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课程成果（cos）
CO No.课程成果（COS）C212.1解释操作系统提供的系统体系结构和服务，这些系统是计算机科学中更高级主题的垫脚石，例如分布式系统，云计算和网络安全。C212.2设计，实施和优化计算机系统中的过程，并开发响应迅速，高效，可靠，高效，可扩展且能够处理并发任务的系统。C212.3分析哪种内存管理方法适用于有效管理内存资源，优化系统性能以及了解单用户和多用户环境中与内存相关问题的复杂性。c212.4在有效地管理存储资源，优化数据访问和检索时比较各种调度方法，并了解与存储相关的技术和策略的了解C212.5 C212.5解释了虚拟化技术并了解移动平台的复杂性，从而使它们能够在虚拟化管理，移动应用程序设备开发和移动设备管理和移动设备管理和移动设备管理等领域。课程代码/课程名称：CW3401/业务系统简介
AI面板 - 数据科学研究所
Angelique Taylor是Cornell Tech信息科学系的助理教授，也是人工智能和机器人实验室（Airlab）的主任，专注于在机器人技术，计算机视觉和人工智能的交集上进行研究。Airlab设计的智能系统与现实世界中的安全至关重要环境中的人群一起工作。这些系统是通过多机器人系统，机器人视觉系统，AI和扩展现实设备实现的。在加入康奈尔（Cornell）之前，安吉利克（Angelique）是Meta Reality Labs研究的访问研究科学家，在AI上工作，以支持AR/VR中的多用户协作。她获得了博士学位。圣地亚哥分校的计算机科学与工程学博士学位。她已获得NSF FRR，Google包容性研究奖，NSF-GRFP，Microsoft论文奖，Google Anita Borg纪念奖学金，Arthur J. Schmitt总统奖学金，GEM奖学金，奖学金和国家信息技术中心（NCWIT）的奖项。有关她的研究的更多信息，请访问angeliquemtaylor.com。
使用BCI
摘要：脑部计算机界面使用大脑的信号（例如脑电图）来确定大脑状态，而大脑状态又可用于发出命令，例如控制工业机械。虽然云计算可以帮助创建和运行工业多用户BCI系统，但从EEG信号产生的大量数据会导致缓慢的响应时间和带宽问题。雾计算可减少高需求计算网络中的延迟。因此，本文引入了用于BCI处理的雾计算解决方案。该解决方案包括使用将机器学习算法的雾节点转换为命令以控制网络物理系统的命令。机器学习模块使用深度学习编码器来从EEG信号中生成特征图像，这些特征图像随后被随机森林分类为命令。使用各种分类器比较分类方案，这是获得最佳性能的随机森林。此外，在雾计算方法中进行了比较，并仅通过使用雾计算模拟器来使用云计算。结果表明，与纯云计算方法相比，雾计算方法的潜伏期较小。
材料科学有限责任公司
自1970年成立以来，MSC一直为高级材料和复合材料行业提供工程服务。MSC is considered a nontraditional defense contractor and headquartered in a 25,000 ft 2 combined engineering, laboratory, and prototyping facility in Horsham, PA which is supplemented by a 15,000 ft 2 advanced textile production facility and a 30,000 ft 2 composite manufacturing facility in Greenville, SC, and a 6,000 ft 2 engineering and composites manufacturing facility in Huntsville, AL.MSC的质量管理系统已通过ISO 9001：2015认证。MSC预计将在2020年初获得AS9100D认证。MSC的未分类计算网络完全符合NIST SP 800-171 REV 1（保护非法院信息系统和组织中受控的未分类信息）要求。MSC作为国防部已清算拥有的设施，使用机密的多用户独立信息系统来查看和处理DOD合同的分类信息，并批准由DCSA在NISPOM（DOD 5220.22-M）（DOD 5220.22-M）和DAAPM V2.0规定下运营。MSC积极支持DOD Hypersonic进攻和防御性产品开发工作。MSC在以下领域提供与这些努力相关的独特专业知识和能力：
NPRO 6E平台
•Wi-Fi 6E旨在提供6GHz频谱中大规模扩展的Wi-Fi通道的访问，包括160MHz，并在2.4、5和6GHz光谱频段中同时运行。•在6GHz频谱上支持的4K QAM以达到峰值吞吐量。•高通多用户流量管理旨在提供高级调度算法和通过通用上行链路数据支持，每个频道最多37个用户支持，以及每个频道的8用户MU-MIMO支持。•高通最大用户体系结构旨在为最多2000个用户提供网络稳定性和持续的吞吐量，并基于内存配置提供灵活性。•Qualcomm®Wi-Fi Security Secute Suite提供了最全面的WPA3实现，并提供最新的嵌入式加密加速器，旨在在全部Wi-Fi数据接触点上提供安全的交易。•Qualcomm®Wi-Fi儿子是网络的基础网格套件，该网络是自我管理，自我配置，自我治愈和自我防守的网络。•10GBE WAN和LAN标准网络协议和PCIE接口的高级网络接口，用于平台扩展。
请致电论文
A.通信系统：1。调制和编码，2。通道估计和均衡，3。ML通信，4。完整双工，5。JC＆S，6。超低潜伏期，7。物理层安全与隐私，8。水下通信，9。有线和光学通信，10。卫星通信，11。IoT，V2V等的通信方案。12。6G及以后的B. Mimo通信和信号处理：1。单用户和多用户mimo，2。Massive Mimo，3。MIMO通道估计4。合作与继电器，5。干涉管理与意识，6。MMWave和THZ，7。无单元系统，8。可重新配置的智能表面C.网络和图形：1。网络信息理论，2。分布式优化和算法，3。图形信号处理，4。图形上的机器学习，5。联邦学习，6。无线网络，7。物联网，8。社交网络和网络科学，9。数据网络和计算卸载，10。运输，无人机和V2V网络，11。电源网络和智能电网D.自适应系统，机器学习和数据分析：1。自适应过滤，2。自适应和认知系统，3。估计和推理，4。压缩感应和稀疏恢复，5。高维大规模数据的模型，6。优化，7。学习理论和算法，9。在线学习和遗憾最小化，8。自我和半监督学习，10。深度学习，11。增强学习
将 DNN 从本地加速到云端虚拟化 FPGA：趋势调查
现场可编程门阵列（FPGA）被广泛用于本地加速深度神经网络（DNN）算法，具有高计算吞吐量和能效。虚拟化FPGA和在云端部署FPGA正成为越来越有吸引力的DNN加速方法，因为它们可以增强计算能力，实现跨多用户的按需加速。在过去的五年中，研究人员广泛研究了基于FPGA的DNN加速器的各个方向，例如算法优化、架构探索、容量改进、资源共享和云构建。然而，以前的DNN加速器调查主要集中于在本地FPGA上优化DNN性能，而忽略了将DNN加速器放置在云端FPGA中的趋势。在本研究中，我们深入研究了基于FPGA的DNN加速器中使用的技术，包括但不限于架构设计、优化策略、虚拟化技术和云服务。此外，我们还研究了 DNN 加速器的演进，例如从单个 DNN 到框架生成的 DNN、从物理到虚拟化 FPGA、从本地到云、从单用户到多租户。我们还确定了云端 DNN 加速的重大障碍。本文增强了对基于 FPGA 的 DNN 加速器演进的当前理解。
我们准备好愿意进行荟萃分析了吗？含义，法律...
摘要荟萃分析，一种相互联系，沉浸式和持久的多用户环境，融合了物理和数字现实，对社会具有变革性的潜力，但也对个人，企业和环境构成了重大风险。本研究通过采用综合研究方法来解决研究差距，以理解这些多方面的启示。最初，文献综述探讨了元评估带来的机会和风险。然后，我们专注于六组基本权利的风险，通过教义分析和社会法律研究来分析现有的法律标准及其适用性。本分析中包括的法律框架工程是《通用数据保护法规》（GDPR），《欧盟基本权利宪章》，《数字服务法》（DSA）和《欧盟AI法案》（AIA）。最后，为了减轻确定的风险，我们提供了将监管措施和技术策略结合起来的双管制建议。这项研究是白皮书，绘制元式景观，并为政策制定者，行业利益相关者和技术发展开发商提供可行的见解。我们的发现强调了一种全面的方法，该方法将强大的监管框架与尖端的技术保障措施相结合，以确保负责任且可持续的元元发展。
可解释的人工智能和数学
博弈论是一个数学领域，研究理性主体之间的战略互动及其在包括人工智能在内的广泛学科中的潜在应用。在可解释的人工智能背景下，博弈论可以提供一种理解和提高人工智能模型透明度的基本方法。博弈论的一个重要方面是将战略互动概念化为“游戏”，参与者在游戏中做出理性决策以最大化他们的目标。通过将这些概念应用于人工智能可解释性，我们可以将人工智能模型的决策过程视为人工智能系统与试图理解其行为的人类用户之间的博弈。博弈论可以提供一个概念框架来分析人工智能模型用来清晰易懂地传达其决策的策略。例如，通过纳什均衡等概念，可以评估人工智能模型和人类用户如何以最佳方式协同工作，以确保对系统做出的决策进行有效解释。此外，博弈论可以帮助模拟人工智能的可解释性可能与其他目标（如计算效率或预测性能）相冲突的场景。通过分析多用户游戏和战略权衡，我们可以制定策略来平衡这些不同的考虑因素，并设计出满足一系列相互竞争要求的可解释人工智能模型。
基于人工智能的元宇宙中的网络安全：一项调查
摘要：元宇宙是一个将物理现实与数字虚拟现实相结合的多用户虚拟世界。构建元宇宙的三大基本技术是沉浸式技术、人工智能和区块链。随后，企业对创建人工智能元宇宙进行了重大投资，网络安全变得更加重要。随着网络犯罪呈指数级增长，显然缺乏基于人工智能的元宇宙安全性的全面研究。越来越多的分布式拒绝服务攻击和用户身份信息窃取使得有必要在该领域进行全面和包容的研究，以识别元宇宙的漏洞和弱点。本文总结了基于人工智能的元宇宙网络安全的现有研究，并讨论了相关的安全挑战。根据结果，用户识别问题在本文的研究工作中起着非常重要的作用，其中生物识别方法最为常用。虽然使用生物特征数据被认为是最安全的方法，但由于其独特性，它们也容易被滥用。基于人工智能的网络情况管理系统应该能够借助算法分析任何规模的数据。为了让未来研究该主题的研究人员做好准备，本文对基于人工智能的元宇宙网络安全研究进行了全面总结。