XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System可观察性
展示演示指南
欢迎来到Cisco Stand与Cisco专家建立联系，并探索70多个行业领先的技术演示，交互式产品区以及沉浸式的体验，这些体验表明您如何建立和扩展现代基础设施，未来的工作场所，使您的组织在AI时代具有数字弹性。思科站在解决方案世界中。发现这些领域和经验。Cisco Stand> Cisco AI Hub您的组织如何准备AI-Ready？进行思科AI准备评估，以了解您在战略，数据，治理，人才和文化中的准备水平。然后，与思科专家建立联系，并体验为什么思科是唯一一家将网络与安全性，可观察性和协作为AI-Ready Dady中心，未来的工作场所和数字弹性的公司相结合的公司。位置演示名称描述产品和服务
人工智能风险披露的兴起
对于技术团队来说，机器学习可观察性和主动模型监控可以自动在群组级别发现问题，有助于实现这一愿景。当然，仅靠技术是不够的；结合专用基础设施、治理和专门团队的多管齐下的方法才是关键。例如，根据英特尔的企业责任报告，该公司将“人工智能发展的道德原则”与“道德人工智能影响评估流程”和“负责任的人工智能咨询委员会”结合起来，以提供指导和监督。该公司表示：“这个多支柱框架有助于解决潜在问题，例如在收集和使用数据训练人工智能系统的同时保持完整性和保护隐私，降低人工智能系统中有害偏见的风险，并通过帮助与这些技术互动的人更好地理解机器学习应用程序来建立对机器学习应用程序的信任。”
通过创新（DOI）框架的扩散在千禧一代中采用电动汽车（EV）：
为了鼓励可持续发展，政府现在正在促进电动汽车的使用（EV）。马来西亚目前的电动汽车市场份额仍然可怜。在2021年不到3％的市场，采用率远低于附近国家的收养率。据信千禧一代比前几代人更加环境敏感，因此本研究试图了解更多有关其采用电动汽车的信息。基于创新（DOI）理论的扩散（DOI）的研究表明，环境情感将减轻相对益处，复杂性，兼容性，可观察性和可试用性对采用电动汽车采用的显着影响。实际上，本研究旨在提供有关从千禧一代的观点到政策制定者，研究人员和行业参与者的影响EV采用的变量的详细详细信息。
高性能防御和航空解决方案
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。
NTP示范工具和任务概念...
本文提出了一种方法，没有对传感器选择和通信网络拓扑计算的反馈，用于使用最大值结果，使用基于地面的分布式感应，计算和通信网络基础架构，并使用最低结果和最低成本。选择标准包括最大的空域与最少的资源，最少的通信时间和功耗，同时保证系统可观察性并及时为固定用户和移动用户提供高质量的高质量信息。开发的算法使用多目标优化策略，考虑到相互构想的目标之间的交易，并使用o {架子计算工具实施。在桌面仿真环境中使用合成传感器数据在选定的区域空域和概念无线通信网络的参数中生成的合成传感器数据进行了验证。
Crystalbox：输入驱动的深度RL系统的基于未来的解释
我们提出了Crystalbox，这是一个新颖的，模型的，后的，后的解释性框架，用于深钢筋学习（DRL）控制器，包括包括计算机系统在内的大型输入驱动的环境。我们将奖励函数在输入驱动的环境中的自然可分解性与分解重新转弯的解释力相结合。我们提出了一种有效的算法，以在离散和连续控制环境中生成基于未来的解释。使用自适应比特率流和拥堵控制等应用程序，我们演示了Crystal-box产生高保真解释的能力。我们进一步说明了在三种实际用例中的较高效用：对比解释，网络可观察性和指导性奖励设计，而不是先前的解释性技术来识别出色的特征。
多标准硬件木马检测
摘要 — 硬件木马 (HT) 是一种不良的设计或制造修改，会严重改变数字集成电路的安全性和功能。 HT 可以根据各种设计标准插入，例如网络切换活动、可观察性、可控性等。然而，据我们所知，大多数 HT 检测方法仅基于单一标准，即网络切换活动。本文提出了一种多标准强化学习 (RL) HT 检测工具，该工具具有针对不同 HT 检测场景的可调奖励函数。该工具允许探索现有的检测策略，并能以最小的努力适应新的检测场景。我们还提出了一种通用的方法来公平地比较 HT 检测方法。我们的初步结果显示，在 ISCAS-85 基准测试中，HT 检测的平均成功率为 84.2%。索引词 — 强化学习、硬件木马、硬件安全。
创新的扩散（DOI）理论观点
摘要这项研究调查了使用创新（DOI）框架的扩散的学生拥有的数字平台，该数字平台连接了投资者以及由学生拥有的微型，中小型企业（MSME）。这些发现突出了Gemah在提供针对Z Gen Gen企业家的数字偏好量的高效且可访问的资金方面的优势。但是，挑战仍然存在于首次用户至关重要的信息清晰度。可尝试性促进了用户信心，但缺乏证词和案例研究限制了信任，并且该平台的早期开发阶段限制了可观察性。此外，监管和基础设施差距强调了大学和OJK等金融机构的机构支持的重要性。这项研究表明，通过与教育机构的监管保证和协作来提高Gemah的功能，提高透明度并促进用户信任。Gemah具有潜力，可以作为金融包容性的可持续解决方案和印度尼西亚学生MSME的增长。
产品范围和战略咨询 RFP
● 平台目标：我们的目标是提供更适应不同教育环境的数据平台产品。新客户的需求各不相同，包括数据源、转换、访问、角色、团队、分析等等。目前，我们无法支持这些需求，或者需要定制解决方案，这促使我们探索更全面的数据解决方案。我们还设想最终推出一套相关的、可互操作的产品，理想情况下，这些产品既能为我们服务，也能为我们的客户服务。 ● 分离的数据管理问题：目前，我们的数据提取、处理、转换、面向客户的分析、治理和可观察性紧密交织在一起。我们希望在我们的产品基础设施中分别管理这些独立层的技术、可扩展性和维护。我们还希望将数据管理与数据基础设施管理分开。理想情况下，我们希望最终用户能够通过界面管理自己的数据，而我们管理实现这种界面的底层基础设施。设计方案必须考虑并定义以下内容：
为策略游戏创造多样化和竞争性的游戏风格
摘要 — 设计能够实现不同游戏风格同时又能保持竞争水平的代理是一项艰巨的任务，尤其是对于研究界尚未发现超人表现的游戏，如策略游戏。这些游戏要求人工智能处理大动作空间、长期规划和部分可观察性，以及其他众所周知的使决策成为难题的因素。除此之外，使用通用算法实现不同的游戏风格而不降低游戏实力并非易事。在本文中，我们提出了用于玩回合制策略游戏 (Tribes) 的具有渐进式反剪枝的组合蒙特卡洛树搜索，并展示了如何对其进行参数化，以便使用质量多样性算法 (MAP-Elites) 来实现不同的游戏风格，同时保持竞争水平。我们的结果表明，即使对于超出用于训练的游戏级别范围的大量游戏级别，该算法也能够实现这些目标。