XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System可伸缩性
关于区块链可伸缩性的调查：从硬件到层 - 两步协议
摘要 - 不可播放的字符（NPC）是虚拟代理的子类型，可以通过认可叙事中的社交角色来填充视频游戏。为了推断NPC的角色，玩家通常通过将人类特征归因于NPC，例如智力，可爱和道德，评估NPC的外观和行为。特别是，视频游戏中的敌对NPC对于建立游戏的固有挑战至关重要。这里报道的三个实验研究了军事射击游戏中对敌对情绪的看法（包括外观威胁和行为中的攻击性）受到NPC的外观和行为的影响，这要归功于感知到的智力，可爱性和与道德相关的问卷。我们的结果首先表明，通过NPC的行为有效地传达了敌意，但并非通过其外观显着传达。第二，我们的研究允许确定敌对感知的主要预测指标，即不友善，知识和有害性。
大脑神经元网络的仿真可伸缩性得益于时间异步
处理。t这里有越来越庞大的研究项目，其1个目标是模拟大脑区域甚至完整的大脑2，以更好地了解其工作方式。让我们引用3个立场：欧洲的人脑项目（1），大脑4通过疾病研究的综合神经技术映射5（大脑/思想）在日本或大脑倡议（3）中，在6个联合国家中。几种方法是可行的。有7种生化方法（4），它注定了与大脑一样复杂的系统8。已经研究了一种更具生物物理的方法，例如，请参见（5），其中已成功模拟了皮质桶10，但仅限于10 5 11个神经元。然而，人脑含有约10 11个neu-12 rons，而像marmosets（2）这样的小猴子已经具有13 6×10 8神经元（6），而更大的猴子（如猕猴）具有14 6×10 9神经元（6）。15为了模拟如此庞大的网络，减少模型可以制作16个。特别是，神经元没有更多的物理形状，并且仅由具有18个特定电压的网络中的一个点表示。Hodgkin-Huxley方程（7），可以重现物理形状，代表了离子通道的动态，21，但这些耦合方程的复杂性形成了22个混乱的系统（8），使系统非常前端，使该系统非常前端，以模拟23个巨大的网络23。如果忽略了离子通道动态，则24个最简单的电压模型是集成与火的模型（9）。25使用此类模型，超级计算机26可以模拟人尺度的小脑网络，该网络达到约27 68×10 9神经元（10）。28然而，还有另一种观点，这可能使29我们可以使用简化的模型模拟此类大型网络。30的确，人们可以使用更多随机模型来重现31神经元的基本动力学：它们的插图模式。32不仅连接图的随机化，而且33图表上的动力学使模型更接近手头的34个数据，并在一定程度上解释其可变性。35随机的引入不是新的，并且在包括Hodgkin-Huxley（11）和泄漏37
多层OTS选择器工程高温稳定性，可伸缩性和高耐力
抽象的多机器人系统越来越多地部署，以提供服务并完成其复杂性或成本太高的任务，无法单独实现单个机器人。尽管多机器人系统通过冗余提供了可靠性，并使执行更具挑战性的任务，但工程这些系统非常复杂。这种复杂性不仅影响机器人团队的建筑建模，而且会影响协作情报的建模和分析，从而使团队能够完成其任务。进行多机器人应用程序开发的现有方法没有提供捕获这些方面并评估多机器人系统鲁棒性的系统机制。我们通过引入Atlas来解决这一差距，Atlas是一种新型的模型驱动方法，支持模拟中多机器人系统的系统设计空间探索和鲁棒性分析。特定于Atlas领域的语言使建模机器人团队的架构及其使命的建筑，并促进了团队智能的规范。我们在三个模拟案例研究中评估了地图集并证明了其有效性：基于医疗的海龟任务和两个使用凉亭/ROS和MOOS-IVP机器人平台开发的无人管理的水下车辆任务。
模块组装的弹性体显示大量应变僵硬的能力和高可伸缩性
弹性体是必不可少的材料，因为它们的灵活，可拉伸和弹性性质。但是，构成弹性体的聚合物网络结构通常是不均匀的，从而限制了材料的性能。在这里，具有前所未有的应变性能力的高度可拉伸的弹性体是基于模块组装策略启用的高度均匀网络结构而开发的。弹性体是通过狭窄的分子量分布的星形脂肪族聚酯前体的有效末端链接来合成的。所得的产品显示出高强度（≈26mPa）和显着的可伸缩性（伸展比在突破≈1900％），以及良好的疲劳性耐药性和缺口不敏感性。此外，它显示出超出任何现有软材料的性能的非凡应变性功能（> 2000倍的增长）。这些独特的特性是由于应变诱导的聚合物链在均匀拉伸的网络中的排序，如原位X射线散射分析所揭示的那样。通过实现一个简单的变量sti sti sti sti or sectuator，用于软机器人技术，证明了这种伟大的应变性能力的实用性。
与人类合作伙伴关系增强云本地电信：提高自动化，可伸缩性和安全性
引言人类专业知识和人工智能的融合正在彻底改变云本地和虚拟化的电信解决方案，到2026年，全球电信AI市场预计将达到167亿美元，从2021年起的复合年增长率为38.4％[1]。这种变革性的合作伙伴关系表现出了显着的结果，组织报告网络停机时间降低了47％，在实施网络管理的混合人类AI系统时，运营效率提高了35％。来自国际电信联盟（ITU）的最新研究表明，使用AI-增强人类运营的电信提供者平均达到了42％的事件响应时间，而与传统人类只有人类手术相比，伪造正警报的降低了56％[2]。这些混合系统的实施也导致了大量成本节省，主要电信提供商报告说，在部署的第一年内，平均降低了31％的运营费用。人类专业知识与AI功能之间的协同作用已被证明在网络优化方面特别有效，在该网络优化中，与人类运营商一起工作的AI算法平均提高了28％的网络吞吐量，而将延迟降低了45％。这项合作使电信提供商能够在过去五年中处理数据流量增加300％，而基础架构成本的比例增加。这种增强的安全姿势已经变得越来越关键，因为自2019年以来，网络攻击每年增长了89％。在安全行动领域中，人类AI合作伙伴关系表现出了非凡的结果，组织报告的威胁检测准确性提高了73％，而安全事件的平均分辨率（MTTR）降低了62％。
系统和数据集成方法，用于确保企业体系结构中的可伸缩性和云
系统和数据集成方法，用于确保企业体系结构中的可伸缩性和云shivdeep kumar* Integration Architect收到的01年12月20日，2024年12月20日接受，在线获得，在线获得2024年12月23日，第14卷，第1卷，第6期（2024年12月/12月），摘要互动性最近被企业摘要互动性视为潜在有能力的优势。作为一种主要策略，几家企业已经重组了自己以促进互操作性。企业体系结构（EA）对于将业务流程与IT基础架构保持一致至关重要，以满足不断发展的组织需求。本文探讨了确保企业体系结构中可扩展性和安全性的系统和数据集成方法。多个信息系统的集成旨在增强信息可访问性，实现业务与IT之间的战略一致性以及简化各种组织级别的操作。它讨论了可扩展集成系统的关键特性，包括负载，空间和结构可扩展性，以及诸如身份验证，加密和API管理等安全机制。此外，分析企业集成框架，重点关注网络，数据，应用程序和业务流程级别。对各种方法和模型的比较分析突出了它们的性能，局限性和未来的研究方向。本研究提供了实现安全，可扩展和高效的企业体系结构的见解，以支持现代的组织增长和韧性。关键字：企业体系结构，系统集成，数据集成，可扩展性，安全性，信息系统。简介在现代的企业中使用多种互补信息系统是普遍的做法。公司使用这些技术，并且很难利用在竞争激烈的市场中利用可能性。利用在IT基础架构上的长期投资，同时有效地满足在这种环境下的企业和客户的需求，它对整合当前信息系统越来越重要[1]。企业系统（ES）对于如今几乎对全球的每个公司来说都变得越来越重要。业务流程自动化和数据管理是ES应用程序套件可能提供的众多功能中的两个。企业系统资源的管理和计划是完整性和信息系统配置的主要功能，这是企业系统的重要功能。
通过粗粒分量并发提高地球系统模型的可伸缩性 - 与图标v2.6.5建模系统的案例研究
摘要。在Exascale计算时代，具有前所未有的计算能力的机器可用。使这些大规模平行的机器有效地使用了数百万个核心，提出了一个新的挑战。需要多级和多维并行性来满足这种挑战。粗粒分量并发性提供了一个差异的并行性维度，该维度通常使用了通常使用的并行化方法，例如域分解和循环级别的共享内存方法。虽然这些主教化方法是数据并行技术，并且它们分解了数据空间，但组件并发是一种函数并行技术，并且分解了算法MIC空间。并行性的额外维度使我们能够将可扩展性扩展到由已建立的并行化技术设置的限制之外。，当通过添加组件（例如生物地球化学或冰盖模型）增加模型复杂性时，它还提供了一种方法来提高性能（通过使用更多的计算功率）。此外，货币允许每个组件在不同的硬件上运行，从而利用异质硬件配置的使用。在这项工作中，我们研究了组件并发的特征，并在一般文本中分析其行为。分析表明，组件并发构成“并行工作负载”，从而在某些条件下提高了可扩展性。这些通用考虑是
从算法和基于RL的算法到LLM驱动的剂从算法和基于RL的算法到LLM驱动的剂
退出节点：逃避者可以从出口节点逃脱有限时间：play limited STEPS捕获：一个追随者和逃避者在同一时间左右达到相同的节点零和不完美的信息不完美的信息广泛形式的伸缩性可伸缩性挑战：动作空间呈上型，随着地图的大小，时间上的尺寸，
OFC 2024 Moore Law＆Photonics
•晶圆规模的集成激光/SOA•性能 - 最小耦合损失•可靠性 - 可靠性 - <0.1拟合激光器•生产性 - 晶圆尺度到kgd•成本•成本 - 没有昂贵的激光后端•可伸缩性•可伸缩性•高通道计数 - 高频道计数，分配，柔韧性 - 灵活性 - 多级功能