XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System体系结构
基本体系结构框架网络层
网络组织层次结构实现能效，稳定性和可扩展性。不同节点的不同“角色”（例如，群集头与群集成员）。主要是异质网络应用层次路由协议，其中某些节点比其他节点更优先和强大。具有较高剩余能量的节点将聚集。集群头负责协调集群中的活动，并在集群之间转发信息•群集方案更节能，更容易管理。示例是：
物联网体系结构和协议
单元II IOT-AN建筑概述和艺术课的建筑状态：10 IoT-An Anchlectural概述：建筑架构，主要设计原理和所需功能，IoT体系结构大纲，标准注意事项。物联网体系结构 - 艺术：简介，艺术状态，参考模型和体系结构，物联网参考模型 - 物联网参考架构简介，功能视图，信息视图，部署和操作视图，其他相关的架构视图。单元III工业与安全与安全班级工业互联网：8介绍，工业4.0，工业互联网（IIOT），IIOT架构，基本技术，应用和挑战。安全与安全：简介，系统安全，网络安全，通用应用程序安全，应用程序流程安全和安全性，
用大语言模型增强认知体系结构
生成的AI模型，例如大语言模型（LLM），Vision Transformer（VIT）（Dosovitskiy等，2020）等。模型在近年来引起了极大的兴趣。已经提出了一些建议，以利用与其他模型（例如LSTMS（Lester，al-Rfou＆Constant，2021），认知体系结构（Wray，Kirk，＆Laird，2021）或计划和改进的LLMS（Park等，Park等，2023年），以列出少数模型（Park等，2023年，2023年），以列出了一定数将。与LLM融合计划和反思的方法为模拟环境中的任务带来了良好的结果。这引起了人们对LLM是否可以以原则性方式利用LLM的问题的兴趣，目的是产生一种可以在不同情况下利用每种方法的优势的代理，从而产生了综合药物，该综合药物比其部分的总和更大。这项工作提出了LLM和认知架构之间的一种可能的融合。这里的尝试是提出一种创造性的融合，将两个学科的思想连接起来，以产生一种方法，该方法产生的结果可能比两种方法（认知体系结构或LLMS）隔离使用。本文的其余部分如下：讨论了第一个认知体系结构总结在这种情况下相关的关键方面，随后进行了有关生成AI的讨论，重点是LLMS。llms在认知体系结构术语中介绍。随后融合了LLMS
神经元电路的体系结构-Luo Lab
背景：人类脑室，1000亿个神经元，每种神经元都会使突触连接的隔离。尽管本身神经元本身可以是复杂的信息处理单元，但正是它们的突触连接模式使神经元能够为特定功能形成专门的电路，从而使大脑成为强大的计算设备。使用解剖学追踪，生理记录，功能扰动和计算建模的数十年研究详细介绍了神经元的连接模式及其功能，范围从少数神经元的微电路量到数百万个神经元的全球组织。在这里，我从电路体系结构的角度综合了这些发现，并讨论了在开发和进化过程中如何出现这些体系结构。
实现零信任体系结构： - 高级文档
NIST SPECIAL PUBLICATION 1800-35 Implementing a Zero Trust Architecture: High-Level Document Oliver Borchert Gema Howell Alper Kerman Scott Rose Murugiah Souppaya National Institute of Standards and Technology Jason Ajmo Yemi Fashina Parisa Grayeli Joseph Hunt Jason Hurlburt Nedu Irrechukwu Joshua Klosterman Oksana Slivina Susan Symington Allen Tan th the Miter Corporation Karen Scarfone Scarfone网络安全威廉·巴克·达科塔（William Barker Dakota）咨询彼得·加拉格尔（Peter Gallagher）
Cylance端点安全概述和体系结构
CylanceProtect桌面和Cylance Protect移动杠杆尖端云服务，以确定软件，文件和网站是否可能是恶意的，并且威胁到设备的安全性。CylanceProtect云服务使用复杂的AI，机器学习和有效的数学模型来处理来自全球源的大量数据，保留和连续地从该数据的模式和属性中学习，并使用该数据来使有关软件，档案以及互联网的风险的智能预测和决策在接近近距离的时间内。CylanceProtect服务不断发展以应对新的网络威胁，提供了一种积极而积极的安全策略，该策略在对组织的基础架构或设备用户产生任何影响之前，先确定恶意软件和网站。
高能效率LSTM加速器体系结构
摘要：修剪和量化是加速LSTM（长短期内存）模型的两种常用方法。但是，传统的线性量化通常会遇到梯度消失的问题，而现有的修剪方法都有产生不希望的不规则稀疏性或大型索引开销的问题。为了减轻消失梯度的问题，这项工作提出了一种归一化的线性量化方法，该方法首先将操作数正常化，然后在局部混合最大范围内进行量化。为了克服不规则的稀疏性和大型索引开销的问题，这项工作采用了排列的块对角掩模矩阵来产生稀疏模型。由于稀疏模型高度规律，因此可以通过简单的计算获得非零权重的位置，从而避免了大型索引开销。基于由排列的块对角面胶质矩阵产生的稀疏LSTM模型，本文还提出了高能耐加速器的Permlstm，该材料全面利用了有关基质 - 载体乘积的重量，激活和产品的稀疏性，从而导致55.1％的动力减少。与先前报道的其他基于FPGA的LSTM加速器相比，与先前报道的其他基于FPGA的LSTM加速器相比，该加速器已在以150 MHz运行的ARRIA-10 FPGA上实现，并达到2.19×〜24.4×能量效率。