XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System伸缩性
ADS-B可伸缩性解决方案和飞行数据处理
航空旅行已成为人们生活中必不可少的一部分。不仅是为了方便起见，而且是因为它是前往遥远国家的最快方式，有时涵盖了其他运输方式可能需要几天甚至几个月的距离。因此，航空业的竞争加剧和降低的飞行成本使航空旅行更加负担得起，从而使其能够吸引更多的受众。到2023年，全球航空业为大约45亿乘客提供了服务。根据2021年的数据，任何给定时间的空气中估计的平面数为15,500至17,500。随着航空业的发展，全球飞行数量增加了，因此进行更好的飞机跟踪和安全性的必要性变得更加至关重要。确保乘客安全的需求推动了新技术进步的发展。这是ADS-B（自动依赖性监视广播）技术发挥作用的地方，可以增强飞机跟踪并提高空中交通管理的效率。ADS-B技术通过在飞机的速度，高度和位置提供实时数据来提供帮助，从而可以更准确，更安全地跟踪飞机。尽管有好处，但实现全球ADS-B覆盖范围仍然是一个重大挑战。传统的部署方法通常受到高成本和后勤障碍的阻碍，尤其是在稀缺地面站的农村和服务不足的地区。然而，巨大的尚未开发的潜力在于将这一基础设施分散，并激励个人有助于扩大ADS-B覆盖范围。目前，营利性公司主导了ADS-B地面站基础设施，导致可扩展性缓慢和诸如土地租金和维护之类的高昂经常性成本。此覆盖范围不仅会影响航空安全性，而且还限制了利用ADS-B数据来用于更广泛用例（包括物流，研究和情报收集）的能力。derad网络在这一点上步骤，并授权个人使用便宜且易于安装的设备建立和操作ADS-B地面站。参与者被DRD令牌激励，创建了一个互惠互利的系统，其中贡献者在增强全球航空安全的同时获得奖励。通过分散ADS-B基础架构，DERAD网络克服了传统系统效率低下，实现了更快的可扩展性和较低的成本。该模型提高了航空安全性，并为ADS-B数据的创新应用创造了机会。例如，研究人员，记者和物流公司可以访问分散的市场以获取实时飞行数据，从而在跟踪和分析中解锁了新的可能性。derad网络将复杂的集中系统转换为可访问，可扩展的解决方案，为全球空中交通管理设置新标准
提高毒素 - inintin正交组合的可伸缩性
摘要：内部是蛋白质嵌入到宿主蛋白中的蛋白质，从中切除它们以自催化反应的形式切除。特别是，分裂的内膜分为两个独立的片段，它们在催化过程中重建宿主蛋白。我们最近制定了一种基于毒素 - 内素组合的致病性和抗生素耐药性细菌特异性杀死的新型策略。细菌II型毒素 - 抗毒素系统是蛋白质模块，其中毒素可以引起细胞死亡，而抗毒素抑制毒素活性。尽管我们以前的系统是基于分裂内部（IDNAE）和CCDB毒素，但我们证明IDNAE能够重建四种不同的毒素。通过扩大复杂设置的毒素 - 内元组合的曲目来扩展系统的适用性，我们引入了第二个Intein，IDNAX，该IDNAX是人为分裂的。我们证明IDNAX能够重建四种毒素，并设法降低了其疤痕尺寸以促进其使用。另外，我们通过毒素重建测定法证明了两种Inteins（IDNAE和IDNAX）的正交性，从而为基于这些毒素 - intein模块的复杂设置打开了可能性。这可用于开发特定的抗菌和其他生物技术应用。关键字：毒素 - 抗毒素系统，内部蛋白质，蛋白质剪接，细菌杀死，微生物合成生物学
在GE，SB和TE元素系统中氮的氮掺入的光谱研究：迈向了解相变材料中氮效应的一步 开发用于拆卸应用的紧凑型Alpha和Beta摄像头 通过直接数字合成的可扩展低延迟FPGA体系结构量子验控制 智能写算法以增强RRAM宏的性能和可靠性 关键驱动因素和促使6G时代 全基因组关联研究确定了与法洛的四边形相关的12q24和13q32的基因座 用户实施例比较虚拟现实中半自治和完全捕获的头像运动 绿色回收方法处理锂离子电池电子废物 开发一个方法学框架，用于评估行星边界内电池升级的绝对可持续性 主动学习中的无监督未知检测 创新的多层OT选择器用于性能调整和提高可靠性 多层OTS选择器工程高温稳定性，可伸缩性和高耐力 模型驱动的设计空间探索模拟中的多机器人系统 燃油库，TAF-ID数据库和OC软件
氮化物材料中的氮掺杂是改善材料特性的一种有希望的方法。的确，GESBTE相位变化合金中的N掺杂已证明可以极大地提高其无定形相的热稳定性，这是确保最终相变存储设备的数据保留所必需的。尽管建议这种合金中的N掺杂导致GE-N键的优先形成，但有关键的进一步问题，尤其是SB-N和TE-N，并且结构排列尚不清楚。在本文中，我们介绍了使用大量的N含量从0到50 at at 50 at，我们介绍了沉积的元素GE，SB和TE系统及其氮化物（即Gen，SBN和10合金）的研究。％。通过傅立叶变换红外和拉曼光谱法研究了AS沉积合金。我们确定与GE-N，SB-N和TE-N键形成相关的主动振动模式，强调了N融合对这些元素系统结构的影响。我们进一步定性地将Gen，SBN和十个实验光谱与相关理想氮化物结构的“从头开始”进行了比较。最后，对氮化元素层的分析扩展到N掺杂的GESBTE合金，从而在记忆技术中采用的此类三元系统中对氮键有更深入的了解。
关于区块链可伸缩性的调查：从硬件到层 - 两步协议
摘要 - 不可播放的字符（NPC）是虚拟代理的子类型，可以通过认可叙事中的社交角色来填充视频游戏。为了推断NPC的角色，玩家通常通过将人类特征归因于NPC，例如智力，可爱和道德，评估NPC的外观和行为。特别是，视频游戏中的敌对NPC对于建立游戏的固有挑战至关重要。这里报道的三个实验研究了军事射击游戏中对敌对情绪的看法（包括外观威胁和行为中的攻击性）受到NPC的外观和行为的影响，这要归功于感知到的智力，可爱性和与道德相关的问卷。我们的结果首先表明，通过NPC的行为有效地传达了敌意，但并非通过其外观显着传达。第二，我们的研究允许确定敌对感知的主要预测指标，即不友善，知识和有害性。
多层OTS选择器工程高温稳定性，可伸缩性和高耐力
抽象的多机器人系统越来越多地部署，以提供服务并完成其复杂性或成本太高的任务，无法单独实现单个机器人。尽管多机器人系统通过冗余提供了可靠性，并使执行更具挑战性的任务，但工程这些系统非常复杂。这种复杂性不仅影响机器人团队的建筑建模，而且会影响协作情报的建模和分析，从而使团队能够完成其任务。进行多机器人应用程序开发的现有方法没有提供捕获这些方面并评估多机器人系统鲁棒性的系统机制。我们通过引入Atlas来解决这一差距，Atlas是一种新型的模型驱动方法，支持模拟中多机器人系统的系统设计空间探索和鲁棒性分析。特定于Atlas领域的语言使建模机器人团队的架构及其使命的建筑，并促进了团队智能的规范。我们在三个模拟案例研究中评估了地图集并证明了其有效性：基于医疗的海龟任务和两个使用凉亭/ROS和MOOS-IVP机器人平台开发的无人管理的水下车辆任务。
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
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％。
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