XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System伸缩
大脑神经元网络的仿真可伸缩性得益于时间异步
有越来越多的研究项目，其目的是模拟大脑区域甚至完整的大脑，以更好地了解其工作方式。让我们引用：例如：欧洲的人类脑项目（1），通过疾病研究的综合神经技术（脑/思想）（7）或统一国家的大脑倡议（25）进行大脑映射。几种方法是可行的。有生化方法（34），它注定要像大脑一样复杂。已经研究了一种更具生物物理的方法，例如，请参见（14），其中皮质桶已成功地进行了相似，但仅限于约10个5个神经元。，人脑含有大约10个11个神经元，而像marmosets（7）这样的小猴子有6×10 8神经元（22）和一个较大的猴子，例如
电致伸缩聚合物纳米复合材料
所有介电材料都具有电活性，即能够在施加的电场作用下改变其尺寸或形状。(Dang et al, 2012) 电活性聚合物 (EAP) 及其聚合物纳米复合材料由于其低模量、高应变能力、易于低成本加工和可定制的机电耦合特性，特别适用于从致动器、传感器到发电机等应用。通常，EAP 诱导的应变能力比刚性和易碎的电活性陶瓷高两个数量级。与形状记忆合金和聚合物相比，它们显示出更快的响应速度。(Yuan et al, 2019) 由于这些特性，EAP 可以与生物肌肉相媲美，并长期被称为“人造肌肉”。(Bar-Cohen, 2002) 社区甚至发布了一项挑战，要求开发一种由人造肌肉驱动的机械臂，以赢得与人类对手的腕力比赛。除了致动器之外，EAP 还显示出其在传感应用中的潜力，例如触觉传感、血压和脉搏率监测以及化学传感。（Wang 等人，2016 年）此外，EAP 甚至可以作为发电机中的关键活性材料。随着便携式电子设备（例如无线传感器和发射器）和无线微系统的功能不断增加，其能量需求也急剧增加。而电池的使用由于环境问题和有限的使用寿命而很麻烦，因此需要定期更换。解决这一挑战的明显解决方案是开发完全依赖从人体或周围环境中获取的能量的自供电系统。EAP 已被证明能够获取振动机械能（Lallart 等人，2012 年）和海浪能（Jean 等人，2012 年）。EAP 可以根据其所属的晶体类别（即中心对称或非中心对称）分为不同的亚组。当具有对称中心的介电材料受到电场刺激时，对称性将抵消阳离子和阴离子的运动，不会导致晶体的净变形。然而，化学键不是谐波的，键的非谐性会引起二阶效应，导致晶格的净变形很小。（Vijaya，2013）发现变形与电场的平方成正比，与电场的方向无关。这种效应称为电致伸缩。由于这种非谐波效应存在于所有介电体中，因此所有介电体都是电致伸缩材料。
系统和数据集成方法，用于确保企业体系结构中的可伸缩性和云
系统和数据集成方法，用于确保企业体系结构中的可伸缩性和云shivdeep kumar* Integration Architect收到的01年12月20日，2024年12月20日接受，在线获得，在线获得2024年12月23日，第14卷，第1卷，第6期（2024年12月/12月），摘要互动性最近被企业摘要互动性视为潜在有能力的优势。作为一种主要策略，几家企业已经重组了自己以促进互操作性。企业体系结构（EA）对于将业务流程与IT基础架构保持一致至关重要，以满足不断发展的组织需求。本文探讨了确保企业体系结构中可扩展性和安全性的系统和数据集成方法。多个信息系统的集成旨在增强信息可访问性，实现业务与IT之间的战略一致性以及简化各种组织级别的操作。它讨论了可扩展集成系统的关键特性，包括负载，空间和结构可扩展性，以及诸如身份验证，加密和API管理等安全机制。此外，分析企业集成框架，重点关注网络，数据，应用程序和业务流程级别。对各种方法和模型的比较分析突出了它们的性能，局限性和未来的研究方向。本研究提供了实现安全，可扩展和高效的企业体系结构的见解，以支持现代的组织增长和韧性。关键字：企业体系结构，系统集成，数据集成，可扩展性，安全性，信息系统。简介在现代的企业中使用多种互补信息系统是普遍的做法。公司使用这些技术，并且很难利用在竞争激烈的市场中利用可能性。利用在IT基础架构上的长期投资，同时有效地满足在这种环境下的企业和客户的需求，它对整合当前信息系统越来越重要[1]。企业系统（ES）对于如今几乎对全球的每个公司来说都变得越来越重要。业务流程自动化和数据管理是ES应用程序套件可能提供的众多功能中的两个。企业系统资源的管理和计划是完整性和信息系统配置的主要功能，这是企业系统的重要功能。
与人类合作伙伴关系增强云本地电信：提高自动化，可伸缩性和安全性
引言人类专业知识和人工智能的融合正在彻底改变云本地和虚拟化的电信解决方案，到2026年，全球电信AI市场预计将达到167亿美元，从2021年起的复合年增长率为38.4％[1]。这种变革性的合作伙伴关系表现出了显着的结果，组织报告网络停机时间降低了47％，在实施网络管理的混合人类AI系统时，运营效率提高了35％。来自国际电信联盟（ITU）的最新研究表明，使用AI-增强人类运营的电信提供者平均达到了42％的事件响应时间，而与传统人类只有人类手术相比，伪造正警报的降低了56％[2]。这些混合系统的实施也导致了大量成本节省，主要电信提供商报告说，在部署的第一年内，平均降低了31％的运营费用。人类专业知识与AI功能之间的协同作用已被证明在网络优化方面特别有效，在该网络优化中，与人类运营商一起工作的AI算法平均提高了28％的网络吞吐量，而将延迟降低了45％。这项合作使电信提供商能够在过去五年中处理数据流量增加300％，而基础架构成本的比例增加。这种增强的安全姿势已经变得越来越关键，因为自2019年以来，网络攻击每年增长了89％。在安全行动领域中，人类AI合作伙伴关系表现出了非凡的结果，组织报告的威胁检测准确性提高了73％，而安全事件的平均分辨率（MTTR）降低了62％。
火星重点：可伸缩AI解锁全局图像搜索和映射。 A. M.附件1,2。 1 SETI Institute，CA Mountain View，2 NASA AMES研究中心
简介：在过去的近二十年中，火星侦察轨道（MRO）上下文摄像机（CTX）仪器[1]基本上捕获了MARS的整个MARS表面，每个像素大约6米，导致迪克森等人由迪克森等人提供的全球马赛克。[2]在2023年初，更新了先前发表的“β”马赛克产品。这种马赛克能够通过解决地理服分的巨大技术挑战来生成“统一”和分析准备就绪数据集，从而为科学家提供了几乎整个火星的表面。
使用OpenVino在Lenovo Thinksystem上使用OpenVino的企业LLM应用程序SR650 V3加速了RAG管道，该应用程序具有第5代Intel Xeon可伸缩过程
Lenovo Thinksystem SR650 V3凭借Intel第五代处理器，为生成AI用例提供了高度性能且可扩展的解决方案，包括那些对成功用户体验的低延迟要求（例如实时聊天机器人）（目标延迟约为100ms）。它在单个2U服务器中提供了多个存储和网络选项，可适应各种业务需求，同时提供无缝的可扩展性以适应不断变化的需求。它支持DDR5-5600 mt/s的内存模块，以及一个或两个第五代英特尔Xeon处理器，该处理器融合了Intel Advanced Matrix扩展名（Intel AMX），以满足尖端AI工作负载的计算密集要求。此外，它包含三个驱动器区域，该区域可支撑高达20x 3.5英寸或40x 2.5英寸热交换驱动式托架，以高效且可扩展的存储空间。
解开LEO网络可伸缩性的物理空间限制
抽象的低地球轨道（LEO）卫星网络正在进行爆炸性扩展，以便为地球上任何地方的数量用户提供高速互联网。然而，作为一个网络物理网络，LEO网络的可持续扩展遭到了其苛刻，拥挤和不平衡的物理环境的影响。该立场论文对LEO网络的可伸缩性进行了两个物理约束：拥挤的外层空间的卫星安全距离的扩展限制，以及统一LEO网络能力供应供应与地理位置非统一的全球用户需求的规模限制。传统的网络研究对这些物理缩放限制的关注较少，这可能意味着呼吁进行网络物理共同设计，以帮助LEO网络在受到挑战的太空环境中发展。
以效率，可伸缩性，性能为Gen AI带来选择
来源Intel测量的结果与H100数据源：https：//github.com/nvidia/tensorrt-llm/blob/ain/ain/main/main/aind/courds/cource/perferct/perf-overview.md Input-uptup-output序列：128-2048tps on 2 Accelerators/gpus/gpus。Intel结果在2024年11月9日获得。硬件：两个Intel Gaudi 3 AI加速器（128 GB HBM）与两个NVIDIA H100 GPU（80 GB HBM）； 。软件：Intel Gaudi软件版本1.18.0。有关H100软件详细信息，请参见NVIDIA链接。结果可能会有所不同。基于公开信息的定价估算和英特尔内部分析
Terahertz光电检测中可伸缩的单层...
2D金属有机框架（2D MOF）的设计利用了简单有机配体与不同的过渡金属（TM）中心的各种电子性质的组合。协调键的强大方向性质是在这些体系结构中TM核的结构稳定性和周期排列的基础。在这里，有直接而清晰的证据表明，2D MOF表现出具有混合特性和金属核中具有杂种特性和不同磁性特性的有趣的能量分散性电子带，这是由TM电子水平与有机配体之间的相互作用引起的。重要的是，提出了一种通过利用不同TMS的电子结构来有效调整2D MOF的电子结构和金属芯的磁性的方法。因此，所选TM的电离潜在特征，尤其是3D状态的相对能量位置和对称性，可用于在特定的金属有机框架中进行战略性地设计频段。这些发现不仅为2D MOF中的频带结构工程提供了理由，而且还为高级材料设计提供了有希望的机会。
嵌入软体机器人的可伸缩 Arduino
为了实现现实世界的功能，机器人必须具备执行决策计算的能力。然而，软机器人可以伸展，因此需要刚性计算机以外的解决方案。目前，将计算能力嵌入软机器人的例子包括在机器人上附加刚性印刷电路板、集成软逻辑门以及利用材料响应进行材料嵌入式计算。这些方法虽然很有前景，但也引入了刚性、系绳或低逻辑门密度等限制。可伸缩电子领域一直致力于解决这些挑战，但将单板计算机、微控制器和其他复杂电路直接集成到软机器人中的完整管道仍然难以捉摸。我们提出了一种通用方法，将任何复杂的双层电路转换成柔软的可伸缩形式。这使得无需简化设计即可创建可伸缩的单板微控制器（包括 Arduino）和其他商用电路（包括 Spark-Fun 电路）。为了证明该方法的实用性，我们将高度可拉伸（应变 > 300%）的 Arduino Pro Minis 嵌入到多个软机器人体内。这利用了原本惰性的结构材料，实现了可拉伸电子场的承诺，即在主动使用过程中将最先进的计算能力集成到坚固的可拉伸系统中。