XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System异步
解耦硬件和软件问题...
此抽象 API 允许异步处理传输和接收，并可选择由事件驱动。对于传输需求，SDR 应用程序可以自由生成完整的传输需求，并将其提交给描述符中指示的未来传输（即异步操作）。或者，应用程序可以提交带有空样本缓冲区的传输需求，并等待通知开始写入样本。此事件通知将在需求的实际开始时间之前触发，以补偿传输路径延迟。收到通知后，应用程序必须至少以与请求中配置的采样率一样快的速度生成样本，以避免下溢。类似地，应用程序可以异步提交接收需求并在方便时检查样本缓冲区。与传输一样，应用程序可以等待指示第一个样本已到达的事件。由于接收路径中的延迟，此事件自然会在接收请求的开始时间之后发生。应用程序从样本缓冲区读取样本的速度不能快于指定的采样率。
感染与免疫
1 接触时间为同步/现场，并完全在校园内进行。校园学习侧重于提供互动式学习体验，并由一系列数字化异步学习机会提供支持，包括通过虚拟学习环境提供的学习材料、资源和机会。校园接触时间将清楚地向学生说明。 2 该模块包括同步/现场校园和在线学习活动的组合。这些将由一系列数字化异步学习机会提供支持，包括通过虚拟学习环境提供的学习材料、资源和机会。校园和在线接触时间将清楚地向学生说明。 3 所有学习均仅通过基于网络或基于互联网的技术进行，参与者可以通过这些方式参与所有学习活动。所有必需的接触时间都将清楚地向学生说明。 4 学习体验的主要地点在工作场所的学习活动。所有必需的接触时间，无论是在线还是在校园，都将清楚地向学生说明
FlashArray 基础课程
• 异步复制 - 数据保护必不可少。有多种方法可以保护数据，包括快照、备份和复制。定义 pgroup 是什么以及如何利用它进行数据保护。描述网络连接和存储保护如何与复制相关联、故障转移和恢复如何工作以及各种性能和容量考虑因素。
人工智能在虚拟护理中的前景和潜力
护理服务 – 扩大访问权限 • 同步和异步医生访问 • 人工智能聊天机器人 • 虚拟助手和 NLP • 情绪检测 • 早期诊断、检测癌症、异常 ID • 使用人工智能/机器学习进行图像诊断、病理学 • 机器人辅助手术 • 质量、错误检测/预防
基于 A3C 深度强化学习的空战机动决策方法
摘要：针对无人战斗机空战中的机动决策问题，本文提出了一种基于深度强化学习的无人战斗机自主机动决策方法。首先，建立敌我双方无人战斗机飞行机动模型及机动库。然后，考虑到无人战斗机俯仰角不同时各动作不同的状态转换效果，将俯仰角等10个状态变量作为状态空间。结合空战态势威胁评估指数模型，设计内部奖励与稀疏奖励相结合的两层奖励机制作为强化学习的评估依据。然后，根据异步优势演员-评论家（A3C）算法，构建全连接层的神经网络模型。通过多线程的方式，UCAV与环境不断交互学习，对模型进行训练，逐步学习到最优的空战机动对抗策略，并指导UCAV进行行动选择。该算法通过多线程异步学习，降低了样本间的相关性。最后，在三种不同的空战场景中验证了该方法的有效性和可行性。
健康与人类发展 1
1 接触时间为同步/现场，并完全在校园内进行。校园学习侧重于提供互动式学习体验，并由一系列数字化异步学习机会提供支持，包括通过虚拟学习环境提供的学习材料、资源和机会。校园接触时间将清楚地向学生说明。 2 该模块包括同步/现场校园和在线学习活动的组合。这些将由一系列数字化异步学习机会提供支持，包括通过虚拟学习环境提供的学习材料、资源和机会。校园和在线接触时间将清楚地向学生说明。 3 所有学习均仅通过基于网络或基于互联网的技术进行，参与者可以通过这些方式参与所有学习活动。所有必需的接触时间都将清楚地向学生说明。 4 学习体验的主要地点在工作场所的学习活动。所有必需的接触时间，无论是在线还是在校园，都将清楚地向学生说明
高级临床实践
1，接触时间是同步/现场直播并在校园里完全进行的。基于校园的学习专注于提供互动学习经验，并由一系列具有数字启用的异步学习机会支持，包括通过虚拟学习环境提供的学习材料，资源和机会。校园接触时间将向学生清楚地阐明。2该模块包括同步/实时校园和在线学习活动的组合。这些将得到一系列具有数字功能的异步学习机会的支持，包括通过虚拟学习环境提供的学习材料，资源和机会。校园内和在线联系时间将向学生明确表达。3，其中所有学习仅由基于Web或基于Internet的技术提供，并且参与者可以通过这些手段从事所有学习活动。所有必需的接触时间将向学生清楚地阐明。4学习活动，在工作场所中学习经验的主要位置。所有所需的联系时间，无论是在线还是在校园上，都将向学生明确阐明
数字恢复支持创新技术专家小组
数字同伴支持被定义为通过技术媒体提供的实时或自动化同伴支持服务，例如社交媒体上的点对点网络、智能手机应用程序支持的同伴干预以及异步和同步技术（异步技术促进了同伴支持专家和服务用户之间的沟通，而无需实时沟通）。1 SAMHSA 的康复办公室召集了数字康复支持服务 (D-RSS) 主题专家来审查与 D-RSS 相关的各种主题，以协助确定需要额外检查的优先领域。D-RSS 的概念和用途并不新鲜，然而，技术的进步、COVID-10 大流行带来的向数字化世界的转变以及同伴支持在解决心理健康和物质使用障碍方面使用的增加，促使 D-RSS 的快速增长 2。数字康复创新技术专家小组 (TEP) 的目标是协助康复办公室制定数字同伴康复支持领域面临的最优先领域清单。在 TEP 结束时，专家组一致认为需要进一步审查三个优先领域：
技术论文 - 使用 IETF QUIC 加速...
QUIC 是 Google 于 2013 年首次发布的传输层协议（称为 gQUIC），旨在替代 TCP/TLS 以加速 HTTP 流量。该协议通过 UDP 工作，具有低延迟连接建立和数据传输、易于部署、多路复用以及增强的安全性等特点。经过多年的实验，互联网工程任务组 (IETF) 采纳了这个想法，并将其发展为一个全面的规范，IETF QUIC 于 2021 年正式发布为 RFC9000。HTTP/3 的 RFC9114 将于次年基于 QUIC 发布。有多个 SSL 库，包括 BoringSSL、OpenSSL 的变体、NSS 等，它们与各种 QUIC 传输实现相结合，为 Web 服务器或客户端中的 HTTP/3 提供支持。继基于 OpenSSL 的异步 NGINX 加速 [1] 之后，本文重点介绍 NGINX-QUIC 与 BoringSSL 库的加速。它强调了基于 OpenSSL 的 TLS 和基于 BoringSSL 的 QUIC 之间的区别，探讨了异步英特尔® QAT 加速与 NGINX-QUIC 的设计和使用，以提供低连接建立延迟和高性能。
讲座系列
移动性、物联网和可穿戴设备的兴起将处理转移到传感器的边缘，这是因为需要减少延迟、通信成本和总体能耗。虽然深度学习模型在各个领域都取得了显著的成果，但将其部署在边缘用于实时应用仍然需要耗费大量的计算资源。神经形态计算是一种有前途的范式转变，其特点是共定位的内存和计算以及事件驱动的异步感知和处理。在本次演讲中，我们将了解如何使用 SynSense Speck 神经形态芯片解决边缘物体检测这一无处不在的计算机视觉任务，该芯片由基于事件的传感器和基于脉冲的异步处理器组成。我们将了解如何减少用于训练的片外时钟驱动模拟与片上事件驱动推理之间的精度差异，后者以平均 20mW 的运行功率实现人脸检测。我们将进一步讨论神经形态计算的当前挑战和机遇，从建模到训练和基准测试。