XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System开销
FRDM扩展板带有LIN的电池传感器，用于12 V铅酸电池
•集成温度传感器与电池的紧密接近相结合，可以进行电池温度测量•多个应用特定的硬件块减少了MCU开销和相关功耗•可配置的可配置的低功率模式，具有自动电池状态观测状态，自动化的唤醒能力和复杂的唤醒能力和精致
基于 SFQ 的片上数字读数用于 HPC-QC 集成
完全集成的量子计算架构 • >8-16 倍更高的复用率，消除了开销 • 内置错误校正 • 降低 1,000 倍的能量和热量耗散 • >10 倍更快的时钟速度 + 更低的延迟 • 降低 128 倍的控制脉冲复杂度 • 超导制造商业化就绪 • 系统组件便宜 400 倍
Anaplan 工作流程
借助工作流功能，业务用户可以通过减少协调开销来快速执行不同的项目和流程。各个专业水平的用户都可以快速了解需要完成哪些任务以及由谁来完成。团队可以设计定制的自动化流程，以确保在正确的时间执行正确的操作，同时提供对计划进度的跟踪和报告的可见性。
可扩展量子资源上 ISD 的优化量子实现
摘要。基于代码的构造的安全性通常由信息集解码 (ISD) 算法评估。在量子环境中，振幅放大比经典模拟产生渐近平方根增益。然而，目前尚不清楚真正的量子电路是否能产生实际的改进或因其实现而承受巨大的开销。这导致在基于代码的提案的安全性分析中对这些量子攻击有不同的考虑。在这项工作中，我们通过给出成熟的 ISD 程序的第一个量子电路设计、量子模拟库 Qibo 中的实现以及其复杂性的精确估计来澄清这一疑问。我们表明，与普遍看法相反，Prange 的 ISD 算法可以在量子计算机上相当有效地实现，即与经典实现相比，电路深度的开销仅为对数。作为另一项重大贡献，我们利用经典协处理器的理念来设计混合经典量子权衡，从而可以根据任何可用数量定制必要的量子比特，同时仍提供量子加速。有趣的是，当限制电路的宽度而不是深度时，我们能够克服先前在约束量子搜索中得出的最优结果。
新一代云支付HSM关于Verisec
verisec 10xpay是付款加密作为一项服务，允许财务实体（从大型银行和付款处理器到较小的金融科技和初创企业）利用旨在验证和处理付款交易的真正基于云的支付安全基础架构的收益。verisec 10xpay可以提供组织从最新的云服务所期望的可伸缩性，适应性，较低的开销和许多其他好处。
finastra付款
•高设置和维护成本 - 当前的付款基础设施无法应对对其付款基础设施的持续支持（例如，新实时付款计划的运营要求或支持ISO 20022消息的其他数据）所涉及的挑战。存在于前提系统上的经常逐渐增长，从而导致重复和冗余，并且在战术上进行了修改 - 结果是高维护开销和潜在的全身风险（例如，在增加实时付款时，在正常运营时进行了更高的风险）。 最近已经证明了如何通过推动客户行为变化（例如电子支付的数量）和期望（例如增强的安全性和欺诈检测）来扩大这一挑战的影响。经常逐渐增长，从而导致重复和冗余，并且在战术上进行了修改 - 结果是高维护开销和潜在的全身风险（例如，在增加实时付款时，在正常运营时进行了更高的风险）。最近已经证明了如何通过推动客户行为变化（例如电子支付的数量）和期望（例如增强的安全性和欺诈检测）来扩大这一挑战的影响。
在二维光子准晶体中的非热序
摘要 - Cloud文件系统为组织提供可扩展可靠的文件存储解决方案。但是，云文件系统已成为对手的主要目标，传统设计没有能力保护组织免受由恶意云提供商，共同租户或最终客户发起的无数攻击。最近提出了利用加密技术和受信任的执行环境（TEE）的设计，但仍迫使组织进行不良的权衡，从而导致安全性，功能性或性能限制。在本文中，我们介绍了BFS，一个云文件系统，该系统利用TEE提供的安全功能来引导新的安全协议，以提供强大的安全保证，高性能和透明的POSIX样界面，向客户端。bfs提供更强大的安全保证和最多2。在最先进的安全文件系统上加速5倍。此外，与行业标准NFS相比，BFS最多可实现2个。2×跨微基准测试的加速度，对于大多数宏观基准工作负载，<1×开销<1×开销。bfs展示了一个整体云文件系统设计，该设计不会牺牲组织的安全性，但可以包含外包的所有功能和性能优势。
在基于云的物联网
摘要 - 图像搜索是一个热门话题，它在各种物联网（IoT）应用程序（例如疾病诊断，面部识别和指纹识别）中发挥了重要作用。同时，图像的扩散使图像所有者将图像外包到云中，以减轻本地存储和计算负担。因此，图像搜索没有任何对云的隐私范围的搜索，已引起了很大的关注，并在文献中广泛探讨了。过去几年已经提出了许多基于Bloom滤波器的方案，但是大多数方案都遭受了高存储开销，较低的假正率，甚至揭露了Bloom滤波器中的值。为了解决这些挑战，在本文中，我们首先设计了一个合并和重复的不可区分的布鲁姆过滤器（MRIBF）索引结构，该结构可以减少开销的存储空间并以较低的假阳性速率实现自适应安全性。然后，使用MRIBF，我们提出了一个安全有效的基于BLOOM过滤器搜索方案（BFIS），以实现比线性更快且更准确的搜索。详细的理论分析表明，我们的方案确实是准确且安全的。广泛的实验表明，我们的计划确实是有效且可行的。