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Beckhoff Automation GmbH & Co. KG (Beckhoff) 的产品只要可以在线访问，就配备了安全功能，支持工厂、系统、机器和网络的安全运行。尽管有安全功能，但需要创建、实施和不断更新整体安全概念，以保护相应的工厂、系统、机器和网络免受网络威胁。Beckhoff 销售的产品只是整体安全概念的一部分。客户有责任防止第三方未经授权访问其设备、系统、机器和网络。只有在采取了适当的保护措施后，才应将后者连接到公司网络或互联网。
SamurAI：具有事件驱动唤醒和嵌入式 ML 加速功能的多功能物联网节点
摘要 — 现在，物联网应用需要增强识别和自适应等功能。虽然物联网节点功耗是这些应用的主要关注点，但由于通过无线网络连续传输传感器或图像数据，基于云的处理变得难以为继。因此，应在物联网节点中集成优化的 ML 功能和数据传输。此外，物联网应用在零星数据记录和耗能数据处理（例如图像分类）之间左右为难。因此，节点的多功能性是解决这种多样化能源和处理需求的关键。本文介绍了 SamurAI，这是一种多功能物联网节点，它通过利用两个片上子系统来弥补处理和能源方面的差距：低功耗、无时钟、事件驱动的始终响应 (AR) 部分和节能的按需 (OD) 部分。 AR 包含一个 1.7MOPS 事件驱动的异步唤醒控制器 (WuC)，唤醒时间为 207ns，针对零星计算进行了优化，而 OD 结合了深度睡眠 RISC-V CPU 和 1.3TOPS/W 机器学习 (ML)，可执行高达 36GOPS 的更复杂任务。这种架构分区实现了同类最佳的多功能性指标，例如峰值性能与空闲功率比。在应用分类场景中，它展示了系统功率增益，与基于云的处理相比高达 3.5 倍，从而延长了电池寿命。
关于量子退火器的高质量嵌入的讨论
人们已经尝试过多种方法来设计有效的方法来寻找 QA 中 Ising 问题的映射。这些尝试可以分为两类。第一种方法是寻找具有近乎最优嵌入的完全图的嵌入，同时考虑目标图的结构。第一项工作是由 V. Choi [3] 提出的，它提供了三角布局上完全图的最佳嵌入（TRIAD 方案）。这项初步工作由 C. Klymko 等人完成。[6]，他们提出了一种次要嵌入方法，专门用于在由定期分派的完全连通二分子图组成的格子上查找团嵌入。该方法考虑不可操作的量子位（目标图通常包含一些禁用的量子位），并生成从初始近乎最优的团嵌入派生的有效嵌入。第二种方法考虑在部分已知或未知的目标图上嵌入未知结构化输入图的算法。[2] 中提出了一种初始的通用启发式方法，并在 [4] 中实现。该算法由两步组成：第一步是为每个逻辑量子位找到一个允许重叠的初始映射（即，顶点 v ∈ V t 可能映射 V s 中的多个顶点 ϕ ( v )。第二步是细化，通过删除顶点映射 ϕ ( v ) 并寻找该顶点的更好映射来迭代改进映射，从而最小化物理顶点的总数。顶点映射的质量用成本函数计算。没有任何重叠的输出图被认为是有效的。当在特定次数的尝试期间没有取得任何改进时，细化阶段结束。其他几种启发式算法一直在重复使用这种算法
通过基于注意力的深度强化学习实现节能的 VNF-FG 嵌入
摘要 — 设计智能机制以促进和加速服务部署和管理是网络基础设施提供商面临的最具挑战性的方面之一。这是由于他们预计要支持的大量流量、架构的分散性质以及他们运行的服务以满足质量目标并避免违反服务水平协议 (SLA)。因此，通信服务提供商 (CSP) 正致力于减少能源消耗和减少其网络基础设施的碳足迹。在未来的通信网络中，传统的管理机制和集中式传统解决方案在确保基础设施提供商、服务提供商的收入以及最终用户的良好体验质量 (QoE) 方面显示出其局限性。这些服务的部署通常需要有效分配虚拟网络功能转发图 (VNF-FG)。在此背景下，我们提出了一种基于多智能体注意力的深度强化学习 (DRL) 的智能节能 VNF-FG 嵌入方法。我们的贡献使用半分布式 DRL 机制进行 VNF-FG 放置。事实证明，所提出的算法在接受率、功耗和执行时间方面优于以前最先进的方法。索引词——能源效率、深度强化学习、注意力、多智能体、虚拟网络功能嵌入。
微电动机械系统的毕业生嵌入式证书
微电动机械系统（MEMS）是与用于在微观设备上制造纳米和芯片系统的技术有关的跨学科领域。MEMS设备和系统嵌入了电气，机械，化学和混合机制，以实现各种应用的设备和系统，例如物理传感器，生物医学系统和复杂的多功能纳米微型系统。mems结合了许多学科的专业知识，包括但不限于工程，生物学，化学，信息学，医学和物理学的所有领域。典型的MEMS设备结合感应，处理和/或致动功能。它们通常结合两个或多个或多个电气，机械，机械，生物学，磁性，光学，光学，光学奇质的单个Micmorochip。
将视觉原型与 BERT 嵌入对齐以进行少量...
少量学习 (FSL) 是从少量训练示例中学习识别以前未见过的图像类别的任务。这是一项具有挑战性的任务，因为可用的示例可能不足以明确确定哪些视觉特征最能体现所考虑类别的特征。为了缓解这个问题，我们提出了一种额外考虑图像类别名称的方法。虽然之前的工作已经探索过类名的使用，但我们的方法在两个关键方面有所不同。首先，虽然之前的工作旨在直接从词嵌入中预测视觉原型，但我们发现通过分别处理视觉和基于文本的原型可以获得更好的结果。其次，我们提出了一种使用 BERT 语言模型学习类名嵌入的简单策略，我们发现该策略大大优于之前工作中使用的 GloVe 向量。此外，我们提出了一种处理这些向量高维性的策略，该策略受到跨语言词嵌入对齐模型的启发。我们对 miniImageNet、CUB 和 tieredImageNet 进行了实验，结果表明我们的方法能够持续提高基于度量的 FSL 的最新水平。
嵌入AI：无形的情报革命性业务
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Billy Buddy针对网络欺凌 基于嵌入式的智能事故前出现，后... 晶体管微型化对量子的影响... Sightsense：增强对盲人的视野，在其中，声音用计算机视觉和语音绘制世界 使用... 根据学习时间来预测学生的结果 使用机器的投资建议系统... 生物发光混凝土的文献综述研究 使用Arduino 的智能vac Ultimate清洁机器人
摘要 - Billy Buddy反对网络欺凌的“基本上是为解决网络欺凌的安全空间，包括两个主要模块：管理员和用户。管理员模块包括安全登录，状态数据分析和用户管理，而用户模块允许注册，事件报告，与已解决类似问题的其他人进行讨论以及标记解决问题的问题。该平台通过OTP，配置文件管理为用户提供了密码恢复选项，并使用高级机器学习算法，其中包括随机森林，MLP分类器和ADABOOST来检测和分类网络欺凌。它是在Python，MySQL和Django中开发的，在HTML，CSS和JavaScript中具有直观的接口。“比利·巴迪（Billy Buddy）针对网络欺凌”的目的是针对一个有用的环境，用户可以利用先进的技术来解决这个严重的社会问题，并使数字世界成为更安全的地方，从而在其中用户可以报告和解决网络欺凌事件。Index Terms - Cyberbullying, Machine Learning, Random Forest, MLP Classifier, AdaBoost, Flask, Django, MySQL, Python, User Module, Admin Module, Problem Registration, Chat Support, Profile Management, State- wise Analysis, Data Classification, Web-based Platform, Cyberbullying Prevention, User Interaction, Secure Login, Dashboard, Sentiment Analysis.