XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System沙箱
使用混乱工程研究Kafka簇的异常检测
分布式系统正在在IT组织中广泛采用。这些系统中的监视故障，包括松散的耦合应用程序，很麻烦，需要手动关注。本研究重点是在运行Kafka的沙箱中实现异常检测，以自动检测故障。用于训练和测试模型，“混乱工程”用于将受控故障注入系统。由于沙盒当前不在负载下，因此创建了负载模拟器以模拟五种不同的方案：恒定负载，线性增加负载，线性减小负载，正弦负载和现实生活中的场景负载。该研究还研究了从5、10到未来30分钟的各种预测范围上预测指标的能力。预测模型显示出不同的性能结果，具体取决于沙箱上的当前负载和预测度量，因为一些指标显示出较高的波动性，从而导致预测性能较差。总体而言，增加预测范围会导致预测较差，但在合理的利润率之内。该研究得出的结论是，CPU使用度量对于现实生活中的模拟以及所有模型的正弦载荷表现最佳。对于线性增加，消费者组滞后的指标对于所有型号都是最好的。该度量在线性减少载荷期间也对LSTM表现最好。但是，KNN最好的指标是网络错误增加和内存使用量。隔离森林的最佳指标是主题偏移。在整体模型性能方面，KNN是现实生活模拟和线性增加负载的最佳选择。对于持续的模拟，Kafka延迟是LSTM和KNN的最佳指标，而网络错误最适合隔离林。隔离森林最适合正弦，线性减少和恒定模拟。该研究还得出结论，与常规负载模拟相比，沙盒中的混乱工程能够注入足够的误差，以使模型对负载的反应不同。本研究中引入的新方法提供了一种方法，用于使用混乱工程在测试环境中建立机器学习模型，而无需生产数据或现实生活中的使用。
生成式人工智能：商业应用的潜力与挑战
交流伊始，Antonio Novo 详细介绍了集群 IDiA 在人工智能领域的经验。该集群与人工智能的具体接触始于 2016 年左右，当时他们组建了一个由汽车和航天公司牵头的小组，探索大数据和人工智能在先进制造业中的应用。该集群已经执行了几个重大项目，包括在现实环境中集成 4000 多个机器人，以及将人工智能应用于工业，特别是用于产品和组件质量验证、信息分类和理解工业过程中的语义关系。他们还探索基于人工智能的维护策略。在生成式人工智能方面，集群 IDiA 成立了一个工作组，与大学合作并会见高级专家，以了解该技术的潜力和局限性。该组织已经在集群层面启动了一个沙箱来试验这项人工智能技术。
联想 Chromebook Plus 二合一（14 英寸，10 英寸）
卓越的安全性 联想 Chromebook Plus 2 合 1（14 英寸，10 英寸）从各个角度提供网络保护，包括网络摄像头隐私快门和可选指纹读取器。由于 ChromeOS 是开箱即用的最安全的操作系统，因此无需防病毒软件。除了集中管理控制和全天候访问 Google 支持外，这款 Chromebook Plus 还采用“纵深防御”提供多层保护，包括用于安全登录的双因素身份验证和防病毒安全沙箱。验证启动功能可自我检查恶意软件并自动修复损坏，而定期自动更新可使设备保持最新状态以抵御最新的安全威胁。Google H1 安全芯片由 Google 专门设计，可防范病毒、网络钓鱼攻击和暴力密码尝试等威胁，让教育工作者更加安心。
2.0编辑6G研讨会通讯
促进全球合作伙伴关系：加强政府，学术界和行业之间的合作，以驱动6G的全球协同作用。跨国研讨会：举办定期的国际研讨会，以保持6G目标，促进标准化和支持持续的创新。在开放式API和标准上进行合作：鼓励合作以开放的API治理框架开发可互操作的可互操作解决方案。增强研究与技术转移：促进AI驱动网络管理和非事物网络（NTN）联合研究的大学 - 工业合作伙伴关系。和谐标准：形成工作组，以使跨区域的标准保持一致，从而支持灵活的，未来的标准化。在频谱中创新：促进对话频谱需求，探索用于创新频谱共享解决方案的监管沙箱。投资可持续性：优先考虑可持续性网络研究，将安全和环保的设计整合到6G开发中。
包容性增强和虚拟现实：研究议程
摘要增强现实和虚拟现实体验给残疾人带来了重大障碍，使他们难以充分参与沉浸式平台。虽然研究人员已经开始探索解决这些无障碍问题的潜在解决方案，但我们目前缺乏对需要进一步研究的研究领域的全面了解，以支持包容性 AR/VR 系统的开发。为了解决当前的知识空白，我们与相关利益相关者（即学术研究人员、行业专家、有残疾生活经历的人、辅助技术人员以及残疾人组织、慈善机构和特殊需要教育机构的代表）领导了一系列多学科沙箱，共同探索研究挑战、机遇和解决方案。根据参与者分享的见解，我们提出了一个研究议程，确定了与特定形式的残疾（即涵盖身体、视觉、认知和听力障碍的范围内）相关的需要进一步研究的关键领域，包括与开发更易于访问的沉浸式平台相关的更广泛的考虑。
迅速在银行采用AI，但稳定地
1。奠定基础：确定采用AI的简单，高影响的用例。了解AI功能和局限性有助于确定适合自动化的任务。这需要通过传统现代化，数据准备，软件开发生命周期的优化以及技术和基础设施自动化的准备就绪。银行可以在沙箱环境中处理AI概念证明（POC），从而最大程度地减少了对运营和客户的破坏风险。例如，JP Morgan使用这种方法来审查LLM可以使用的应用程序，从而确保了低风险和数据敏感性。一旦银行符合基本合规性要求，例如法律和道德义务，治理，负责任的数据收集和使用（包括数据安全和隐私保护），以及无偏见的，可解释的算法结果 - 它可以促进AI使用。这有助于证明投资合理。一旦银行符合基本合规要求 - 法律和道德义务，治理，负责任的数据收集和使用（包括数据安全和隐私保护），以及无偏见的，可解释的算法结果 - 它可以宣传AI使用并证明投资合理。
解决注射拥塞的解决方案
本文介绍了名为Scope（二级拥塞期权平台交换）的当地灵活性市场的设计。的目的是在分销网络级别部署本地市场，以避免拥堵并通过充分利用灵活的资产来将更多的可再生能源整合到网格中。范围提出了一种创新的设计，其中所有能源和财务交流都是在分散的能源生产者和灵活性提供者之间以对等为基础进行的，从而消除了DSO购买灵活性本身的需求。与所涉及的挑战一起讨论了该市场中该市场参与者的各种激励措施。主要挑战涉及监管，算法（BID匹配算法）和仿真方面（衡量财务和网络可靠性影响）。也根据矿石网络中的示威者讨论了实际实施方面。其中包括选择试验区，后备解决方案，调节沙箱和网络安全。与能源部门不同参与者的初步研究和讨论表明，提议的设计对电气行业引起了极大的兴趣，具有加速能源过渡的巨大潜力。
气候与可持续发展的最终报告
• Craft 呼吁提出专注于量子问题制定的提案，以推动有前景的概念验证和原型开发。 • 建立专注于特定问题领域或挑战的跨学科“卓越中心”，由于固有的研究风险，采用快速失败的方法。 • 创建适合问题领域专家需求的量子算法库。 • 确保充分使用量子计算硬件和软件功能。 • 为问题领域专家提供量子科学和技术培训。 • 定义特定于应用程序的基准来评估量子技术和算法。 • 确定每个问题领域内的关键重大挑战。 • 创建一个将量子技术与能源基础设施连接起来的量子沙箱。 • 为当前和未来的成就设计创新和实用规模的算法。 • 扩大劳动力并探索国际合作机会。 • 强调共同设计以优化量子算法/软件和硬件。 • 以一致和适当的方式清晰地描述量子硬件资源估计在优化、化学和预测领域的概念验证中展示加速性能。 • 认识到混合方法在制定用例特定策略和基准方面的重要性。
公告网络计量生成器运算符
公告日期发布日期：2021年10月25日至：所有许可的电力分销商所有其他有关方面re：有资格在分销客户运行的地方进行净计量，但不拥有该公告的可再生能源生成设施。该公告规定了安大略省能源委员会（OEB）员工的观点，可以使自己的能量客户提供“有资格的客户”，但要运行“有资格的机器人”。发电设施。1。背景在安大略省，净计量由O. Reg管辖。541/05（净计量）根据1998年的《安大略省能源委员会法》（OEB法案）进行。 这是一种计费安排，分销商的客户（在规定中称为“合格发电机”）可以为客户在客户将客户传达到分销商的分配系统中产生的任何超额可再生电力的价值而获得电力信用。 OEB员工通过创新沙箱收到了请求，以指导电力分销商是否可以视为“合格的发电机”，因此如果客户运行但不拥有发电设施，则能够参与净计量。 2。 合格的发电机不必拥有OEB法案将“生成器”定义为“拥有或经营生成设施的人”的发电设施（重点添加）。 使用“或”表示一个人不需要拥有并操作生成设施才能被视为“发电机”；一个就足够了。541/05（净计量）根据1998年的《安大略省能源委员会法》（OEB法案）进行。这是一种计费安排，分销商的客户（在规定中称为“合格发电机”）可以为客户在客户将客户传达到分销商的分配系统中产生的任何超额可再生电力的价值而获得电力信用。OEB员工通过创新沙箱收到了请求，以指导电力分销商是否可以视为“合格的发电机”，因此如果客户运行但不拥有发电设施，则能够参与净计量。2。合格的发电机不必拥有OEB法案将“生成器”定义为“拥有或经营生成设施的人”的发电设施（重点添加）。使用“或”表示一个人不需要拥有并操作生成设施才能被视为“发电机”；一个就足够了。的确，在一个发电设施的所有权和运营依赖于不同的人的情况下，OEB签发单独的发电许可的做法。在这种情况下，操作员将是根据其与第三方所有者的法律安排条款确定
1338.pdf 第 55 届 LPSC（2024 年）
利用行星科学数据试验新兴人工智能和增强现实技术，开展 STEM 教育和公众推广。王平 1、洪鹏宇 2、Kristin Bass 3、Nicholas Dygert 1、Jeffrey Moersch 1、Vasileios Maroulas 1、黄诗纯 1、Stan Tomov 1、Quinn Argall 4、Shalaunda Reeves 1、Melody Hawkins 5、Janine Al-Aseer 1、Helen Zhang 6、Flora Yu Zhu 7、Alice Zhitong Zou 8、徐德佳 9 和安飞 10。1 大学。田纳西大学诺克斯维尔分校 (pwang27@utk.edu)、2 布兰迪斯大学、3 Rockman 等合作社、4 美国科学与能源博物馆、5 诺克斯县学区、6 波士顿学院、7 大颈南高中、8 谷地基督教高中、9 德克萨斯大学奥斯汀分校、10 大学科克分校简介：人工智能 (AI) 迅速渗透到几乎各行各业和每个职业，这要求我们采取创新方法在所有环境中促进公众的 AI 素养和教育 [1]。因此，在过去几年中，我们一直在尝试将新兴 AI 作为一种工具，利用行星科学数据通过各种项目和活动在内华达州南部和现在的田纳西州东部进行 STEM 教育和公众宣传。我们还在设计和实施中使用了增强现实 (AR)。本摘要的目的是介绍我们使用新兴人工智能和增强现实工具的努力，通过跨学科的方法和实验精神，扩大高中生和广大公众对行星科学以及人工智能和增强现实新技术的认识。发展：高质量的火星图像，包括 HiRISE（高分辨率成像科学实验）图像和 NASA PDS [2] 上的探测器的其他图像，为公众提供了前所未有的详细探索火星的机会。然而，仅仅观察这些图像并不能充分认识到这些图像的科学意义。2020 年，我们在内华达大学拉斯维加斯分校的 Marjorie Barrick 艺术博物馆开发并实施了一项增强现实计划，我们让青少年和他们的家人使用博物馆的增强现实沙箱模拟火星表面特征，包括陨石坑和冲积扇。增强现实沙箱是一个 3D、交互式、动态工具，有助于了解地图和地形。借助专业软件，我们能够将等高线映射到沙子上，并随着沙子的实时移动而进行调整。我们开发并实施了一系列课程，名为 HiRISE+AI，采用以应用为中心的方法，面向高中生。我们使用 Amaud Bodin 的 Python for High School [3] 和 Coursera 卷积神经网络的大量修订版作为我们的基本学习材料。我们利用 AI 支持的资产（包括音乐和语音）创建了“太空主题 AI 实验”播客系列 [4]。我们通过定制的 HiRISE 向公众介绍了 NASA PDS 的 HiRISE 图像数据