XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System开销
Fortimail云数据表
Fortinet Fortimail由Fortiguard Labs的威胁情报和由Antivirus，病毒爆发保护和Antispam等Fortiguard AI驱动的安全服务提供动力。在全球600,000个客户环境中具有可见性，Fortiguard Labs是现有的杰出威胁研究团队之一。基于Fortiguard AI的Inline恶意软件预防服务结合了多层高级威胁过滤。它使用AV，CPRL，静态和动态分析与深度神经网络，AI/ML和Fortiguard威胁智能实时进行判决，而不会影响生产力或安全性开销。该服务在全球可用。
利用人工智能加速可持续发展：剧本
在微软，我们不断研究和创新方法，使我们的数据中心和 AI 系统更加节能节水。7,8,9 我们正在减少对市政淡水用于数据中心冷却的依赖，并投资于水资源紧张的盆地的水补给。我们还一直在开发先进的冷却方法，例如液体冷却，以支持具有较低能源和水开销的 AI 芯片。7,8,10 我们与绿色软件基金会合作开发和推进碳感知软件实践，例如设计为在使用碳密集度最低的电力来源的时间和地点运行的软件。这些原则适用于所有软件工作负载，包括 AI。
2023建筑技术标准手册
承包商宣誓陈述的总“利润”订单项目将相应减少。如果这是不足的，则将对一般条件和/或额头线进行扣除。开销是开展业务所需的费用。费用还应包括针对项目的特定成本，包括转移，旅行费用，临时住房等。General conditions are the functions needed to complete the construction phase and shall include the following costs: project manager and superintendent, draw related paperwork, layout, surveys, plans/printing, material test- ing, communications, mobilization, temporary heat and utilities, portable toilets, temporary fencing, OSHA protection, field office, hoist- ing equipment, security, small tools, disposal, construction photography, cost certifications, audits, mock-ups, daily construction site清洁，最终清洁，一般劳动等，包括但不限于在施工规范研究所（CSI）主格式分区0和1中确定的项目（提供）。由于GC负责这些功能，将根据规定的限制评估任何分包分包给下层分包商的合同，并可能减少GC的一般条件百分比的数量，GC可以相应地收集。财务，持有费用或其他类型的利息应包括在开销或一般条件计算中。任何商店图纸的付款将限制为该订单项目总成本的5％。这些项目不被视为符合变更顺序请求的应急情况。施工预算应包括日程延迟或海上约束所产生的任何费用，例如冬季条件，从最近的降雨中提取水等。当承包商以“ GC”的身份起作用时，他们应提供通常与该职位相关的所有功能。
![arXiv:2402.08985v1 [quant-ph] 2024 年 2 月 14 日](/simg/8\84d2f14ae4f004b8dd25906a36bc6dd5f16372e0.webp)
arXiv:2402.08985v1 [quant-ph] 2024 年 2 月 14 日
QED-C 面向应用的基准套件提供了衡量量子计算机在实际应用中的性能特征的能力。其基准程序涵盖了一系列问题规模和输入，捕获了与结果质量、总执行时间和消耗的量子门资源相关的关键性能指标。本文描述的工作研究了将这种基准测试方法的相关性扩展到更复杂的应用程序所面临的挑战。首先，我们介绍了一种通过系统地改变算法参数来改善景观覆盖的方法，并在新的可扩展 HHL 线性方程求解器基准中举例说明了此功能。其次，我们在 QED-C 套件中添加了氢晶格模拟的 VQE 实现，并介绍了一种分析结果质量和运行时成本权衡的方法。我们观察到，随着量子比特数量的增加，准确度会下降，但执行时间只会略微增加。第三，我们探索了监督机器学习分类应用程序的独特特征，将其作为衡量框架对新类别应用程序的可扩展性的基准。将其应用于二元分类问题表明，更大的 anzatz 电路所需的训练时间会增加，并且经典开销会显著增加。第四，我们在基准测试工作流程中添加了优化和误差缓解方法，这使我们能够：确定近似门综合和门噪声之间的有利权衡；观察测量误差缓解和一种确定性误差缓解算法的好处；并将改进与由此产生的时间开销进行对比。展望未来，我们将讨论基准测试框架如何有助于促进算法选项的探索及其对性能的影响。
chiplet精算师：定量成本模型和多芯片架构探索
尽管摩尔的定律已经统治了半导体的半导体，但人们广泛观察到它，并认识到摩尔的定律变得越来越难以维持。“分别包装的较小功能的整合”被摩尔本人[8]和半导体行业视为扩展。传统的VLSI系统是在整体模具上实现的，也称为芯片系统（SOC）。过去几十年来，工艺技术的稳定增长和死亡区域的稳定增长可以保证晶体管上的晶体管增长。然而，随着过程技术的改进减慢，芯片区域接近光刻标线的极限，晶体管生长将停滞不前[6] [9]。同时，大型芯片意味着更复杂的设计，而差的产量降低了更高的成本。将单片SOC重新分配到几个芯片中可以提高模具的整体产量，从而降低成本。除了产生改善之外，chiplet再利用是多芯片架构的另一个特征。在传统的设计流中，IP或模块重复使用被广泛使用；但是，这种方法仍然需要重复的系统验证和芯片物理设计，这很大程度上是非经常性工程（NRE）成本的很大一部分。因此，Chiplet Reuse可以节省重新验证系统的开销和重新设计芯片物理，可以节省更多的成本。随着许多关于多片的作品的出现，尤其是来自行业的产品[9] [14]，多芯片建筑的经济有效性已成为共识。但是，实际上，我们发现由于包装和模具die（D2D）接口的开销，多芯片系统的成本优势并不容易实现。与SOC相比，在VLSI系统设计的早期阶段，多芯片系统的成本更加困难。不仔细评估，采用多片
研究PKI身份验证的安全效应，在汽车系统中
摘要：我们的研究分析了与某些无线通信功能有关的基于认证的公共密钥基础架构（PKI）的安全效应。在基于无线通信的汽车功能的情况下，本文的第一部分侧重于量化服务质量（QOS）参数的安全效应。基于此概念，本文讨论了两种情况：在第一种情况下，在通信过程中没有应用身份验证过程，在第二种情况下，通信是通过PKI身份验证确保的。这个概念使我们能够评估由与身份验证过程相关的其他计算需求引起的安全开销的安全效应。考虑到我们的研究结果，就可以在操作情况下定义要求和预期条件。
1 需求说明标题：综合训练环境...
作为陆军下一代训练环境合成训练环境 (STE) 初步开发的一部分，训练与条令司令部 (TRADOC) 联合兵种训练中心 (CAC-T) 正在寻求一种全面的技术解决方案，用于在通用全球地形能力上运行的可重构虚拟集体训练器。当前的虚拟联合兵种战术训练器需要高昂的开销；主要基于设施；并且全球地形能力非常有限。当前的能力不允许部队在需求点 (PoN) 进行训练 - 他们在将要战斗的地形上进行训练。问题陈述：综合训练环境 (ITE) 训练辅助、设备、模拟器和模拟 (TADSS) 目前无法让部队和士兵在世界任何地方进行逼真的多级集体训练，无缝衔接从小队到陆军服务组成司令部 (ASCC) 梯队，并且需要大量的训练开销（时间、金钱、人员）。需求和策略描述：根据他们的梯队和训练目标，士兵需要多种方式参与 STE 演习，这些演习在由全球地形或单一世界地形 (OWT) 功能支持的训练模拟软件上运行。CAC-T 的总体战略是通过迭代技术演示方法加速这些 STE 功能的开发，利用其他交易机构 (OTA) 来快速创建原型。这些原型将交到作战单位手中，以获得用户反馈并确保我们的开发工作满足用户需求。这项工作将遵循开发运营 (DEVOPS) 方法，该方法被定义为作战人员和开发人员共同努力，以便快速、频繁地向作战人员提供能力，以告知潜在的记录计划。
设计用于检查隧道施工环境的自主无人机原型
摘要 - 本文解决了不典型的域适应性（UDA）中的两个重要挑战，重点是利用视觉培训预训练（VLP）模型的力量。首先，UDA主要依赖于ImageNet预训练的模型。但是，UDA中VLP模型的潜力在很大程度上尚未探索。VLP模型的丰富表示形式具有增强UDA任务的信号。为了解决这个问题，我们提出了一种称为跨模式知识蒸馏（CMKD）的新颖方法，利用VLP模型作为教师模型来指导目标领域的学习过程，从而导致了最新的表现。其次，当前的UDA范式涉及为每个任务培训单独的模型，从而导致大量存储开销和不切实际的模型部署，随着转移任务的增加。为了克服这一挑战，我们引入了剩余的稀疏训练（RST），利用了VLP广泛的预训练所带来的好处，该技术需要最小的调整（约0.1％〜0.5％）的VLP模型参数，以实现性能比较与罚款。结合了CMKD和RST，我们提出了一个综合解决方案，该解决方案有效地利用VLP模型来实现UDA任务，同时减少存储开销用于模型部署。此外，CMKD可以与其他方法一起用作基线，例如FixMatch，增强UDA的性能。我们提出的方法在标准基准测试上优于现有技术。我们的代码将在以下网址提供：https：//github.com/wenlve-zhou/vlp-uda。