XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数据网络
f-16v - 最先进的多用途战斗机
• 具有高速以太网数据网络的先进架构连接了任务计算机、雷达和显示处理器 • 通过引入高速以太网，数据总线负载能力增长了 90% • 任务和显示计算机的处理和内存增长了 60% 以上 • AESA 雷达提供空对空和空对地模式交错以及用于多显示器（MFD 和 CPD）的两个数字输出 • 我们在 AESA 雷达集成方面的专业知识将最大限度地降低 F-16 V 升级计划的风险 • 具有各种类型地图的彩色移动地图功能：电子地图、扫描地图和卫星图像 • F-16V 升级包括具有 GEM6（SAASM）功能的 EGI LN-260 • 我们的 M6 软件提供了高度的 Link-16 互操作性，从而提供了更好的合作参与和增强了飞行员的态势感知
航空图像指南 - URISA
发展影像伙伴关系 这些准则的另一个预期好处是鼓励区域数据网络，从而使各区域能够更快地响应其成像需求。在紧急情况和其他自然灾害过程中，各种机构通常会表示需要即时航空影像，并争先恐后地确定所需产品并积累资金。例如，严重的洪水需要许多机构拥有受影响区域的图像，以确定范围、应对危机并最终规划未来的缓解或预防。理想情况下，被洪水淹没区域的图像将与洪水前的照片进行比较。拥有一套最低标准和准则以及机构之间强大的网络将创建规划和资金联盟，可以快速响应此类紧急情况产生的需求。通过这个网络，可以获得该地区充分且频繁的航空图像更新。
Cipher Craft：安全通信系统的高级加密技术的设计和分析
是指通过以混乱且难以理解的方式组织数据的艺术。它将软件工程与数学结合在一起。互联网的爆炸性扩张导致人们对有趣的不确定性问题有了更大的认识。尽管安全性是互联网上最大的问题，但是许多应用程序是由保密，身份验证和保护（数据安全的三个基本组成部分）的开发和设计的，Into帐户。知道这类安全问题和挑战将变得更加重要，因为我们的日常活动越来越依赖数据网络。密码学对于防止某些不需要的客户或人员获得数据访问是必要的。本研究提出了一种新型的混合安全密码，结合了三个最重要的密码，例如凯撒，铁路围栏和维纳尔密封器。与传统密码相比，此混合加密密码提供了更多的安全性。
亨利·萨缪尔利工程与应用科学学院 - OASA
学生可以选择与个别教职员工一起工作，也可以参与学校的任何世界级跨学科研究中心。这些包括 NSF 资助的纳米多铁系统转化应用中心、SRC 功能加速纳米材料工程重点中心、NRI 西部纳米电子研究所、DOE 资助的分子工程能源材料中心、NSF 领域特定计算中心、智能电网能源研究中心、无线健康研究所和 NSF 命名数据网络项目。我们鼓励学生花一个夏天在行业实习。我们的教职员工和学生也是位于加州大学洛杉矶分校的加州纳米系统研究所的积极合作伙伴。此外，学校正在通过校外技术进步研究所 (ITA) 将其研究突破发展到商业领域。
使人，自然与经济受益的海洋解决方案
一些最有前途的努力包括赋予社区能力和修改激励措施以使经济和保护成果保持一致。在菲律宾建立了一个网络，该网络授予捕鱼社区在某些地区清除捕鱼的独家权利。在组织为管理“他们的”捕鱼区和受保护区，船只和渔民的社区中，记录了捕获物，尊重法规，渔民参与管理。通过拥抱可持续性，参与社区增加了他们的粮食和财务安全，并获得了进入新市场和资本来源的机会，可以在保护海洋的同时改善自己的福祉。互补的全球趋势也正在出现。开放数据网络使跟踪和检测非法渔船更容易。政府开始应对塑料污染，金融家开始认识到投资海洋的价值。
网络安全策略验证
摘要。我们提出了一个统一的理论，用于验证网络安全策略。作为指示图表示安全策略。要检查高级安全目标，表达了对策略的安全不变性。我们涵盖单调安全不变式，即禁止更多的人不会损害安全性。我们为安全不变理论提供以下贡献。（i）安全的方案特定知识的自动完成，这可以简化可用性。（ii）可以通过紧缩拒绝所有政策的安全不变性的保险来修复安全性。（iii）计算安全策略的算法。（iv）网络安全机制中状态连接语义的形式化。（v）一种算法来计算策略的安全状态实施。（vi）所有理论的可执行实现。（vii）示例，从飞机机舱数据网络到分析大型现实世界壁炉的分析。有关详细说明，请参见[2，3，1]。
人工智能与无线频谱 - NITRD
快速高效的无线频谱政策制定、采用和管理对于保持美国在下一代无线技术部署方面的领导地位和确保国家安全至关重要。美国频谱政策和管理必须适应不断发展的 5G 技术、新型无线数据网络架构和安全威胁等趋势。频谱研究与开发 (R&D) 对于提高频谱使用效率和稳健性、动态管理频谱资源、优化网络设计和运营以及实现无线网络安全至关重要。人工智能 (AI) 技术可以为这些研发目标提供关键支持，包括使用 AI 协助更有效地运营和保护大型复杂网络、自动化动态频谱管理以及验证频谱访问。重要的研发还解决了 AI 实施挑战，例如影响研究的偏见、不确定性、可靠性以及数据保真度和可用性。