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用beta产品内核对有限域进行优化
使用高斯工艺（GP）和Matérn和径向基函数（RBF）协方差函数的贝叶斯优化通常用于优化黑盒功能。Matérn和RBF内核没有对函数域的任何假设，这可能会限制其在有限域中的适用性。为了解决限制问题，我们引入了一个非平稳β单元Hyper-Cube（BUC）内核，该内核是由Beta分布密度函数的产物诱导的，并允许在有界域上建模功能。为了提供理论见解，我们在使用BUC内核的GP上限置信度（GP-UCB）算法时提供了信息增益和累积后悔界限的分析。我们的实验表明，在不同问题中，BUC内核始终优于众所周知的Matérn和RBF内核，包括合成功能优化以及视觉和语言模型的压缩。
使用移动机器人的内核密度估计
摘要 - 在许多机器人应用中重建三维（3D）场景至关重要。机器人需要识别哪些对象及其位置和形状，以通过给定的任务精确地操纵它们。移动机器人，尤其是通常使用轻质网络在RGB图像上细分对象，然后通过深度图进行定位；但是，他们经常会遇到掩盖物体过度掩盖的分布场景。在本文中，我们通过使用非参数统计方法来完善分割错误来解决3D场景重建中的跨分割质量的问题。为了提高掩模的精度，我们将预测的遮罩映射到深度框架中，以通过内核密度估算它们的分布。然后，对异常值进行深度感知的拒绝，而无需以自适应方式进行额外的pa-rameters，以使其分布外情景，然后使用投影签名的距离函数（SDFS）进行3D重建。我们在合成数据集上验证了我们的方法，该方法显示了全景映射的定量和定性结果的改进。通过现实世界测试，结果还显示了我们方法在实体机器人系统上部署的能力。我们的源代码可在以下网址提供：https：//github.com/mkhangg/refined Panoptic映射。
ERLANG中的用户空间SCTP集成用于容器的电信应用程序：通过将依赖项从内核转移到容器
本项目探讨了如何将流量控制传输协议（SCTP）的用户空间实现整合到Erlang中如何扩大电信提供商的部署选项。它解决了现代电信设置中传统基于内核的SCTP实现所带来的挑战。随着电信行业越来越多地采用了用于服务部署的容器技术，Linux SCTP实施的限制（例如，违反错误的错误，过时的标准符合性）和与TCP或UDP相比的性能差 - 很明显。需要使用应用程序发货的可靠版本的SCTP实现。移动艺术提出了该项目，以满足其客户的需求，他们更喜欢在集装箱环境中部署应用程序，而不是维护单独的虚拟机。没有内核访问，控制SCTP版本是不可能的。该项目通过使用用户空间库USRSCTP将SCTP集成到ERLANG中，从而引入了新的解决方案。集成利用Erlang的本机实现功能（NIF）将C代码与USRSCTP库链接。关键结果包括将USRSCTP成功集成到Erlang中，从而对现有的Erlang SCTP实现进行了改进。虽然该项目展示了用户空间SCTP集成的可行性和好处，但它还突出了实现强大解决方案的复杂性。这些挑战强调了扩展SCTP在集装箱电信服务中的可用性所需的努力。这项工作表明，电信的软件开发发生了变化：随着现代技术超过内核开发，用户空间实现为以前的内核托管功能提供了更大的灵活性和可靠性。
坚不可摧的企业内核版本 7
Oracle 致力于多元化和包容性。Oracle 尊重并重视多元化的员工队伍，这可以提高思想领导力和创新能力。作为我们建立更具包容性的文化以对我们的员工、客户和合作伙伴产生积极影响的计划的一部分，我们正在努力从我们的产品和文档中删除不敏感的术语。我们还意识到必须保持与客户现有技术的兼容性，并需要随着 Oracle 的产品和行业标准的发展确保服务的连续性。由于这些技术限制，我们删除不敏感术语的工作仍在进行中，需要时间和外部合作。
HOK：Elixir中的高阶GPU内核
GPU（图形处理单元）通常使用CUDA或OPENCL等低级语言进行编程。尽管这些语言允许实现非常优化的软件，但由于其低级性质，它们很难编程，在该软件中，程序员必须将协调代码（即如何创建和分发）与实际的计算代码混合在一起。在本文中，我们介绍了霍克（Hok），这是一种延伸到长生不老药功能性语言的信息，该语言允许促进高阶GPU内核，从而使程序能够明确地将协调与计算分开。HOK系统为编写可以使用计算代码参数化的低级GPU内核提供了DSL（特定领域的语言）。HOK允许在主机代码中创建和引用范围的功能，包括匿名功能，以便在启动内核之前配置它们。我们证明HOK可用于实施高级抽象，例如算法 - 麦克骨骼和数组综合。我们还提出了证明HOK当前实施的可用性的实验，并表明与纯长生不老药相比，可以获得高速加速，特别是在具有大量输入的集体密集型程序中。
在鲁棒性上揭示了极大的内核转向的黑暗秘密
鲁棒性是在将深度学习模型纳入野外时要考虑的重要方面。nuber的研究一直致力于研究视觉变压器（VIT）的鲁棒性，这些研究一直是自2020年代黎明以来作为视觉任务的主流背部选择。最近，一些大型内核探手会以令人印象深刻的性能和效率卷土重来。但是，仍然尚不清楚大型内核网络是否稳健以及其稳健性的归因。在本文中，我们首先对大型内核弯曲的鲁棒性及其与典型的小核对应物的差异进行了全面评估，并在六个不同的稳健性基准数据集中进行了差异。然后分析其强大鲁棒性背后的根本因素，我们设计了来自定量和定性观念的实验，以揭示与典型的Convnets完全不同的大核转交曲线的诱因。我们的实验首次证明了纯CNN可以实现具有可比性甚至优于VIT的实质性鲁棒性。我们对遮挡方差的分析，内核注意模式和频率特征为鲁棒性提供了新的见解。代码可用：https：//github.com/lauch1ng/lkrobust。
使用移动机器人的内核密度估计
摘要 - 在许多机器人应用中重建三维（3D）场景至关重要。机器人需要识别哪些对象及其位置和形状，以通过给定的任务精确地操纵它们。移动机器人，尤其是通常使用轻质网络在RGB图像上细分对象，然后通过深度图进行定位；但是，他们经常会遇到掩盖物体过度掩盖的分布场景。在本文中，我们通过使用非参数统计方法来完善分割错误来解决3D场景重建中的跨分割质量的问题。为了提高掩模的精度，我们将预测的遮罩映射到深度框架中，以通过内核密度估算它们的分布。然后，对异常值进行深度感知的拒绝，而无需以自适应方式进行额外的pa-rameters，以使其分布外情景，然后使用投影签名的距离函数（SDFS）进行3D重建。我们在合成数据集上验证了我们的方法，该方法显示了全景映射的定量和定性结果的改进。通过现实世界测试，结果还显示了我们方法在实体机器人系统上部署的能力。我们的源代码可在以下网址提供：https：//github.com/mkhangg/refined Panoptic映射。
Google LLC。 Android内核加密模块
当模块通过术前的自我测试和加密算法自我测试（铸件）后成功启动时，该模块默认情况下以批准的操作模式运行，只能通过调用表9中的非批准服务列出的一项非批准的模式。第4节提供了有关该模块实现服务指标的详细信息。服务指标识别何时调用批准的服务。当模块以批准模式运行时，加密货币官不得配置非批准算法的使用。如果使用了未批准的算法，则该模块在未批准的模式下运行。在使用任何未批准的服务之前，加密型官员应将所有CSP归零，该CSP将模块置于非批准的操作模式中。