XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System动态配置
关于业务流程模型的动态配置
摘要。业务流程模型是信息系统开发的相关输入。由于流程是在日益动态的业务环境中执行的，因此流程也需要灵活且动态，以适应环境变化。因此，在业务流程模型中正确表示可变性至关重要。此外，为了实现自适应和自主系统，推理流程的可变性至关重要，能够为给定上下文选择最佳流程配置。在本文中，我们提出了一种此类上下文感知推理的方法，其中业务流程配置由非功能性需求驱动。通过使用独立模型来表达可变性表示、配置知识、上下文信息和流程本身，我们提出了在运行时执行业务流程配置的算法和机制，而无需人工干预。此外，我们描述了为评估我们的方法的适用性而进行的实验。
usbext3c工业手册1.01
相同的usbext3c设备可以连接到类别电缆的每一端，并互换充当发件人或接收器。任何一个单元上的任何端口都可以动态配置为上游面（UFP），以连接到主机或下游面（DFP）以连接到设备。
Empower 可扩展液冷系统_Rev1.6.indd
Empower 的下一代液冷放大器旨在领先于日益复杂的信号环境。嵌入式固件、软件和实时处理/控制的组合可在任何应用中实现最大的灵活性和操作性。这种单一架构能够实现用户可选择的多模式操作，并可动态配置。CW 放大器提供与我们的脉冲放大器相同的脉冲性能，且不受占空比限制，脉冲放大器允许在低于额定峰值功率 7dB 的情况下进行 CW 操作。
生成AI如何优化操作效率和保证-RADCOM
生成AI通过预测网络流量模式，用户行为和潜在的拥塞点来增强动态资源分配（DRA）。这可以实现先发制人的资源调整，网络参数的动态配置以及最小的停机时间的有效性能。通过不断监视性能，检测异常和均匀分布网络流量，生成AI保持高质量的服务（QOS）。此外，它可以管理虚拟网络功能，优化能源消耗，确保最佳资源利用并提供可靠的网络基础架构。
基于机器学习的5G网络切片管理...
摘要 - 互联网，网络带宽和稳定性的快速发展变得越来越重要。随着用户数量的增加，如何使每个用户拥有高质量的服务（QoS）是一个紧迫的问题。5G切片允许灵活地管理每个用户的网络使用情况，这又可以优化整体网络使用情况并减少网络资源的消耗。5G切片可以灵活地管理每个用户的网络使用情况，以优化整体网络使用并减少网络资源消耗。在本文中，使用机器学习分析网络流量，并分析网络上的141个不同应用程序，并在不同的机器学习模型上进行实验。基于上述实验结果，提出了用于5G切片管理的算法。基于上述流量分析结果，我们将根据每个用户的当前网络流量动态配置和优化每个切片的资源。
大规模弹性：管理Google的TPUV4机器学习超级计算机
摘要TPUV4（张量处理单元）是Google的机器学习培训的第三个生成加速器，用自定义的3D圆环互连部署为4096节点超级计算机。在本文中，我们描述了我们设计和操作软件基础架构的经验，该软件基础架构允许TPUV4超级计算机大规模运行，包括自动故障弹性和硬件恢复的功能。我们采用软件定型网络（SDN）方法来管理TPUV4的高频带芯片间互连（ICI）Fab-fab-fab-fab-ric，使用光电路切换到动态配置围绕机器，chip和链接故障的操作路线。我们的基础架构检测故障，并自动触发对构造的结果，以最大程度地减少运行工作负载的破坏，并为受影响的组件启动修复和维修工作流。与硬件和软件的维护和升级工作流相似的技术接口。我们的动态重新配置方法使我们的TPUV4超级计算机可以实现99.98％的系统可用性，优雅地处理约1％的培训工作经历的硬件中断。
Soli：利用毫米波雷达实现无处不在的手势感应
值得指出的是，第一批雷达系统早在 20 世纪 30 年代就已开发 [Watson-Watt 1945]，从那时起，射频传感就已成为一个成熟的工程和应用科学领域。然而，目前的雷达硬件和计算方法主要是为主流雷达应用而开发的，这些应用通常涉及远距离检测和跟踪大型移动物体，例如空中和陆地交通管制、海事雷达、飞机防撞系统和外层空间监视以及地球物理监测等。此类应用的工程要求与现代消费应用不兼容，在现代消费应用中，传感器必须适合微型移动和可穿戴设备，在有限的计算资源上运行，在超短距离（即小于 5 毫米）内工作，消耗很少的功率，并以亚毫米精度跟踪复杂、高度可变形的弹性物体（例如人手而不是刚性飞机）的动态配置。我们不知道现有的雷达系统是否能满足上述要求。我们的研究表明，开发针对人机交互 (HCI) 优化的基于雷达的传感器需要从头开始重新思考和重新构建整个传感器架构，从基本原理开始。
Soli：利用毫米波雷达实现无处不在的手势感应
值得指出的是，第一批雷达系统早在 20 世纪 30 年代就已开发 [Watson-Watt 1945]，从那时起，射频传感就已成为一个成熟的工程和应用科学领域。然而，目前的雷达硬件和计算方法主要是为主流雷达应用而开发的，这些应用通常涉及远距离检测和跟踪大型移动物体，例如空中和陆地交通管制、海事雷达、飞机防撞系统和外层空间监视以及地球物理监测等。此类应用的工程要求与现代消费应用不兼容，在现代消费应用中，传感器必须适合微型移动和可穿戴设备，在有限的计算资源上运行，在超短距离（即小于 5 毫米）内工作，消耗很少的功率，并以亚毫米精度跟踪复杂、高度可变形的弹性物体（例如人手而不是刚性飞机）的动态配置。我们不知道现有的雷达系统是否能满足上述要求。我们的研究表明，开发针对人机交互 (HCI) 优化的基于雷达的传感器需要从头开始重新思考和重新构建整个传感器架构，从基本原理开始。