XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System响应延迟
舰载机着陆轨迹轨迹与...
航空母舰是世界上最强大的武器。航空母舰着陆区长度相当于陆地机场的十分之一。由于甲板运动、气流干扰等因素，飞机降落在航母飞行甲板上非常困难。固定翼舰载机在六自由度运动的航母飞行甲板上着陆时，需要实时跟踪甲板运动以减少终端误差。舰载机跟踪甲板运动的航迹控制过程中，不可避免地存在响应延迟，从而导致进近偏差。航母甲板运动预测是减少偏差、提高着舰精度最有效的方法之一。通过为舰载机提供预测的甲板运动信息，可以补偿响应延迟带来的误差。航母甲板运动预测的实现主要基于当前甲板运动和历史运动。可以预测未来几秒内的甲板运动。预测时间过长，预测偏差较大。而预测时间过短，不足以弥补航迹控制过程中飞机的响应延迟。
基于AI的实时欺诈检测的系统
全球经济中对数字支付网关的日益依赖大大提高了金融交易的便利性和效率。但是，这种广泛的采用也使支付系统成为复杂欺诈计划的主要目标，包括网络钓鱼，身份盗窃，卡克隆和有组织的欺诈网络。传统的欺诈检测方法，例如基于规则的系统和交易后评论，不足以解决现代欺诈策略的复杂性和实时性质。这些遗产系统通常会导致响应延迟，高阳性速率以及无法适应不断发展的欺诈模式，使付款网关容易受到财务和声誉损害的影响。
用AI和机器彻底改变网络安全...
随着网络威胁的发展和增长，传统的网络安全方法正在努力与现代攻击的日益复杂性保持同步。本文研究了人工智能（AI）和机器学习（ML）如何通过自动化关键过程（例如威胁检测和响应）来彻底改变网络安全性。传统安全模型在很大程度上依赖手动监控和预定义的规则，这可能导致响应延迟和遗漏威胁。AI和ML技术通过实现网络流量，识别异常和主动威胁缓解的实时分析来提供替代方案。这些系统能够从历史数据中学习，随着时间的推移提高其检测能力，并适应新的和未知的威胁，包括零日脆弱性。
电池技术拖延智能手机创新...
响应延迟预填充解码苹果（测试1）1秒14.57令牌/9.0令牌/秒苹果（测试2）3秒5.7代币/秒7.8令牌/秒苹果（测试3）1 sec 15.1 sec 15.1 sec/sec 6.9 6.9 sec/sec apple（测试4）apple（测试4）Sec/sec/sec/sec/sec/sec sec 5.2 token/sec 6.2 token/sec 5.2 token/sec 5.2 token/sec 5.2 token/sec 5.2 token/sec s sec 5.2令牌/秒三星（测试2）8秒5.3代币/秒5.8令牌/秒三星（测试3）10秒5.4代币/秒5.6代币/秒三星（测试4）10 sec 5.6 sec/sec 4.7 sec 4.7 sec
用于有效管理服务器的网络安全门户...
摘要。现有系统通常缺乏用于管理服务器和防火墙操作的集中式平台，从而导致对网络威胁的疏忽和延迟响应延迟。此差距通常会导致组织内部增加脆弱性和运营效率低下。为了解决此问题，我们建议开发网络安全门户网站，旨在为服务器和防火墙管理提供实时监视，预测分析和简化资源分配。门户将对系统性能，潜在漏洞和主动威胁检测提供全面的见解。通过为管理员提供及时且相关的数据，该平台旨在授权组织做出明智的安全决策并实施有效的风险缓解策略。最终，网络安全门户试图增强组织的整体网络安全姿势，以确保更好地保护其数字资产免受不断发展的威胁。
2023 年可再生能源 - 净值
在现有政策和市场条件下，预计到 2028 年全球可再生能源装机容量将达到 7,300 吉瓦。按照这一增长轨迹，到 2030 年全球装机容量将增至目前水平的 2.5 倍，但仍达不到增幅三倍的目标。各国政府可以通过克服当前挑战和加快落实现有政策来缩小差距，到 2030 年达到 11,000 吉瓦以上的目标。这些挑战主要分为四类，且各国情况不同：1) 政策不确定性和对新宏观经济环境的政策响应延迟；2) 电网基础设施投资不足阻碍可再生能源的更快扩张；3) 繁琐的行政壁垒和许可程序以及社会接受度问题；4) 新兴和发展中经济体融资不足。本报告的加速案例显示，应对这些挑战可使可再生能源增长率提高近 21%，推动世界朝着实现全球增幅三倍承诺的方向前进。
2023 年可再生能源 - 净值
在现有政策和市场条件下，预计到 2028 年全球可再生能源装机容量将达到 7,300 吉瓦。按照这一增长轨迹，到 2030 年全球装机容量将增至目前水平的 2.5 倍，但仍达不到增幅三倍的目标。各国政府可以通过克服当前挑战和加快落实现有政策来缩小差距，到 2030 年达到 11,000 吉瓦以上的目标。这些挑战主要分为四类，且各国情况不同：1) 政策不确定性和对新宏观经济环境的政策响应延迟；2) 电网基础设施投资不足阻碍可再生能源的更快扩张；3) 繁琐的行政壁垒和许可程序以及社会接受度问题；4) 新兴和发展中经济体融资不足。本报告的加速案例显示，应对这些挑战可使可再生能源增长率提高近 21%，推动世界朝着实现全球增幅三倍承诺的方向前进。
CEFA 2030气候变化风险适应野生捕获海鲜
从海鲜行业的角度来看，与较低的优先级相比，气候变化是一个更重要的考虑因素，它在十年前（在上一篇评论期间）被认为是：这种转变反映了政策的不断变化，而不是影响气候变化所带来的影响。海鲜企业用于管理风险和不确定性；开发以供应链位置调节的视图；在远见和计划的程度上有所不同；范围从反应性到主动操作员。气候变化是高度不确定的，这使得行业难以投资和准备。因此，行业运营商将倾向于更具反应性，并且响应延迟了，直到影响更加清晰为止。海鲜企业认识到，他们将以不可能获得的方式受到气候变化的影响，并对这些变化的影响有所不同。海鲜业务对气候变化的关注是细微的，反映了它们在海鲜供应链中的地位。例如，捕捉捕鱼机会的关注点和鱼类的范围不断变化，港口警报严重气象影响的频率增加，以及处理器对负责任采购的挑战。
![arXiv:2208.06565v2 [cond-mat.mes-hall] 2022 年 8 月 18 日](/simg/g:\will\search\icon\source\2\25278ec79cc28e387794fb97e292ba6a92cbbe92.webp)
arXiv:2208.06565v2 [cond-mat.mes-hall] 2022 年 8 月 18 日
脉冲人工神经元模拟生物神经元的电压脉冲，构成一类新型节能神经形态计算系统的基石。理论上，反铁磁材料可用于构建脉冲人工神经元。当配置为神经元时，反铁磁材料中的磁化具有有效惯性，与传统的人工脉冲神经元不同，这使其具有与生物神经元非常相似的内在特性。本文表明，反铁磁神经元的脉冲持续时间为皮秒级，每个突触操作的功耗约为 10 − 3 pJ，并且具有与生物神经元直接相似的内置特性，包括响应延迟、折射和抑制。本文还表明，即使对于被动对称互连，互连到物理神经网络中的反铁磁神经元也可以执行单向数据处理。通过实现布尔逻辑门和可控记忆环路的简单神经形态电路模拟说明了反铁磁神经元的灵活性。
TinyML：在超低功耗物联网边缘设备上为人工智能应用启用推理深度学习模型
摘要：最近，物联网 (IoT) 引起了广泛关注，因为物联网设备被放置在各个领域。其中许多设备都基于机器学习 (ML) 模型，这使它们变得智能并能够做出决策。物联网设备通常资源有限，这限制了在其上执行复杂的 ML 模型（例如深度学习 (DL)）。此外，将物联网设备连接到云以传输原始数据并执行处理会导致系统响应延迟、暴露私人数据并增加通信成本。因此，为了解决这些问题，出现了一种称为微型机器学习 (TinyML) 的新技术，它为应对物联网设备的挑战铺平了道路。该技术允许在设备上本地处理数据，而无需将其发送到云端。此外，TinyML 允许推断 ML 模型，而设备上的 DL 模型则被视为资源有限的微控制器。本文的目的是概述 TinyML 的革命并对 tinyML 研究进行回顾，其中主要贡献是对 tinyML 研究中使用的 ML 模型类型进行分析；它还介绍了数据集的详细信息以及设备的类型和特征，旨在阐明最先进的技术并展望发展需求。