XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System实时处理
自适应机器学习模型：动态环境中实时财务欺诈的概念
自适应机器学习模型正在彻底改变动态环境中的实时财务欺诈预防，从而提供无与伦比的准确性和对不断发展的欺诈模式的响应能力。金融机构面临越来越复杂的欺诈计划的不断威胁，这些计划随着时间的流逝而改变和变化。传统的静态模型通常在解决这些快速变化的威胁方面缺乏，因此需要采用自适应机器学习技术。自适应机学习模型旨在通过从新数据中学习并适应新兴欺诈模式来连续发展。这些模型采用了先进的算法，例如增强学习，在线学习和深度学习，以保持其在检测和预防欺诈方面的有效性。强化学习算法通过从其行动中收到反馈，不断改善其决策过程来优化检测策略。在线学习算法随着新事务数据的可用而逐渐更新模型，以确保模型保持最新和响应速度。自适应机器学习模型的关键优势之一是他们实时处理大量数据的能力。通过利用神经网络和集合学习等技术，这些模型可以分析复杂的数据集，识别微妙的异常并以高精度检测欺诈活动。实时数据处理功能可以立即检测和对可疑交易的响应，从而大大降低了财务损失的风险。自适应模型还结合了异常检测技术，以识别与正常交易行为的偏差。通过不断从最新数据中学习，这些模型可以识别以前看不见的欺诈模式，从而为新颖威胁提供了强有力的防御。此外，可解释的AI（XAI）技术的集成确保了这些模型的决策过程是透明且可解释的，从而促进了信任并遵守监管要求。实施预防实时欺诈的自适应机器学习模型涉及解决诸如数据质量，计算效率和模型解释性之类的挑战。金融机构必须确保获得高质量数据并投资于强大的计算基础架构以支持实时处理。此外，采用可解释的AI技术增强了模型透明度和调节依从性。总而言之，自适应机器学习模型为预防实时财务欺诈提供了动态有效的解决方案。通过不断学习并适应新数据，这些模型为不断发展的欺诈计划提供了弹性的防御，从而增强了财务交易的安全性和完整性。这种适应性方法不仅减轻了财务风险，而且可以增强金融系统的整体可信赖性。
从商业智能到人工智能...
摘要 随着当今信息的增长和基于海量数据（增长到大数据级别）的超载，商业智能 (BI) 已不足以处理任何企业的日常业务运营。分析包含信息的海量数据变得极其困难，并且引入一种足够快的、可以被视为实时的决策方法（我们过去称之为 BI）变得非常费力和不便。对实时处理结构化和非结构化信息和相关数据的需求正在增加，因此，在企业层面实施由 BI 驱动的正确决策变得越来越困难，以保持组织在人为威胁或自然灾害面前的稳健性和弹性。随着现代计算世界中智能恶意软件的出现以及物联网 (IoT) 的必要性，我们需要一个更好的智能系统，即我们今天所熟知的人工智能 (AI)。人工智能及其另外两个子集，即机器学习 (ML) 和深度学习 (DL)，让我们有更好的机会抵御任何网络攻击，并使我们组织内的日常运营更加稳健，也使我们作为利益相关者的决策更加值得信赖。
实时使用深度学习
在各种条件下进行严格测试，包括不同的照明环境和各种面部表情，以确保稳健性和可靠性2。我们的方法涉及一个从数据收集和预处理开始，然后进行模型培训和优化的全面过程，并在实时系统部署和评估中达到顶点。该系统旨在处理实时视频提要的动态性质，从而立即提供情感的反馈和分类2。该项目的预期结果包括： - 情绪识别的高精度：实现可与现有状态的方法相当或超过现有状态方法的高度准确性。- 实时性能：确保系统可以实时处理和对情绪进行分类，而无需大量延迟。- 稳定性和概括性：证明系统在不同方案和各种数据集2上表现良好的能力。这项研究不仅涉及实时FER的当前局限性，而且还为未来在该领域的进步奠定了基础。该系统的成功实施有可能显着影响诸如交互式系统，监视，心理健康监测等领域。通过提高现实情感识别的能力，我们旨在为
用于原位计算的双磁隧道结两位存储器和非易失性逻辑
在百亿亿次计算中，大量数据需要实时处理。传统的基于 CMOS 的计算范式遵循读取、计算和写回机制。这种方法在计算和存储数据时会消耗大量电力和时间。原位计算（在内存系统内处理数据）被视为百亿亿次计算的平台。自旋转移力矩垂直磁隧道结 (PMTJ) 是一种非易失性存储设备，具有多种潜在优势（快速读写、高耐久性和 CMOS 兼容性），有望成为下一代内存解决方案。双磁隧道结 (DMTJ) 由两个垂直排列的 PMTJ 组成。在本文中，DMTJ 不仅提供了构建独立和嵌入式 RAM 的可能性，还提供了基于 MTJ 的 VLSI 计算的可能性。介绍了一种支持非易失性逻辑计算范式的基于 DMTJ 的两位存储单元。多级单元支持高速读写两位存储单元和实时计算和存储输入数据的非易失性逻辑门。
luca baldesi-
{LED，设计和编码C/C ++一个平台，用于实时处理从医疗设备到云的数据； {领导了其他三名工程师组成的团队，以混乱/敏捷的实践； {通过Azure和Docker与其他团队进行管理和协调我们平台的CI/CD； {在C/C ++中设计并实施了一个库，以与旧代码接口，以减轻代码库中的异质性。04/2022–01/2023 IOT/IOMT的软件工程师，瑞士汉密尔顿医疗。{在C/C ++中设计和编码的用户空间应用程序，用于YOCTO/打开嵌入式系统，用于医疗设备的连接； {维护用于医疗设备的Yocto/Open Embedded OS（ARM Architecture）的分布； {设计和编码的Linux设备驱动程序，用于医疗设备连接（NFC，通过I2C）和测试自动化（USB）； {维护医疗设备及其设备树的U启动分布； {LED并执行了团队代码基础从SVN到Git的迁移。
网络优化和管理的人工智能和机器学习
这项研究深入研究了人工智能（AI）和机器学习（ML）的应用，以优化和管理现代通信网络。随着数据流量的指数增长以及网络体系结构的增加，网络管理和优化的传统方法证明是不足的。AI和ML提供了新颖的方法来通过实现智能，自适应和自动化网络解决方案来应对这些挑战。该研究探讨了各种AI和ML技术，包括受监督和无监督的学习，强化学习和深度学习，及其在交通预测，资源分配，故障检测和自我修复网络中的应用。它还解决了AI/ML算法与网络管理系统的集成，研究了与可扩展性，实时处理和安全性有关的问题。通过模拟和现实世界案例研究，该研究表明了AI和ML提高网络性能，降低运营成本并提高整体服务质量的潜力。这项工作强调了AI和ML对网络优化和管理的变革性影响，强调了它们在下一代通信网络发展中的关键作用。
流量分析开发套件 (TADK)：启用实时……
摘要 — 加密流量分析和未知恶意软件检测等复杂的流量分析强调了对分析网络流量的高级方法的需求。使用固定模式、签名匹配和规则来检测网络流量中已知模式的传统方法正在被 AI（人工智能）驱动的算法所取代。然而，由于缺乏高性能 AI 网络专用框架，因此无法在网络工作负载中部署基于 AI 的实时处理。在本文中，我们描述了流量分析开发工具包 (TADK) 的设计，这是一个专门用于基于 AI 的网络工作负载处理的行业标准框架。TADK 可以在从数据中心到边缘的网络设备中提供基于 AI 的实时网络工作负载处理，而无需专门的硬件（例如 GPU、神经处理单元等）。我们已在商用 WAF 和 5G UPF 中部署了 TADK，评估结果表明，TADK 可实现高达 35 的吞吐量。流量特征提取每核 3 Gbps，流量分类每核 6 Gbps，并且可将 SQLi/XSS 检测时间降低至 4 。每个请求 5 µs，准确率高于固定模式解决方案。
2024 年至 2027 年商业计划最终版 - ...
对于一个经常被描述为发展缓慢的行业来说，安大略省所有 PSE 校园的各个方面都在发生巨大的变化。例如，该行业正在适应许多方面的快速发展的技术。人工智能 (AI) 正在成为日常生活的一部分，并正在改变大学活动的各个方面，包括学生招募、教学和学习、评估和研究。雇主希望毕业生具备应对这一新现实的技能。依靠国际学生费用来补贴机构运营导致国际学生数量空前增长。安大略省学院和私立职业学院之间的卫星校园合作现在很常见，一些机构现在招收的国际学生比国内学生还多。劳动力市场需求在该行业的讨论中发挥着越来越重要的作用。从定义未来的工作，到评估新课程开发中的人口趋势，再到定义毕业生进入市场所需的技能，我们的行业正在实时处理这些问题。在这种环境下，HEQCO 对安大略省 PSE 系统状况的研究以支持良好的政策比以往任何时候都更加重要。
关于手语姿态高级计算技术的调查
摘要： - 手语动作的解释对于改善聋人和听力障碍者的交流可访问性至关重要。本研究提出了一个全面的计算框架，用于特征提取和长期记忆（LSTM）网络，以捕获跨手势序列的时间动态。CNN体系结构用于评估视觉输入，成功地识别和分类了对正确手势解释至关重要的手动形状，面部表情和身体姿势。通过添加LSTM，我们的方法有效地复制了手语的顺序性质，从而识别了先前运动影响的连续手势。我们使用众多创新策略来处理手语检测问题，例如签名样式，周围噪声以及实时处理的需求。多模式数据融合包含视觉，上下文和语言信息，以提高模型鲁棒性。旋转，缩放和时间变化被用作数据增强程序，以增加训练数据集并提高各种签名设置的模型适用性。混合CNN-LSTM体系结构通过超级参数调整，辍学正则化和批准化来增强，以减少过度拟合，同时保持出色。
集成它以改进飞机支持 - 波音
虽然电子化为航空公司带来诸多好处，但也带来了将技术整合到现有运营中的挑战。电子化环境包括多种系统类型、信息源、数据类型和不同的所有者。数据源自航空公司运营领域内的不同系统，并在航空公司内部以及与航空公司合作伙伴、供应商和波音公司共享。数据类型和来源的多样性给集成、保护和生命周期管理带来了挑战（见图2）。图 2 表示电子化信息架构中信息来源和利用的概念描述。飞机信息源自波音公司及其供应商。使用电子化信息架构将波音数据域建立为基线数据集。该基线包括来自供应商数据域的数据和来自波音数据域的设计/制造数据。当飞机投入使用时，航空公司将获得此基线数据集，该数据集包含在航空公司客户数据域中。飞机机载数据域收集飞机运行数据以进行实时处理和分析，并将其传输到客户数据域进行操作分析和规划。维护、维修和大修 (mro) 车间数据