XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System架构
是基于人造群智能的新基础AI架构
我有计算机科学的孟。在云体系结构，人工智能，机器学习，深度学习，图像处理，计算机视觉和高性能计算方面进行了正式教育，我写了关于计算心理学的论文，关于如何以及为什么深度学习神经网络互操作数据的研究以及对机器学习模型的含义。
标题页：评估支持研究的高级计算基础架构的价值：为研究政策提供信息的新工具Winona G. Snapp-Chi
John Towns 4 Craig A. Stewart 5* 1 Pervasive Technology Institute, Office of the VP for IT, Indiana University, Bloomington, IN, 47408, USA 2 Research Technologies, Office of the VP for IT, Indiana University, Bloomington, IN, 47408, USA 3 Rosen Center for Advanced Computing, Purdue University, West Lafayette, IN 47906, USA 4 National Center for超级计算申请，伊利诺伊大学Urbana-champaign，Urbana，IL 61801，美国5计算机科学系，印第安纳大学，布卢明顿，印第安纳州布卢明顿，47408 * jtowns@illinois.edu（城镇），stewart@iu.edu（stewart）利益宣言（资金来源）作者宣布已宣布财务支持，以进行本文的研究，作者身份和出版，特别是NSF奖，特别是：towns（Snapp-Childs IU-Childs IU-Concontract Pi Pi）（Snapp-Childs iu concontract Pi）（＃10555555555545，＃1545，＃1545，＃1545，汉考克（＃1445604，＃2005506）; Xiaohui Carol Song（Smith，Co-Pi）（＃2005632）和IU Pervasive技术研究所的支持。致谢这项工作得到以下组织的支持：？国家科学基金会赠款：Towns（Snapp-Childs IU分包PI）（＃1053575，＃1548562）;汉考克（＃1445604，＃2005506）; Xiaohui Carol Song（Smith，Co-Pi）（＃2005632）。Snapp-Childs还得到了印第安纳大学Pervasive Technology Institute的支持。我们感谢Kristol Hancock的编辑和Katja Bookwalter的图形设计。
物联网生态系统和移动优先架构
国际计算机工程技术杂志（IJCET）第16卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。2423-2438，文章ID：IJCET_16_01_173在https://iaeme.com/home/issue/issue/ijcet?volume=16&issue = 1 ISSN印刷：0976-6367; ISSN在线：0976-6375;期刊ID：5751-5249影响因子（2025）：18.59（基于Google Scholar引用）doi：https：//doi.org/10.34218/ijcet_16_01_173©iaeme Publication
FASQuiC：可扩展自旋量子比特控制的灵活架构
摘要 随着扩展成为大规模量子 (LSQ) 计算的关键问题，硬件控制系统的资源成本将变得越来越高。本文介绍了一种适用于自旋量子位的信号生成紧凑型直接数字合成 (DDS) 架构，该架构在波形精度和同步通道数量方面是可扩展的。该架构可以以 5 GS/s 的速度产生斜坡、频率梳和任意波形生成 (AWG) 的可编程组合，最坏情况下的数字反馈延迟为 76.8 ns。基于 FPGA 的系统具有高度可配置性，并利用比特流切换来实现可扩展校准所需的高灵活性。该架构还提供 GHz 速率多路复用 I/Q 单边带 (SSB) 调制，用于可扩展反射测量。该架构已在 Xilinx ZCU111 FPGA 上的硬件中得到验证，展示了复杂信号的混合以及多路复用控制和测量的频率梳生成的质量。这种设计的主要优势在于提高了数模转换器 (DAC) 频率斜坡的控制能力，与现有的基于 AWG 的架构相比，内存需求降低了几个数量级。单通道硬件非常紧凑，默认配置下，一个 DAC 通道仅占用 2% 的 ZCU111 逻辑资源，为集成反馈、校准和量子误差校正 (QEC) 留下了大量电路资源。
三层物联网架构中的后量子身份验证和完整性
物联网 (IoT) 是一个不断发展的技术领域，已被确定为增强行业运营和性能的关键工具。随着物联网在全球范围内的部署，威胁也在不断增加；因此，安全性，尤其是身份验证和完整性，是一个关键的考虑因素。未来的一个重大威胁是量子攻击，只有使用后量子 (PQ) 密码系统才能击败它。美国国家标准与技术研究所 (NIST) 已选定用于 PQ 安全性的新型数字签名 (DS) 标准。然而，物联网有其自身的技术挑战，因为分配给传感器和其他类似设备的资源有限。因此，这些 PQ 方案在物联网中的使用和适用性仍然是一个开放的研究领域。在本文中，我们确定了一个由三个不同层构建的物联网架构，分别由服务器、网关和物联网设备表示。我们首先测试 PQ DS 方案标准并将其与当前标准进行比较，以评估它们在此架构中提供身份验证和完整性的实用性。然后，根据相应设备（服务器、网关、物联网设备）的特点和安全属性（认证、完整性）在每一层选择最合适的PQ方案。最后对所选择方案进行实验，并给出使物联网通信和交互PQ安全的架构模型。
用于简化航空公司的微服务架构...
软件工程师摘要微服务体系结构已成为一种现代化航空公司管理系统的变革性方法。本文探讨了微服务在简化航空公司运营，提高可扩展性，提高维护和促进敏捷性的作用。该研究概述了实施，提出案例研究的最佳实践，并讨论了复杂性，安全性和整合等挑战。突出显示了微服务的好处，包括模块化，容错性和操作效率。这些发现表明了微服务如何通过提供灵活性和实时响应能力来改善航空公司管理系统，从而使它们成为未来航空IT基础架构的引人注目的解决方案。1。简介航空公司在管理其复杂运营方面面临重大挑战，包括飞行计划，票务，行李处理和维护。传统的整体体系结构通常会阻碍可扩展性和快速创新，从而使现代化至关重要。微服务体系结构将整体应用分解为较小的独立服务，为这些挑战提供了可行的解决方案。通过采用基于微服务的方法，航空公司可以实现更好的资源利用，改善客户服务并确保系统弹性。本文探讨了微服务如何简化航空公司管理系统，其实施策略及其对运营效率的影响。2。尽管这种方法工作了数十年，但它在可伸缩性，可维护性和系统升级方面提出了挑战。航空公司管理系统中的微服务体系结构微服务体系结构通过提供模块化，灵活且可扩展的方法来处理航空业的复杂运营，从而改变了航空公司管理系统。传统的航空公司IT系统通常是整体的，在此功能（例如飞行计划，乘客管理，行李处理和票务）等所有功能都紧密耦合在一个应用程序中。微服务将这些功能分解为通过API进行通信的较小独立服务，从而使航空公司能够实现更大的敏捷性和效率。航空公司管理中微服务最重要的优势之一是它们根据需求扩展单个组件的能力。例如，在高峰旅行季节，与预订和签到有关的服务可以独立缩放，而不会影响其他系统组件。这种动态可伸缩性可确保航空公司系统保持响应能力，并能够处理高交易量而无需停机。此外，微服务通过将故障隔离到特定服务来促进更具弹性的基础架构。如果在行李跟踪中出现问题
Oracle云基础架构：符合数据隐私和主权的领先分布式云
Enterprise Edition Options: Multitenant 54,250 11,935 2,712,500 596,750 Real Application Clusters 71,300 15,686 3,565,000 784,300 Real Application Clusters One Node 31,000 6,820 1,550,000 341,000 Active Data Guard 35,650 7,843 1,782,500 392,150 Partitioning 35,650 7,843 1,782,500 392,150真实申请测试35,650 7,843 1,782,500 392,150高级压缩35,650 7,843 1,782,500 392,150 392,150高级安全46,230 2,230 2,230 2,2325,325,32511,11,32511,32511,11,32511,11,32511,11,11,32511,11,32511,32511,11,11,32511,11,11,32511,11,3232511,3232511,11111 1,782,500 392,150数据库保险库35,650 7,843 1,782,500 392,150 Timesten Timesten application-tier-tier-tier数据库CACHE 71,300 15,686 3,565,000 784,784,784,300数据库内存71,300 Database 71,300 15,686 3,686 3,686 3,5000,344,34,34,34,34,34,344,344,344,344,300,000,300,000,300,000，livem livent 23,250 5,115 1,162,500 255,750 Tuning Pack 15,500 3,410 775,000 170,500 Database Lifecycle Management Pack 37,200 8,184 1,860,000 409,200 Data Masking and Subsetting Pack 35,650 7,843 1,782,500 392,150 Cloud Management Pack for Oracle Database 23,250 5,115 1,162,500 255,750
NVIDIA DGX SUPERPOD：AI领导力的下一代可扩展基础架构
linkx电缆和收发器旨在最大程度地提高高性能计算网络的性能，需要在计算节点和开关节点之间进行高带宽，低延迟连接。nvidia在以太网和EDR，HDR，NDR和XDR中提供了该行业最完整的25、100、200和400GBE系列之一，包括直接连接铜电缆（DACS），铜分配器电缆，Active Ottical Cables（AOC）以及从0.5m到10kM的宽范围。除了满足以太网和IBTA标准外，NVIDIA还测试了端到端环境中的每种产品，确保了小于1E-15的位错误率。
一种具有自主规则学习和利用图像或文本进行泛化能力的人工智能非图灵计算机架构
自现代计算机历史开始以来，图灵机一直是大多数计算设备的主导架构，它由三个基本组件组成：用于输入的无限磁带、读写头和有限控制。在这种结构中，读写头可以读取的内容（即比特）与其写入/输出的内容相同。这实际上不同于人类思考或进行思维/工具实验的方式。更准确地说，人类在纸上想象/书写的是图像或文本，而不是它们在人脑中所代表的抽象概念。这种差异被图灵机忽略了，但它实际上在抽象、类比和概括中起着重要作用，而这些对于人工智能至关重要。与这种架构相比，所提出的架构使用两种不同类型的读写头和磁带，一种用于传统的抽象比特输入/输出，另一种用于特定的视觉输入/输出（更像是一个屏幕或一个带有摄像头观察它的工作区）。抽象比特与具体图像/文本之间的映射规则可以通过卷积神经网络、YOLO、大型语言模型等神经网络实现，准确率较高。作为示例，本文介绍了新的计算机架构（我们在此简称为“任氏机”）如何自主学习特定域中的乘法分配属性/规则，并进一步使用该规则生成一种通用方法（混合在抽象域和特定域中）来计算基于图像/文本的任意正整数的乘法。
管理数字公共基础架构作为共享
3多中心原则认识到参与决策的多样性，以及多个政治决策中心的重要性 - 此类中心分布在规模（地方，国家，地区，全球）和部门，并涉及正式和非正式措施。一般参见，·卡罗来纳州Aguerre，Malcolm Campbell-Verduyn，Jan Aart Scholte，“全球数字数据治理：多中心视角”，第1届ED（Routledge，2024）