该项目从一个患有运动神经元疾病的人安东尼·沃尔什(Anthony Walsh)的家中进行的服务机器人的试验中汲取灵感。在审判期间,安东尼传达了这种疾病如何极大地影响了他的身体和情感健康,并分享:“这是非常非常难以应付的,尤其是因为这意味着我失去了行动能力。我必须取决于他人,这不是我的人。我非常非常独立。”安东尼还提出了一个愿景,即辅助机器人如何以有限的流动性为像他这样的人提供支持,他说:“诸如拿起纸巾,打开冰箱并从架子上取回物品之类的事情。它使您有所帮助。它将为他人准备时间,这样他们就不必总是在您的贝克上打电话,让他们有自己的时间返回。”这强调了辅助机器人可以提供的至关重要的独立性,尤其是在照顾有局限性的人辅助机器人对社会抱有巨大的希望,提供了潜在的好处,例如扩大社会护理服务,促进独立性和减少孤独感。仍然存在一个批判性的挑战:当今的机器人仍然很难理解,预测和适应其人类伴侣的细微行为。人类的行为是丰富,多样化的,而且通常是不可预测的。虽然操纵等任务受益于广泛的Internet规模数据集,但人类机器人相互作用却没有等效。然而,最新运动合成的发展提出了令人兴奋的解决方案。收集有关人类机器人相互作用的数据是昂贵,复杂的,并带来了道德和隐私挑战,尤其是在诸如个人护理之类的敏感环境中。基于变压器或扩散技术的模型表明它们可以使用最小输入(例如文本命令或用户定义的轨迹)生成现实的人类行为。这些进步开放的机会以数字方式模拟人类行为,从而创建了人类和机器人的“数字双胞胎”。这样的仿真可以为机器人提供多种多样的受控培训环境,从而使它们能够在现实世界中部署之前发展自适应行为。
AURIX™TC4X家庭系统架构14 Infineon的Aurix™TC4X微控制器家族 - 实时安全和安全性能的领导者即将到来!14 AURIX™ TC4x enhancements 16 Extensive development ecosystem 16 AURIX™ TC3x family system architecture 17 Scalable 2 nd generation AURIX™ TC3x system architecture 17 AURIX™ TC3x – scalable family – from low-cost to high-performance applications 18 AURIX™ TC3x family package scalability 19 AURIX™ TC2x family system architecture 21 Powerful 1 st generation AURIX™TC2X系统体系结构21 AURIX™TC2X家庭套餐可伸缩性22 AURIX™家庭住房选项23最大可扩展性的包装信息23 Tricore™升级路径23 AURIX™TC4X SW应用程序架构24下一代AURIX™是新的架构,为新的架构提供了新的架构,可为新的架构提供新的实现24 AUSEC 24 AURIX 24 AURIX 24 AURIX 24 AURIX 24 AURIX 24 AURIX 24 AURIX 24 AURIX 24 AURIX 24 AURIX 24 AURIX tC4确保未来的汽车?26
摘要本文探讨了确保微服务体系结构的多方面挑战,这是一种现代软件开发方法,优先考虑可扩展性和灵活性。该研究解决了诸如扩展的攻击表面,确保安全的服务间通信,管理分布式数据并实施访问控制机制,所有这些问题都对微服务系统构成了重大安全风险。通过对现有安全实践的详细分析,本文强调了关键实践,包括服务隔离,安全间互动,稳健的身份验证,授权机制以及保护静止和运输中数据的策略。此外,还研究了现代技术(例如服务网格和API网关)在增强微服务系统的安全性方面的作用。分析的实践强调了一种对全面和多层安全方法的关键需求,该方法降低了风险并有助于维持分布式应用程序的完整性,机密性和可用性。此外,本文为寻求实施或优化微服务系统的组织提供了基本的安全建议。
如今,半导体公司经常将芯片的生产外包,以满足对综合电路的不断增长的需求。因此,芯片供应链现在正在处理许多安全问题,例如硬件知识产权盗窃,特洛伊木马和生产过多。在对手攻击有可能造成巨大损失或损害的关键系统中,零信托提供了一种有希望的方法来保证综合电路(ICS)的有效性。可靠的协议,利用证书保证ICS的合法性是安全协议和数据模型(SPDM)。这项研究的工作提出了基于SPDM协议的安全芯片到芯片(S2C)零值安全体系结构,该协议试图在使用之前对任何附带的外围设备进行身份验证。这些贡献包括对拟议设计的全面解释,SPDM协议的实现以及对执行和实施时遇到的障碍的讨论。关键字:芯片到芯片通信,零值体系结构,SPDM,嵌入式系统
教授:Lizy Kurian John博士办公室:EER 5.876办公时间:t 9:30-10:30am e-mail电子邮件:ljohn@ece.utexas.edu我的主页:http://users.ece.utexas.utexas.edu/ dujohn ta:tbd ta:tbd ta:tbd ta:tbd ta:tbd ta of canvas and in Onlotiat and in of MACHILENT(MACHILE)。工作量。本课程提供了建筑技术的覆盖范围,以设计用于培训和推断机器学习系统的硬件。机器学习的硬件选择包括CPU,GPU,GPU+DSP,FPGA和ASIC。当前CPU用于推理任务,而培训主要是使用GPU进行的。将探索使用这些不同的计算范式实施培训和推理工作量的权衡。将研究新兴的ML加速器。学生将阅读研究论文并完成一个重大项目。项目可以是硬件设计项目或表征/基准测试/优化项目。课程内容(暂定):
我们介绍了一种减少合成蛋白质成本和由生成模型设计的其他生物学的成本的方法。,我们使我们的生成模型制造模型可以使模型设计的序列可以在现实世界中有效合成,并具有极端的并行性。我们通过训练和合成样品来证明抗体,T细胞抗原和DNA聚合酶的生成模型。例如,我们对3亿观察到的人类抗体进行训练,并合成该模型的10 17生成的设计,以10 3美元的价格实现了与先进的蛋白质语言模型相当的样品质量。使用以前的方法,综合具有相同精度和大小的库将花费大约四亿(10 15)美元。
最近的域驱动设计(DDD)已超越了其软件开发领域。在新领域(例如物联网(IoT)和云计算)上标记。将DDD与结构相结合,可以有效地开发处理和分析大量数据的系统。优先考虑域特定模型的优先级使开发人员能够创建可以适应现实世界设置条件的解决方案。这种方法可以确保物联网系统保持强大而灵活,以随着进步和不断发展的业务需求而变化。在云计算中,分布式域驱动设计(DDD)有助于创建分布式系统,以利用云资源来增强性能和适应性。通过集成云服务,与业务部门公司可以最大程度地利用资源使用。增强系统兼容性。随着物联网(IoT)和云技术随着时间的推移分配数据管理(DDM)的紧密结合,提供了一种方法,以应对与跨不同位置管理数据的挑战,并以
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