来预测心脏病，并且以相似的方式应用了这些算法或技术来预测或分析云中可用的数据。在本文中，我们将使用称为Backpropagation算法的机器学习算法，后来我们以后使用优化算法。反向传播算法涉及人工神经网络。反向传播是一种方法，用于计算一批数据后每个神经元的误差贡献（在图像识别，多个图像中）。这是由包围优化算法使用的，以调整每个神经元的重量，从而完成该情况的学习过程。机器学习算法和技术用于识别人类风险问题的强度，它可以帮助患者采取安全措施，以挽救患者的生命。关键字：机器学习，云计算，心脏，反向传播，优化
安全云采用以实现业务增长1
今天，通过利用云服务和云本地开发过程，开发人员有权使用连续集成和连续的部署管道来提供自己的基础架构，构建应用程序，并将应用程序部署到云中，以快速软件版本发布和更新。尽管CSP负责确保平台，但安全团队面临挑战，以遵守云原生的速度。大多数组织每天都将新代码部署到生产中。因此，云本地应用程序面临的主要挑战是安全性和保持合规性。
1 Global for Things SIM数据表
数据中心高度数据中心实现了云计算的前所未有的演变。在2020年，估计有61％的企业将其工作量迁移到所有行业的云中。为了跟上这一需求和所需的散热量，预计到2024年，积极冷却的数据中心冷却市场预计将超过200亿美元，因为公共云计算市场气球到2025年至8000亿美元。先进的材料有助于解决热量管理的少量改进的热量耗散挑战，并加大了大型网络成果。
下一代人工智能和新兴技术研究生计划
现实世界中人工智能和新兴技术系统的开发需要直接处理复杂、异构、多模式和混乱的数据。这些系统的实施和部署涉及挑战，只有遵循工程角度的最佳实践才能以原则性的方式应对这些挑战 - 允许高效处理大型和不完整的数据集，部署强大的代码，并扩展云中的处理能力。本单元整合了数据科学和工程的基础知识：它介绍了基本的数据结构和数据建模，讨论了数据预处理技术，并分析了现实世界的数据集。
自动检测建筑点...
希腊雅典国立技术大学乡村与测量工程学院摄影测量实验室，电子邮箱：maltezosev@gmail.com；cioannid@survey.ntua.gr 第三委员会，第三工作组/2 关键词：激光雷达、点云、建筑物提取、扫描线、过滤、变化检测 摘要：本研究旨在自动检测建筑物点：（a）从激光雷达点云中使用简单的过滤技术来增强每个点的几何特性，以及（b）从使用立体方法半全局匹配 (SGM) 在高分辨率彩色红外 (CIR) 数字航空影像上应用密集图像匹配提取的点云。第一步，去除植被。在 LIDAR 点云中，首先使用法线，然后使用粗糙度值，实施并评估两种不同的方法：（1）建议的扫描线平滑滤波和阈值处理，以及（2）双边滤波和阈值处理。对于 CIR 点云的情况，出于相同目的，计算归一化差异植被指数 (NDVI) 的变化。之后，使用形态学算子提取裸地并将其从其余场景中移除，以保留建筑物点。使用现有正射影像作为参考，评估在希腊北部城市地区应用每种方法提取的建筑物的结果；此外，将结果与从两个商业软件中提取的相应分类建筑物进行比较。最后，为了验证达到最佳精度的提取建筑物点的实用性和功能性，在整个场景的子区域上指示性地执行细节级别 1 (LoD 1) 的 3D 模型和 3D 建筑物变化检测过程。
AI Adents in Oracle SCM
在Oracle Cloud Infrastructure上运行SAP应用程序已获得裸机和虚拟机形状以及Exadata Cloud Service和Oracle Exadata Cloud@Customer的认证。Oracle Exadata云服务是在云中运行Oracle数据库的最强大平台。Oracle Exadata Cloud@Customer是Exadata的云版本，它位于客户数据中心的本地。这两种服务仅可从Oracle提供。SAP Application Server ABAP/JAVA以及SAP业务对象都可以在Oracle Cloud基础架构上部署。Oracle云基础架构将公共云的弹性和实用性与颗粒状控制，安全性和ON前提基础架构的可预测性相结合，以提供高性能，高可用性和具有成本效益的基础架构服务。Oracle Cloud Infrastructure提供一组核心基础架构功能，例如计算和弹性存储，以使客户能够在云中运行任何工作负载。它提供了一套全面的集成，基于订阅的基础架构服务，使企业能够在Oracle的企业等级管理，托管和支持的企业等级中运行任何工作负载。Oracle产品策略在IT基础架构上提供了灵活性和选择。有几种云数据库迁移技术：R3LOAD（SAP），BRSPACE（SAP），RMAN，O2O，TRIPLE O和DATA GOURD GUARD物理备用。有关云迁移技术的更多详细信息，请参阅第18页。