摘要。确保人工智能系统的网络弹性和容错性的问题迫在眉睫。本文提出了基于现有欧洲标准、建议和报告确保人工智能系统网络弹性和容错性的方法。总的来说,使用这些方法和建议将有可能确保人工智能系统的复杂网络弹性和容错性,即数据库(知识库)、整个系统本身的功能。所考虑的方法基于确保数据中心或云作为部署和实施人工智能系统的平台的网络弹性和容错性的方面。使用提出的解决方案将增加人工智能系统的信任度,并允许它们在许多行业中得到更深入的实施。
在低功耗边缘设备上运行的神经网络有助于在有限的基础设施下实现普适计算。当此类边缘设备部署在没有必要防护的传统和极端环境中时,它们必须具有容错能力才能可靠运行。作为一项试点研究,我们专注于将容错功能嵌入神经网络,提出一种新颖的选择性乘法累积零优化技术,该技术基于提供给神经网络神经元的输入值是否为零。如果值为零,则绕过相应的乘法累积运算。我们对优化技术的实施进行了使用 ∼ 14 MeV 中子的辐射测试活动,发现提出的优化技术将测试神经网络的容错能力提高了 1.78 倍。
量子计算固有的高并行性和纠缠特性使得量子图像处理技术成为人们关注的焦点。图像处理中最广泛使用的技术之一是分割,其最基本的形式之一可以使用阈值算法来实现。本文提出了一种容错量子双阈值算法。该算法基于 Clifferd+T 门。由于 T 门增加了容错能力,但代价是成本比其他量子门高得多,因此我们的重点是减少 T 门的数量。这使得最先进的双阈值分割电路能够增加噪声容忍度、计算成本降低和容错能力。由于双阈值图像分割涉及比较操作,因此作为这项工作的一部分,我们实现了两个比较器电路。这些电路优化了 T 计数和 T 深度指标,使其与文献中目前可用的最佳电路比较器相比更胜一筹。
扫描仪软件 • 不具备容错能力。该软件不具备容错能力。BK Medical 已独立确定如何在设备中使用该软件,并且 MS 已依赖 BK Medical 进行足够的测试以确定该软件适合使用。 • 出口限制。您承认 Windows 8 Embedded 源自美国。您同意遵守适用于 Windows 8 Embedded 的所有适用的国际和国家法律,包括美国出口管理条例,以及美国和其他政府颁发的最终用户、最终用途和国家目的地限制。有关出口 Windows 8 Embedded 的更多信息,请参阅 http://www.microsoft.com/exporting/ • bk3000 和 bk5000 超声波系统已关闭。对系统进行任何修改或安装软件都可能损害系统的安全性和功能。未经 BK Medical 书面许可而对软件进行任何修改或安装将立即使 BK Medical 提供的任何保修失效。此类更改还将使任何服务合同失效,并导致客户需要支付恢复原始 bk3000 或 bk5000 超声波系统的费用。
已建成设施的正常运行时间 Tier IV 是全球数据中心认证的最高标准。Tier IV 基础设施是 Tier III 要求的基础,为现场部署的基础设施增加了完全容错能力。完全容错的基础设施意味着任何单个设备故障或分配路径中断都不会对设施的整体运营产生影响。
诸如三重模块冗余之类的冗余机制通过复制来保护安全关键组件,从而提高系统的容错能力。然而,获得容错能力需要投入成本,例如增加执行时间、能耗或封装尺寸,因此在系统设计期间必须遵守这些约束。这使得寻找合适的组件组合的问题成为一项具有挑战性的任务,因为可能的保护组合数量会随着组件数量的增加而呈指数增长。我们提出了基于系列的方法来解决冗余系统建模和分析阶段的组合爆炸问题。基于在 S IMULINK 中设计的系统,我们展示了如何获得包含所有可能保护组合的模型,并提出了一个工具链,该工具链在给定概率误差模型的情况下生成离散马尔可夫链系列。使用能够实现简洁系列表示和分析的符号技术,我们展示了如何通过单个基于系列的分析运行来保护和分析实际大小的 S IMULINK 模型,而对每个保护组合进行逐一分析显然会超出任何实际时间限制。
我们的产品不具备容错能力,且并非设计或制造用于在需要绝对安全的危险环境中使用或转售的在线订购设备,例如核设施、空中导航或通信系统、空中交通管制、生命支持设备或武器。系统,其中产品故障可能导致死亡、人身伤害或严重的财产损失或环境损失(“风险活动学生”)。AutomationDirect 不对高风险活动的适用性做出任何明示或暗示的保证。
8:00 - 8:30 AM Wenlong Zhang (亚利桑那州立大学) 抗碰撞无人机 - 高逼真度模拟和精确控制研究 8:30 - 9:00 AM Jeffery Lusardi (美国陆军) 陆军垂直升力系统的飞行动力学、控制和自主性 9:00 - 9:30 AM Nate Isbell (SkyGrid) AAM 空域整合的作战概念 9:30 - 10:00 AM 10:00 - 10:30 AM Archit Krishna Kamath (新加坡南洋理工大学) 通过增强 eVTOL 飞机的容错能力和偏航控制