XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System信息爆炸
第一次信息爆炸：打卡技术在德国办公室合理化中的作用，1910-1939
1912 年的 Dehomag 制表机，带有木板作为书写抽屉和三个计数器。（来源：Hans Görlitz，《Hollerith 分类和制表机及其在交通计数中的应用》，载于：《Elektrische Kraftbetriebe und Bahnen》第 11 卷，1913 年，第 3 期，第 55 页）
大型服务器安装的 EMI/ESD 环境
随着存储信息的需求激增，大型服务器群（容纳大量文件服务器的设施）已变得司空见惯。这种信息爆炸式增长在一定程度上是由互联网和传统业务的增长推动的。物理安全一直是主要关注点，也是大量努力的重点。然而，脉冲电磁干扰 (EMI) 对存储在服务器中的数据的威胁可能与 ESD 环境一样大甚至更大。尽管过去已经进行了 ESD 环境研究，但很难找到有关服务器安装的已发表著作[1]。
被炸成碎片 - 尼曼实验室
解释了技术本身——为什么它会产生如此多的意外，为什么事情往往不像我们预期的那样发展。它还讲述了信息爆炸正在摧毁的东西：关于我们隐私、关于我们身份以及关于谁在控制我们生活的旧假设。它讲述了我们是如何走到这一步的，我们正在失去什么，以及社会还有机会纠正什么。数字爆炸既创造了机遇，也创造了风险。两者中的许多都将在十年内消失，以某种方式得到解决。政府、公司和其他当局正在利用混乱，而我们大多数人甚至没有看到它正在发生。然而，我们都与结果息息相关。除了科学、历史、法律和政治之外，这本书还是一记警钟。塑造您未来的力量是数字化的，您需要了解它们。
公共卫生的力量 未来战略计划 2019 财年 - 2023 财年
然而，新的问题不断出现，挑战我们以不同的方式思考。在 20 世纪初，吸烟的危害还未被广泛知晓。第一例艾滋病毒病例在几十年后才出现，气候变化尚未被确认为主要的健康威胁，我们今天看到的枪支暴力的程度是无法想象的。随着人口老龄化，我们看到非传染性疾病急剧增加，其对死亡率和生活质量的影响也随之而来。在过去的一个世纪里，许多发现和创新改变了我们应对这些挑战的能力。其中最具影响力的发展是基础科学和技术的非凡进步，它引发了信息爆炸。测序仪可以绘制一个人的基因组表达图；加速度计可以逐秒记录个人活动的数量和强度；数字设备可以捕获千兆字节的临床数据。所有这些都挑战我们从过去的经验中吸取教训，以一种新的、更系统的方式利用大数据的力量。
大语模型时代的生成搜索和建议调查
随着网络上的信息爆炸，搜索和推荐是基础基础架构，可满足用户的信息需求。作为同一枚硬币的两个侧面，都围绕着同一核心研究问题，将查询与文档或用户匹配的项目。在最近几十年中，搜索和建议经历了同步技术范式的转变，包括基于机器学习的基于机器学习和基于深度学习的范例。最近，无偿生成性大语模型引发了搜索和建议的新范式，即，生成搜索（检索）和推荐，旨在以生成方式解决匹配问题。在本文中，我们对信息系统中新兴范式进行了全面的调查，并从统一的角度总结了生成搜索和建议的发展。我们不简单地对现有作品进行分类，而是在本框架内抽象了一个生成范式的统一框架，并将现有作品分解为不同的阶段，以突出优势和劣势。然后，我们将生成性搜索和建议与他们的独特挑战，确定开放的问题和未来的方向，并设想下一个寻求信息的范式。
嵌入式系统和自动驾驶汽车
摘要：不同领域的技术光彩和发展导致了巨大的变化，尤其是在交流领域中。由于信息爆炸而发生了许多范式转移，自动驾驶汽车的概念是一种转变。具有智力的设备统治世界。向这些设备吸收智能是通过称为嵌入式系统的系统。嵌入式系统以多种方式使用。在业务中，使用条形码和扫描仪跟踪库存，检查客户的信用状况，并以电子方式转移资金。在房屋中，大多数设备的电子电路中的微小嵌入式系统控制室内温度，操作家庭安全系统，告诉时间并转动电视，玩家打开和关闭。在汽车中调节燃料的流动，从而增加了气体里程，并用于防盗系统。嵌入的汽车可以完全模拟人类驾驶员并将车辆引导到道路上。自动驾驶汽车是技术光彩的急剧变化和以嵌入式系统为先驱的不同领域的发展。关键字：嵌入式系统，模拟器。I.简介术语嵌入式系统非常复杂。是计算系统的进化或进一步发展。其应用为巧妙地使用计算机技术提供了奇妙的机会。几乎每个引入的新系统都是嵌入式系统的示例。这些系统更聪明和自主。II。II。嵌入式系统是安装在集成到设备中的紧凑型电子电路板上的硬件和软件的组合。他们是在特定环境中进行设计或打算执行一个特定功能的。在设计嵌入式系统设计中的一个重要决定是选择围绕系统的处理器的选择。这是一个包含微处理器，某些内存和I/O接口电路有用的芯片，通常称为“嵌入式处理器”或“微控制器”芯片，它们执行重要的控制功能，并且基于微控制器。简单地是硬件和软件的组合，构成了较大系统的组成部分，此反过来又对此进行了编程，以执行一系列专用功能，通常使用最小的操作员干预。在嵌入式系统中，硬件通常是给定应用程序所独有的，将计算机芯片嵌入到控制电子中以管理产品功能。自动化的美术是我们将目的地的代码加载到仪表板计算机中，然后打开汽车，而我们保持在后排座椅上无忧无虑。然后，它是“未知”的所有工作，将其驾驶在道路上，桥梁，认为集市，经过十字路口
“人工智能的光学和光学的人工智能”特刊
我们生活在一个信息爆炸和数字革命的时代，这导致了生活不同方面的技术快速发展。人工智能（AI）在这场数字化转型中发挥着越来越重要的作用。AI应用需要具有低延迟连接的边缘云计算，而其中最大的挑战是它需要大量的计算机处理能力。最近，基于光学硬件的AI实现[1-5]因其从根本上降低功耗和加快计算速度而成为热门话题。另一方面，作为现代电信和数据通信的基础，光网络变得越来越复杂，数据和连接越来越多。生成、传输和恢复如此大容量的数据需要具有高性能、高成本和高功耗效率的先进信号处理和网络技术。AI对于表现出复杂行为的系统的优化和性能预测特别有用[6-20]。在这方面，传统的信号处理算法可能不如AI算法高效。人工智能方法近期已进入光学领域，涉及量子力学、纳米光子学、光通信和光网络。特刊旨在将光学和人工智能结合起来，以应对各自面临的难以单独解决的挑战。特刊精选了 12 篇论文，代表了光学和人工智能相结合领域令人着迷的进展，从光子神经网络 (NN) 架构 [5] 到人工智能在光通信中的进展，包括物理层收发器信号处理 [10-17] 和网络层性能监控 [18,19]，以及人工智能在量子通信中的潜在作用 [20]。光子神经网络架构：石斌等人提出了一种基于广播和权重方法的新型光子加速器架构，通过光子集成交叉连接实现深度 NN [5]。测试了一个用于图像分类的三层 NN，结果表明每个光子神经层都可以达到高于 85% 的准确率。它为设计可扩展到更高维度的光子 NN 以解决更高复杂度的问题提供了见解。正如书中所反映的那样，人工智能的应用，尤其是机器学习在光通信领域的应用更受欢迎。在物理收发器层，讨论最多的话题是使用机器学习来减轻从短距离到长距离应用的光通信系统中的各种线性和非线性影响。用于短距离光通信的人工智能：对于短距离可见光通信，陈晨等人引入了一种概率贝叶斯学习算法来补偿发光二极管