XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System动态分析
Fortimail云数据表
Fortinet Fortimail由Fortiguard Labs的威胁情报和由Antivirus，病毒爆发保护和Antispam等Fortiguard AI驱动的安全服务提供动力。在全球600,000个客户环境中具有可见性，Fortiguard Labs是现有的杰出威胁研究团队之一。基于Fortiguard AI的Inline恶意软件预防服务结合了多层高级威胁过滤。它使用AV，CPRL，静态和动态分析与深度神经网络，AI/ML和Fortiguard威胁智能实时进行判决，而不会影响生产力或安全性开销。该服务在全球可用。
用于检测网络攻击的人工智能蜜罐系统
目标：利用机器学习分析攻击日志，实时检测网络威胁，提高准确性和响应速度。假设：我们假设，通过在硬投票分类器中集成使用随机森林和XGBoost的组合机器学习方法，将蜜罐系统集成到系统中，我们期望能够增强其检测能力。这种人工智能驱动的蜜罐将通过动态分析网络流量并识别异常模式，更准确地检测新型复杂的网络攻击。与传统蜜罐系统相比，该系统将显著减少误报和漏报，同时更有效地适应不断变化的实时威胁。
fortiadc数据表
Fortiadc Web应用程序防火墙（WAF）提供了一种综合的安全解决方案，旨在保护Web应用程序免受广泛威胁。我们的WAF包括AL（自适应学习）等强大功能，该功能会动态分析客户端和服务器流量，以实时构建策略以阻止Web攻击。除了自适应学习外，Fortiadc Waf还提供了广泛的WAF签名，以确保对OWASP前十大漏洞进行保护。它还包括高级API安全性和防止凭证填充攻击的保障措施，为应用程序安全提供了整体且聪明的方法。
JSP使用Intel Xeon可伸缩处理器促进高科技制造模拟
CAE是JSP业务成功的重要组成部分。在密歇根州麦迪逊高地的JSP北美总部的一支小型团队，使用ANSYS LS-DYNA软件进行了所有公司的CAE工作，以进行各种静态和动态分析。这些CAE研究用于开发最终产品以及用于制造产品的工具（或模具）的优化。作为其客户支持承诺的一部分，该集团还为每个客户提供了CAE材料模型。“客户可以将这种模型纳入自己的设计和工程工作中，” JSP的首席产品开发工程师Nurul Huda说。“例如，汽车客户可以预测其保险杠设计将如何以各种速度处理碰撞的影响。”
开发微电网项目的方法
分析研究：• 稳态和负载流分析：评估微电网在正常运行条件下的行为，以确保其能够有效满足能源需求并保持稳定性。• 准动态分析：通过结合时间波动，建立在稳态和负载流洞察的基础上，这对于整合可变可再生能源至关重要。• 短路分析：通过识别短路等故障条件的影响，重点评估微电网的弹性。确定可能的最大故障电流，这对于选择合适的保护设备和设计故障管理策略至关重要。• 电压稳定性分析：检查微电网在各种条件下维持稳定电压水平的能力。识别可能导致电压不稳定或崩溃的潜在问题，确保微电网即使在负载或发电突然变化时也能可靠运行。• 保护继电器和协调：
2023技术展示柜
请参阅提供任务计划和飞行动态分析和基于软件的操作工具，包括哥白尼，一般任务分析工具（GMAT），ANSYS的系统工具套件（STK）和轨道确定工具套件（ODTK）。另请参见提供商业，端到端的飞行动态操作解决方案，以实现成本效益的空间任务。围绕STK和ODTK构建，请参阅“飞行动力学工具（FDT）”和其他内部软件解决方案，从而可以通过飞行操作从初始概念到实现全面任务分析。See的团队在Cislunar Space拥有深厚的发展和操作经验。尤其是，请参见开发轨迹的可靠记录，以利用新兴的商业选择来访问空间。参见Rocket Lab的Lunar Photon上阶段的上升轨迹，该阶段部署了顶峰航天器。
大规模基础模型的原则
1。基础模型的数学原理：我开发了一个连贯的作品，该作品建立了理论基础，即覆盖概括，训练动力学和可识别性分析，用于基础模型的一系列自我监督学习（SSL）范式。这些包括自动锻炼[30]，重建性[12，22]，对比度[4，6]，非对抗性[14]，预测[11]接近，在图理论框架中，我将它们统一并表征它们。对于诸如变形金刚之类的骨干网络，我提出了有关其特征传播的动态分析[2，19，16，29]。从内在的学习角度来看，我率先提出了LLMS自校正能力的第一个理论解释（对于OpenAI O1中的测试时间推理至关重要），并在ICML'24 ICL研讨会上赢得了最佳纸张奖。
微分方程分析的量子优势-IRIS
用于差异方程求解，数据处理和机器学习的量子算法在所有已知的经典算法上都具有指数加速。但是，在有用的问题实例中获得这种潜在的加速也存在障碍。量子差方程求解的基本障碍是，输出有用的信息可能需要很困难的后处理，而量子数据处理和机器学习的基本障碍是，输入数据是一项单独的任务。在这项研究中，我们证明，当组合在一起时，这些困难互相解决。我们展示了量子差方程求解的输出如何作为量子数据处理和机器学习的输入，从而可以通过主组件，功率谱和小波分解来动态分析。为了说明这一点，我们考虑了马尔可夫在流行病学和社交网络上的连续时间。这些量子算法比现有的经典蒙特卡洛方法提供了指数优势。
机械工业
通用机械工程材料与结构 ME 100B：热力学 (4) ME 100B：热力学 (4) ME 116B：传热 (4) ME 116B 传热 (4) ME 117：燃烧与能源系统 (4) ME 121：反馈控制 (4) ME 121：反馈控制 (4) ME 122 振动 (4) ME 122：振动 (4) ME 134：材料的微观结构转变 (4) ME 130：机构的运动学和动态分析 (4) ME 153：有限元方法 (4) ME 131：机构设计 (4) ME 156：材料的机械行为 (4) ME 133：机电一体化简介 (4) ME 157：ME 134：ME 158：ME 136：能源产品对环境的影响与转换 (4) ME 180: 工程中的光学与激光 (4) ME 137: 环境流体力学 (4) *ME 197: 本科生研究 ME 138: 生命系统中的传输现象 (4) ME 140: 船舶理论 (4) ME 144: 设计与制造 ME 145: 机器人规划与运动学 (4) ME 121: 反馈控制 (4) ME 153: 有限元方法 (4) ME 122: 振动 (4) ME 156: 材料的机械行为 (4) ME 130: 机构的运动学和动态分析 (4) ME 157: ME 131: 机构设计 (4) ME 158: ME 133: 机电一体化概论 (4) ME 175D: 技术创业 (4) ME 140: 船舶理论 (4) ME 176 可持续发展产品设计 (4) ME 144：机器人技术简介 (4) ME 180：工程中的光学与激光 (4) ME 145：机器人规划与运动学 (4) *ME 197：本科生研究 ME 153：有限元方法 (4) ME 156：材料机械行为 (4) 能源与环境 ME 175D：技术创业 (4) ME 100B：热力学 (4) ME 176 可持续产品设计 (4) ME 116B：传热 (4) ME 180：工程中的光学与激光 (4) ME 117：燃烧与能源系统 (4) *ME 197：本科生研究 ME 136：能源产品对环境的影响与转换 (4) ME 137：环境流体力学 (4) ME 138：生物系统中的传输现象 (4) *ME 197：本科生研究