XiaoMi-AI文件搜索系统
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6G时代AI驱动传感与通信融合
摘要 —由于人工智能的快速发展，传感和通信融合 (ISAC) 网络在即将到来的新型移动通信网络中拥抱了人工智能。本文提出了一种用于 ISAC 网络的 FedFog 网络架构，该架构由终端感知层、边缘基站处理层和云数据层组成。在多基站 (BS) 的背景下，BS 和用户设备之间的切换值得研究。参考协调多 BS 的概念，我们设计了 ISAC 网络中的切换程序。同时，设计了一种用户控制的联邦强化学习方案。然而，由于毫米波段和太赫兹波段等新的未授权频谱带，混合波束成形可以降低硬件费用。设计了一种利用混合波束成形的基于学习的干扰管理。同时，我们考虑使用深度神经网络进行自干扰和相互干扰消除。仿真结果展示了AI驱动的ISAC网络在移动性和干扰管理方面的性能，并进一步证明6G网络的服务得到提升。
HITACHI IQ与NVIDIA HGX
当客户试图实施自己的AI解决方案时，他们经常面临创建复杂系统并自行执行必要集成的挑战。相反，与NVIDIA HGX的Hitachi IQ一起提供了带有定制定制和交付的预制平台，所有这些平台都来自一个供应商。由Hitachi和Nvidia Solutions设计的，日立IQ是基于经过验证的基础的加速集成。用于AI加速的计算机，Hitachi IQ，带有NVIDIA HG平台，将出色的软件，基础架构和统一和可扩展的AI开发解决方案中的专业知识结合在一起。对于主存储，Hitachi内容软件（HCSF）提供了一个分布式的并行文件系统，该系统通过利用NVME Flash来提供最高的性能文件服务，还包括集成级别，无需专用数据迁移脚本或复杂的脚本，可以无缝地扩展一个单个名称空间（HDD）对象的单个名称空间（HDD）对象存储。可以选择由日立内容平台（HCP）提供对象存储，数据层和数据保护。
不断变化的地理空间格局
数字地图软件的开发始于 20 世纪 70 年代，当时出现了第一批可以将现有地图转换为数字数据的软件程序。这些早期系统运行在大型主机上，而这些主机只存在于大型公共组织中。在美国，当时主要由联邦机构（如美国地质调查局和人口普查局）主导，它们开发了自己的地图软件来创建和维护现有纸质地图的数字表示。除了地图生成外，这些系统还用于对土地使用情况进行清查和与其他数据层的有限集成。人口普查局开发了一种称为地理编码的系统，可以自动为街道地址分配坐标。这些机构现在已经在其企业范围的地理信息系统 (GIS) 中使用商业软件。十年后，一些创新行业（如木材和公用事业）以及一些州机构和大型地方政府都在专用小型计算机上运行其系统。在 1983 年的一份报告中，国家研究委员会建议创建一个集成的全国性 GIS 可以管理数百万个税收地块。这一远见卓识
软件物料清单 (SBOM) 的最低要素
《关于改善国家网络安全的行政命令 (14028)》指示商务部与国家电信和信息管理局 (NTIA) 协调，发布软件物料清单 (SBOM) 的“最低要素”。SBOM 是一种正式记录，其中包含用于构建软件的各种组件的详细信息和供应链关系。除了建立这些最低要素外，本报告还定义了如何考虑最低要素的范围，描述了 SBOM 用例以提高软件供应链的透明度，并列出了未来发展的选项。SBOM 为生产、购买和运营软件的人提供了信息，以增强他们对供应链的了解，从而带来多种好处，最显著的是跟踪已知和新出现的漏洞和风险的潜力。SBOM 不会解决所有软件安全问题，但会形成一个基础数据层，在此基础上可以构建进一步的安全工具、实践和保证。本文档中定义的最低限度元素是支持基本 SBOM 功能的基本部分，并将作为不断发展的软件透明度方法的基础。这些最低限度元素包括三个广泛且相互关联的领域。
CSU 生物燃料原料农作物管理实践分析
本分析中使用的基线情景利用了美国温室气体清单中使用的模型、方法和数据输入。DayCent 模型用于模拟美国种植玉米、大豆和高粱的农业用地土壤有机碳储量 (SOC) 变化和土壤一氧化二氮 (N 2 O) 排放的基线，该模型使用美国农业部 2017 年国家资源清单 (NRI) (USDA-NRCS 2020)。该模型分三步初始化。在第一步中，模型在原生植被、历史气候数据和 NRI 调查地点的土壤特征下运行至稳定状态（例如平衡）。在第二步中，该模型模拟了从欧洲人定居到 1979 年 NRI 调查开始的农业扩张。此步骤捕捉了原生植被转变为农田后土壤 C 和 N 的损失，并包括根据 18 世纪开始的历史定居模式而变化的土地转换时间段。在第三步中，该模型使用 USDA-NASS 作物数据层 (CDL) (USDA-NASS 2021) 模拟了 1979 年至 2017 年 NRI 调查中的种植历史，并将其延伸至 2020 年。
居中
元宇宙作为新一代信息技术的到来，将给人们的生产、生活和学习带来巨大的变化，教育元宇宙被视为一种新的教育发展形态，将对教育教学活动带来变革性的影响。在此背景下，本研究在教育元宇宙体系建设的技术、理论、架构支撑及其数字生态的基础上，开发了包括物理层、软件层、数据层和应用层的教育元宇宙体系通用架构。本研究尝试构建生理学虚拟实验教学系统，并以兔子运动呼吸调控实验为例，开展教育元宇宙在生理学实验教学中的研究。研究对象为A学校2019级临床医学班120名学生。通过分析学生在教育元宇宙虚拟实验课程中的学习成果，得出教育元宇宙在实验教学过程中能够促进教与学的共生；本研究探索了互联网教育新形态的路径，对于推动新型教育基础设施高效构建、教育现代化创新发展具有重要意义。
沿海洪水地图绘制入门
1.获取和准备高程数据 高程数据是绘制沿海洪水地图的基础数据层。在使用高程数据绘制洪水地图之前，了解数据的要求和规格、如何评估数据质量以及从何处获取数据非常重要。本节回答以下问题： 我需要什么类型和质量的数据？在哪里可以找到高程数据和产品？如何选择适合我的数据？如何创建高程表面？如何构建数字高程模型 (DEM)？2.准备水位 水面是水与空气界面的二维表示。要绘制洪水地图，必须生成水面。表面可以基于模型输出、插值表面或单个深度值。本节讨论了对淹没表面进行建模的不同模型和方法，以回答以下问题：我想要绘制哪种类型的水面？我应该使用什么垂直参考基准？准备水位需要哪些步骤？3.绘制淹没地图 借助数字高程模型 (DEM) 和水位信息，GIS 流程可用于创建表示淹没范围和深度的图层。本节回答以下问题：如何绘制水面地图？
用供应链分析解锁数十亿美元
提供端到端的高级分析来支持产品架构设计和供应链规划，需要一个框架（1）易于使用，（2）灵活以支持不断变化的需求，以及（3）表现且可扩展的，以满足公司不断增长的高级分析需求。英特尔的分析框架支持广泛的产品架构设计和供应链规划功能。该框架通过结合许多高级技术来解决整体问题的各个方面，例如产品组成，晶圆启动优化，网络容量对准和优化的路由来支持迭代方法（见图1）。该框架是作为可组合企业系统构建的，具有移动优先的云可视化，机器人过程自动化和大数据管理。它还始终具有高可用性和故障转移聚类。使用HOT（内存），温暖（在磁盘上）和Cold（Hadoop分布式文件系统）存储使用Hot（内存），使用HOT（内存）和自动存储层，将Lambda架构与内存速度层，基于磁盘的批处理层以及自动存储层一起使用。微服务包裹数据层并将数据暴露于消费客户端以获取可行的见解和可视化，并在负载平衡的服务器上托管。框架的设计有助于确保高吞吐量和低潜伏期响应时间。
收集2个Viirs烧毁的区域用户指南版本1.1
3 VNP64产品套件7 3.1级别3个月瓷砖产品：VNP64A1。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 3.1.1命名约定。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 3.1.2数据层。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 3.1.3元数据。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10 3.1.4示例代码。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>11 3.2 GEOTIFF子集用于GIS可视化和分析：VNP64个月。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>15 3.2.1命名约定。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>15 3.3用于GIS可视化和分析的Shape File子集：VNP64月。。。。。。。。。。。。。16 3.3.1命名约定。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 3.4 VNP64CMQ气候建模网格燃烧的区域产品。。。。。。。。。。。。。。。。。。16
数据保护、信任和人工智能
新技术带来了新的伦理（和法律）挑战。通常，我们可以应用先前建立的原则，即使可能需要一些时间才能完全理解新技术的细节 - 或由此产生的问题。例如，国际放射防护委员会成立于 1928 年，其建议基于平衡与 X 射线和 CT 扫描相关的辐射暴露与新调查的诊断优势。随着证据的积累和技术的变化，他们定期更新他们的建议，1 并且能够从完善的道德原则中推断出来。其他新技术不太适合现成的道德解决方案。本期的几篇文章讨论了与医学中使用人工智能 (AI) 相关的道德挑战。尽管已经制定了关于人工智能使用和发展的多项道德规范和指南，但哈根多夫指出，其中许多都重申了“基于普遍遵守原则和规则的义务论导向、限制行动的道德”。2 将现有的道德框架应用于人工智能是有问题的，原因有几个。具体来说，人工智能有两个特点与传统医学伦理所基于的当前临床实践截然不同：1.所谓的深度学习“黑匣子”，即深度神经网络经过训练，可以迭代适应，从而在复杂和非线性数据层之间做出越来越好的解释。3 由此产生的（并且不断适应的）算法通常过于复杂，无法解释或说明，这意味着正在使用的部分流程甚至对用户来说都是不透明的。4 这使得遵守透明度和知情同意原则变得困难甚至不可能，并限制了用户（临床医生和患者）的自主权。2.AI 的每个元素都是为了实现其创建者设定的特定目标而开发的，但没有“意图”