XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数据迁移
思考并优化云端账本
摘要 “思考与精简：优化云端账本”探讨了云技术如何通过结合战略思维和精益原则来彻底改变财务账本管理。本文探讨了将基于云的解决方案与现代账本系统相结合，重点介绍了组织如何简化运营、降低成本和改善实时决策。通过采用“思考”思维方式，企业可以专注于数据驱动的洞察力，而“精简”方法则强调消除不必要的复杂性并自动执行日常任务。本文讨论了云账本优化的好处，包括增强的安全性、可扩展性和可访问性，以及组织在实施过程中可能面临的挑战，例如数据迁移、安全问题和变更管理。它还概述了成功采用的最佳实践，确保企业可以利用云技术来确保其财务运营的未来发展。最后，本文为寻求通过云优化账本系统提高经济效率、准确性和协作的组织提供了路线图。
揭示计算（生物）材料建模的前景
在此观点交流中，我们简要概述了计算（生物）材料研究的现状，并讨论了该社区中日益发现的四个挑战的可能解决方案：（i）希望开发一个统一的框架来测试新开发方法的实施一致性和物理准确性，（ii）选择一种标准格式，可以处理模拟数据的多样性，同时简化数据存储、数据交换和数据复制，（iii）如何处理海量数据的生成、存储和分析，以及（iv）高效“核心”引擎的好处。表达的观点是计算利益相关者在 Lorentz 中心研讨会上讨论的结果，该研讨会的标题为“多尺度建模研讨会”，旨在（i）改进计算结果的验证、报告和可重复性，（ii）改进模拟包和分析工具之间的数据迁移，（iii）在非专家中推广使用粗粒度和多尺度计算工具，并向扩展的用户社区开放这些现代计算发展。
证书课程的计划和教学大纲
模块1：实施身份访问管理（IAM），以进行安全和管理AWS中各种资源的访问。创建IAM用户，组，角色和策略（12小时）模块2：为实例配置EC2实例和实现自动缩放。使用容器编排服务部署，管理和扩展应用程序。使用内容输送网络加快托管网站的速度。使用SNS，SQS构建解耦的应用。了解无服务器计算服务。（10小时）模块3：使用S3使用对象存储方法牢固地存储文件。通过网络共享服务器之间的存储磁盘。设置数据库引擎以及安全服务器和服务。实施数据迁移和数据传输工具。（10小时）模块4：VPC及其组件的实现。使用负载平衡器分发流量。使用Route53配置DNS。配置VPN以建立与本地网络的安全连接。（10小时）模块5：使用CloudWatch监视服务器资源。创建其他服务实例的备份。使用CloudTrail审核AWS环境。使用基于目标的服务（8小时）连续评估的组件
通过加强学习的自主分层存储管理
在当今的大数据时代，数据管理的挑战已大大增长。一个关键方面是数据存储的管理。随着数据量继续扩展，有效的存储管理变得越来越重要。同时，不断发展的硬件技术提供了各种存储选项，范围从HDD到SSD和NVRAM。为此，层次结构（多层）存储系统（HSS）已成为解决方案，组织了不同的存储设备，以层次结构地提供各种存储选项。但是，在优化性能和成本效益的同时管理多个存储层及其数据非常复杂。在本文中，我们讨论了层次存储系统管理中的挑战。我们总结了我们先前在应对这些挑战方面的贡献，包括基于强化学习（RL）的数据迁移策略的建议以及自主分层存储管理框架HSM-RL的设计。我们还介绍了HSM-RL在科学数据管理中的应用，以证明其适应性和可伸缩性。最后，我们结束了迄今为止的工作，并概述了未来的研究计划。VLDB研讨会参考格式：Tianru Zhang。通过加强学习自主分层存储管理。VLDB 2024研讨会：VLDB Ph.D.车间。1简介
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。
通过微调大型语言模型实现表格数据的迁移学习
尽管人工智能 (AI) 革命不断，但由于特征空间异构、样本量有限且缺乏可行的迁移学习，深度学习在表格数据方面尚未取得很大成功。由大型语言模型 (LLM) 驱动的生成式人工智能新时代为各种数据和领域带来了前所未有的学习机会。本文研究了 LLM 应用程序编程接口 (API) 和 LLM 迁移学习在表格数据分类中的有效性。LLM API 使用标记数据和指令响应输入文本提示，而迁移学习则针对目标分类任务对 LLM 进行微调。本文提出了一种端到端的 LLM 微调，以在不存在大型预训练表格数据模型来促进迁移学习的情况下，在十个基准数据集上展示跨数据迁移学习。所提出的 LLM 微调方法在具有少于十个特征（表格数据集的标准特征大小）的表格数据上的表现优于最先进的机器和深度学习方法。迁移学习方法仅使用其他深度学习或基于 API 的解决方案的计算成本的一小部分，同时确保具有竞争力或卓越的分类性能。
分解孤岛：提高供应链效率
全球供应链的复杂性日益增强，扩大了孤岛所带来的挑战，这些挑战分散了数据并破坏了不同部门的信息流。本文探讨了企业资源计划（ERP）集成和自动化如何通过分解这些筒仓来提高供应链效率的关键解决方案。ERP系统统一采购，库存管理，生产和分销，提供实时数据可见性并促进整个供应链的协作。自动化通过AI，IoT和机器人过程自动化等技术，通过简化操作，减少人为错误并促进预测分析以获得更好的决策来进一步加速这种转变。本文还研究了驱动ERP集成和自动化的技术，例如用于透明度的区块链，用于无缝数据交换的云计算以及智能自动化，以增强决策能力。通过现实世界中的案例研究，我们重点介绍了公司如何成功实施ERP驱动的自动化以克服传统系统的挑战并提高绩效。我们解决了共同的实施障碍，包括数据迁移问题和系统复杂性，为启动ERP集成项目的组织提供实用策略。最后，我们展望未来的趋势，包括超级自动化和AI驱动的ERP系统，以及它们塑造更有效，可持续的供应链的潜力。通过接受这些进步，企业可以在日益相互联系的全球市场中优化运营，降低成本并保持竞争力。
利用机器学习和在线招聘信息评估美国数据经济
3D 地震数据 数据字典系统 埃森哲数据治理框架 数据文档 高级数据录入 数据加密 评估 数据 数据工程 大数据 数据录入 大数据分析 数据录入优先级 计费 数据分析 数据评估 生物数据库搜索 数据利用 商业智能 数据建模 DFHSM 级联大数据应用 数据流图 (DFD) 气候数据分析 数据治理 临床数据抽象 数据集成 临床数据分析 数据完整性 临床数据交换 数据湖/水库 CDISC 数据丢失预防 临床数据管理 数据管理 临床数据审查 数据管理平台 (DMP) 临床数据理解 数据操作 临床数据库开发 数据映射 临床研究 数据准确性和完整性 数据迁移 云安全 数据保护和隐私 数据挖掘 列式数据库 数据挖掘行业知识 概念数据模型 数据建模 客户数据集成 数据建模 星型/雪花模式 客户服务数据库 数据多路复用系统 (DMS) 数据采集 数据处理 数据采集系统 数据操作 数据分析 数据平台即服务 数据和安全监控董事会数据预处理数据架构数据隐私数据归档数据保护行业知识数据缓冲区数据保护规划数据捕获数据保护策略数据中心硬件数据质量数据清理数据质量评估数据收集数据报告数据通信数据科学数据压缩数据安全数据转换数据安全分类
面向未来移动混合的硬件内存管理...
摘要 — 当前移动应用的内存占用量快速增长，对内存系统设计构成巨大挑战。DRAM 主内存不足会导致内存和存储之间频繁的数据交换，这一过程会损害性能、消耗能量并降低典型闪存设备的写入耐久性。另一方面，更大的 DRAM 具有更高的漏电功率并会更快耗尽电池电量。此外，DRAM 的扩展趋势使得 DRAM 在移动领域的进一步增长因成本而变得难以承受。新兴的非易失性存储器 (NVM) 有可能缓解这些问题，因为它的单位成本容量高于 DRAM，并且静态功耗极低。最近，出现了各种 NVM 技术，包括相变存储器 (PCM)、忆阻器和 3-D XPoint。尽管有上述优势，但与 DRAM 相比，NVM 的访问延迟更长，并且 NVM 写入会产生更高的延迟和磨损成本。因此，将这些新内存技术集成到内存层次结构中需要从根本上重新构建传统系统设计。在本研究中，我们提出了一种硬件加速内存管理器 (HMMU)，它在平面地址空间中寻址，并将一小部分 DRAM 保留用于子页块级管理。我们在这个内存管理器中设计了一组数据放置和数据迁移策略，以便我们能够利用每种内存技术的优势。通过用这个 HMMU 增强系统，我们降低了整体内存延迟，同时还减少了对 NVM 的写入。实验结果表明，与未来可能难以维持的全 DRAM 基线相比，我们的设计实现了 39% 的能耗降低，而性能仅下降了 12%。
ICS2 从 R2 策略过渡到 R3 策略
• 需要由成员国和委员会初步协调由相关国家主管部门授权的铁路、公路或海事部门经济运营商的部署窗口。默认情况下，部署窗口不适用于经济运营商。每个部门可能会批准不同的部署窗口。 • 需要尽早商定部署窗口并将其传达给经济运营商，以便进行适当的规划、准备和准备。 • 商定的部署窗口需要在所有业务模式和成员国之间保持一致，并及时发布，以便所有受影响的参与者能够规划和实施所需的技术解决方案。 • ICS2 R3 功能从新经济运营商的角度扩展了 ICS2 R2 功能（添加了新的 ENS 归档类型），背后有一个通用数据库。因此，在两个 ICS2 版本之间没有数据迁移。没有添加新的业务流程。 • 应用当前 ICS2 从 R2 到 R3 的过渡的先决条件是充分理解和意识到 ICS2 R2 和 R3 的范围。 • 部署窗口主要与操作准备情况有关，此外还与技术连接限制有关。 • ICS2 R2/R3 架构、流程或信息交换中不会实施任何定制的技术解决方案，以促进 ICS2 从 R2 过渡到 R3。 • 无论货物何时到达首次入境海关办公室，已在 ICS 中提交的 ENS 的入境手续都将在 ICS 中完成。 • 预计 ICS2 R3 部署窗口结束后（2025 年 9 月 1 日）将可用 200 天。但是，如果没有可用的活动 ENS，成员国可以决定提前停用其国家 ICS 应用程序。 • 从 R2 开始，成员国方面的 NES 实施已为 ICS2 R3 做好准备。