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World File Search System可观察性
主动流量控制 - bluff-body-drag-drag-using- in-div>
通过增强学习（RL）进行拖曳减少的主动流控制（RL）是在带有涡旋脱落的层流方向的二维方形悬崖体后进行的。由神经网络参数参数的控制器经过训练，以驱动操纵不稳定流量的两次吹和吸气喷气机。具有完全可观察性的RL（传感器在尾流中）成功地发现了一种控制策略，该策略通过抑制涡流脱落而降低阻力。但是，当控制器接受部分测量（体内传感器）训练时，观察到不可忽略的性能降解（减少50％）。为了减轻这种效果，我们提出了一种能量，动态的，最大的熵RL控制方案。首先，提出了基于能量的奖励功能，以优化控制器的能量消耗，同时最大程度地减少阻力。第二，控制器的培训是通过由当前和过去的测量和动作组成的增强状态训练的，可以将其作为非线性自回归外源模型进行配制，以减轻部分可观察性问题。使用第三，最大熵RL算法（软演员评论家和截短的分位数评论家），以样本效果的方式促进探索和剥削，并在挑战性的部分测量案例中发现近乎最佳的策略。稳定涡流脱落是在人体后部仅使用表面压力测量的近唤醒中实现的，从而导致与唤醒传感器相似的阻力减小。提出的方法使用部分测量对现实配置开辟了新的动态流量控制途径。
2023 年数据基础设施和分析软件回顾
Riverbed Technology, Inc. (Riverbed) 是一家领先的软件提供商，为全球企业提供安全的数字体验。Riverbed 提供两种行业领先的解决方案：Alluvio by Riverbed，这是一种统一的可观察性产品组合，可统一 IT 中的数据、见解和操作，以便客户能够提供无缝的数字体验；Riverbed Acceleration，为用户提供任何网络上任何应用的敏捷、安全加速。Riverbed 的解决方案用于网络性能监控、应用程序性能管理、数字体验管理和广域网 (WAN) 优化。95% 的财富 100 强公司都是 Riverbed 的客户。
独立空域监视的最佳通信拓扑确定和传感器选择
本文提出了一种独立领空监视的传感器选择和网络拓扑确定方法，并使用基于地面的分布式传感，计算和通信网络基础架构，最大结果和最低成本。选择标准包括最小估计错误，最大空域覆盖范围，最小通信时间和功耗，同时保证系统可观察性并为监视观察者提供时间质量信息。开发的算法使用多目标优化策略，考虑到交易之间的交易和及时实施的放松之间的交易。它是利用图理论工具实现的。该方法在桌面仿真环境中使用合成传感器数据在所选区域空域中生成的合成传感器数据。
构建AI-Ready数据存储库
Riverbed是唯一一家唯一具有从网络到应用程序的遥测集体丰富性的公司，最终用户可以启动并加速每种互动，从而使用户获得他们在整个数字生态系统中所期望的完美的数字体验。Riverbed提供了两种行业领先的解决方案：河床统一的可观察性投资组合，该组合将数据，见解和行动整合在一起，以使客户能够提供无缝的数字体验；和Riverbed加速度，无论是移动，远程还是本地，都可以快速，敏捷且安全地加速任何网络的应用程序。与我们的成千上万的合作伙伴以及全球领先的客户一起，我们每次点击，每次数字体验都赋予了能力。在Riverbed.com上了解更多信息。
2023产品安全年度报告
确保医疗设备生态系统需要透明度和协作。在市场上和使用中，我们优先考虑正在进行的脆弱性管理。我们通过利用SBOM进行彻底，稳健的脆弱性监测和响应，加速贴片部署，定期渗透测试以及可观察性的增加来做到这一点。当BD发现我们的一种产品中的漏洞，或者向我们报告潜在的漏洞并由BD确认时，我们与客户共享该信息，以使他们意识到潜在的风险，缓解和补偿控制。，我们根据美国食品和药物管理局（FDA）的指导并促进我们的透明文化。要了解有关我们负责任的披露过程的更多信息，请参见第10页的协调漏洞披露过程。
基于IMU的在线多灯校准
现代自主系统通常使用多个传感器进行感知。为了获得最佳性能，需要准确且可靠的外部校准。在这项研究中，我们提出了一种可靠的技术，用于对车辆上几个激光痛的外在校准，而无需进行探测率估计或纤维标记。首先，我们的方法通过将共同置于每个LiDAR的IMU的原始信号匹配，从而生成了对外部产品的初始猜测。然后在ICP和点云特征匹配中使用了此初始猜测，从而重新发现并验证了此估计值。此外，我们可以使用可观察性标准选择具有最高互信息的IMU测量值的子集，而不是比较所有读数。我们使用从Scania测试车中收集的数据成功验证了我们的方法。
Loctite 3220W
雷达（L，S，C，X，KU波段）当今的先进雷达系统需要更强大，并且具有更大的功能，以检测各种不断增长的全球威胁。QORVO®具有最大的高性能边界器IC，MMIC和离散组件的组合。，无论您要操作哪种频带，我们都需要提供产品和信号链专业知识，以保持前沿。随着最近收购Anokiwave，Qorvo处于独特的位置，可以为我们的客户提供与替代方案的独特功能和差异化。通过使用硅光束器IC，将所有核心光束转向和控制功能与我们的先进GAAS/GAS T/R FEM相结合，客户可以将RF前端拟合到宽度X波段低调天线的辐射元素中，从而降低SWAP-C和可观察性。
PEARL：准备生产的加固学习代理
强化学习（RL）是优化长期目标的多功能框架。尽管可以使用RL正式化许多现实世界中的问题，但是学习和部署表现的RL策略需要一个旨在应对几个重要挑战的系统，包括勘探 - 诠释困境，部分可观察性，动态动作空间和安全问题。尽管这些挑战的重要性已得到充分认可，但现有的开源RL库并未明确解决它们。本文介绍了Pearl，这是一个准备生产的RL软件包，旨在以模块化的方式拥抱这些挑战。除了提出基准测试结果外，我们还重点介绍了Pearl持续采用的示例，以证明其在生产用例中的优势。Pearl在github上的github.com/facebookresearch/pearl及其官方网站是pearlagent.github.io。关键字：加固学习，开源软件，Python，Pytorch