XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System目标平台
硬件配置工具和 FPGA 原型...
随着互联网的快速发展，全球网络上传输的数据量稳步增长。不幸的是，成为垃圾邮件和网络钓鱼攻击受害者的风险也在增加。各种互联网网站都包含暴力或非法内容。作为针对此类内容的预防措施，可以使用网络过滤器。如今，普通互联网用户仅通过此类网络过滤器保护自己的网络。这需要很高的专业知识，而用户通常不具备这种专业知识。对于网络过滤器而言，这意味着用户必须了解所有包含非法内容的网站。频繁更改域名会使问题更加严重。因此，在互联网服务提供商 (ISP) 的接入区域中提供基本的安全功能（例如网络过滤器）是有利的。接入区域中的网络过滤器可减轻普通互联网用户的配置工作量，并为所有连接的用户提供最佳保护，防止有害影响。此外，由于访问区域对最终用户和攻击者是透明的，因此访问区域中的 Web 过滤器不会受到第三方操纵。因此，硬件原型由 ISP 管理员独家管理。为了方便 Web 过滤器配置，使用 QT [1] 开发了一个图形用户界面 (GUI)。此 GUI 提供加载和存储配置文件的功能。此外，还可以确认硬件的单独黑名单条目。硬件和软件都是安全访问节点 (SecAN) 项目的一部分。SecAN 项目负责普通互联网用户的互联网安全。它位于 ISP 的接入网络中，由三个硬件过滤器组成 - 所展示的 Web 过滤器、防火墙和入侵检测系统。作为硬件的目标平台，我们使用带有 FX70T FPGA 的 XILINX 评估板 [2]。
具有类脑神经适应能力的稳健且可扩展的超维计算
一、问题和动机物联网 (IoT) 促进了许多利用基于边缘的机器学习 (ML) 方法来分析本地收集的数据的应用。不幸的是，流行的 ML 算法通常需要超出当今物联网设备能力的密集计算。受大脑启发的超维计算 (HDC) 已被引入以解决这个问题。然而，现有的 HDC 使用静态编码器，需要极高的维数和数百次训练迭代才能达到合理的准确度。这导致了巨大的效率损失，严重阻碍了 HDC 在物联网系统中的应用。我们观察到一个主要原因是现有 HDC 的编码模块缺乏利用和适应训练期间学习到的信息的能力。相比之下，如图 1(a) 所示，人类大脑中的神经元一直在动态再生，并在学习新信息时提供更有用的功能 [1]。虽然 HDC 的目标是利用随机生成的基础超向量的高维性来将信息表示为神经活动的模式，但现有的 HDC 仍然很难支持与大脑神经再生类似的行为。在这项工作中，我们提出了动态 HDC 学习框架，可以识别和再生不需要的维度，以在显著降低维数的情况下提供足够的准确性，从而加速训练和推理。 II. 背景和相关工作 A. 物联网和基于边缘的学习 许多新颖的框架和库已经开发出来，以在资源受限的计算平台上定制流行的 ML 算法，包括 TinyML [2]、TensorFlow Lite [3]、edge-ml [4]、X-Cube-AI [5] 等。然而，这些学习方法通常需要大量的训练样本和多个训练周期，超出了当今物联网设备的能力。同时，利用目标平台的学习结构和特性，研究人员提出了许多提高基于边缘的学习效率的技术，例如分割计算 [6]、联邦学习 [7]、[8]、知识蒸馏 [9]。这些技术与我们的方法正交，可以与我们的方法集成，以进一步提高学习性能。
FY25-BASIC-RESERACH-REARZERAY- ...
此呼叫解决了对地面研究平台的需求，这些平台复制了未来的探索太空飞行任务，正如NASA HRP人为因素行为绩效元素或HFBP的持续研究所强调的那样。需要进行研究以表征和减轻相对于未来的月球任务和火星任务的个人和团队行为健康以及绩效成果；因此，需要准确反映未来太空飞行方案的平台（即类似物）。提案为解决长期空间任务的独特挑战的模拟环境的开发，适应和/或操作而建立创新的方法。研究重点未来的任务将超出当前的LEO能力，要求机组人员面临延长的禁闭时间，并且由于这些预期任务的地球距离距离地球距离很大，因此在船员自治方面的极端环境暴露。取决于目标任务（例如月球长，火星）和研究目标，当前和/或将来的类似物将需要增强或修改以准确模拟这些特定任务条件的范围。这种招标的主要目的是培养提出新颖和相关的模拟设施的研究，或者对现有的设施进行修改，以模拟长期Lunar和Mars任务的独特挑战。这涵盖了对真实空间任务的环境，操作和心理忠诚，重点是解决人类的行为健康和绩效风险。新的模拟研究设施的发展可能构成实际和财务限制。对问题的描述与行为健康和以性能为中心的空间探索研究的最前沿相结合，需要一致的努力来确保这些环境准确模拟NASA设计参考任务中概述的特定特定特定特征（DRM）。 这需要对每种任务类型的独特需求进行准确的了解，并承诺促进模拟设施的能力准确地反映这些要求。 目标是增加研究平台，模拟和设施，以加快技术，策略和对策的开发，测试和验证。 这可能是一种更实用的方法，可以识别和/或修改与太空飞行环境共享一个或多个特征的现有研究平台或设施，例如孤立，约束和极端平台（ICE）或一个孤立的，隔离的，受限制的和受控的平台（ICC）。 某些模拟特征的增强可以加快研究进步，关键任务技术的验证，运营策略以及长期太空任务的人类绩效对策。 此外，确保足够的资金和机构支持对于太空飞行模拟研究的进步和可访问性至关重要，强调了统一承诺，以提高模拟研究平台的忠诚度，可访问性和有效性。 提议者被鼓励考虑不仅与设施改进有关的增强功能，而且要考虑整个研究任务的实施。对问题的描述与行为健康和以性能为中心的空间探索研究的最前沿相结合，需要一致的努力来确保这些环境准确模拟NASA设计参考任务中概述的特定特定特定特征（DRM）。这需要对每种任务类型的独特需求进行准确的了解，并承诺促进模拟设施的能力准确地反映这些要求。目标是增加研究平台，模拟和设施，以加快技术，策略和对策的开发，测试和验证。这可能是一种更实用的方法，可以识别和/或修改与太空飞行环境共享一个或多个特征的现有研究平台或设施，例如孤立，约束和极端平台（ICE）或一个孤立的，隔离的，受限制的和受控的平台（ICC）。某些模拟特征的增强可以加快研究进步，关键任务技术的验证，运营策略以及长期太空任务的人类绩效对策。此外，确保足够的资金和机构支持对于太空飞行模拟研究的进步和可访问性至关重要，强调了统一承诺，以提高模拟研究平台的忠诚度，可访问性和有效性。提议者被鼓励考虑不仅与设施改进有关的增强功能，而且要考虑整个研究任务的实施。研究感兴趣的领域目标模拟任务和设施设计：该提案范围应围绕模拟环境的开发和/或增强，这将有助于减轻与个人和团队行为健康和绩效相关的风险所需的研究。可以考虑与技术开发人员，跨学科研究团队以及学术或行业合作伙伴的合作，以汇总专业知识和资源。建议应描述使用资金的使用将如何帮助开发或修改其模拟/设施和基础设施，以解决人类研究路线图中概述的HFBP目标平台/风险的一个或多个。方法还可以解决增强其模拟或目标误差，模拟基础设施设计，场景发展或技术集成进行研究或测试的努力。