XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System硬件的
基于商用现货硬件的低成本、紧凑、可重构机载数据采集系统的飞行测试与评估
图 1 Extra 300 ................................................................................................................................................43 图 2 后仪表板 ................................................................................................................................................43 图 3 Red Bull 飞机上使用的视频设备 ........................................................................................................44 图 4 GRT 发动机信息系统 .............................................................................................................................44 图 5 GRT EIS 传感器 .............................................................................................................................45 图 6 GRT 姿态、航向和参考系统 .............................................................................................................45 图 7 GRT 磁力计 .............................................................................................................................................46 图 8 GRT 电子飞行信息系统 .............................................................................................................................46 图 9 后处理器用户界面 .............................................................................................................................47 图 10 调用子 VI 的参考节点方法 .............................................................................................................48 图 11 数据查看器 .............................................................................................................................
空间中的机器学习：用于空间应用程序的机器学习算法和硬件的审查⋆
摘要。现代卫星的复杂性正在增加，因此需要说话和昂贵的机上解决方案，以提供故障检测，隔离和恢复（FDIR）功能。尽管FDIR对于卫星系统在飞行中的安全性，自主权和可用性中至关重要，但空间行业清楚地需要更适合适应性，可扩展性和具有成本效益的解决方案。本文探讨了空间部门和商业部门所列出的机器学习错误检测和预后算法的当前状态。尽管以前在商业领域进行了错误检测和预后，但大多数商业应用并不受到空间环境中操作施加的功率，质量和辐射公差约束的限制。因此，本文还讨论了几个商业现成的（COTS）多核微处理器-Small-足迹板，将作为可能的测试台进行探索，以将来将来整合到卫星内部的轨道示威者中。
对多核边缘神经形态系统的映射算法和路由硬件的共选
Last but not least, the project will bridge the gap between hardware and software models by investigating mapping strategies targeting the following design constraints: (a) co-design and co-optimization with the underlying routing mechanism, so that smart mappings can allow more lightweight multicast hardware, (b) co-optimizing the SNN partitioning step with the placement one for efficient mapping of large scale SNNs to highly-parallel神经形态硬件。
检查使用人工智能来增强计算机硬件中的安全措施，包括检测基于硬件的漏洞
3纽黑文大学摘要的高级技术解决方案工程师： - 本文研究了人工智能（AI）技术的整合，以在计算机硬件中加强安全措施，主要侧重于主动识别和缓解基于硬件的漏洞和攻击。随着数字景观的发展，确保计算机系统的鲁棒性变得越来越关键。传统的安全方法通常在解决基础体系结构中固有的脆弱性的复杂硬件级别威胁方面通常不足。该研究深入研究AI算法，机器学习模型和神经网络的应用，以增强安全系统的检测功能，从而能够早期识别和对与硬件有关的威胁的响应。通过利用AI，该研究探讨了对系统行为，异常检测和模式识别的实时分析的潜力，以识别指示硬件攻击的不规则性。此外，该论文研究了AI驱动系统在快速发展的网络安全景观中动态发展和应对新兴威胁的适应性。调查的关键方面包括对现有AI驱动的安全解决方案的深入分析，它们在减轻硬件漏洞方面的有效性以及它们为潜在攻击提供主动防御的能力。本文还探讨了为硬件安全实施AI时的挑战和考虑因素，例如需要强大的培训数据集，模型可解释性和道德含义。这项研究的发现通过提出一种将AI集成到计算机硬件的防御机制中的整体方法，这有助于持续有关加强网络安全措施的论述。这项研究所获得的见解对设计有弹性的硬件体系结构和开发自适应安全协议有实际影响，以保护数字时代的不断发展的威胁。关键字： - 人工智能，安全措施，计算机硬件，网络证券，异常检测，网络威胁，驱动的安全性。简介： - 在数字技术的快速前进的景观中，复杂的网络威胁的扩散对计算机硬件的安全构成了前所未有的挑战。随着我们对互连系统的依赖的增长，对超越传统范式的强大安全措施的需求也在增长。本文努力研究人工智能（AI）在计算机硬件内强化安全措施中的变革性作用，特别是针对基于硬件的漏洞和攻击的检测和缓解。[1]计算体系结构的演变带来了复杂的互连设备的网络，形成了我们现代数字基础架构的骨干。但是，这种复杂的互连性将这些系统暴露于无数的安全风险，其中许多系统利用了将漏洞深深嵌入硬件本身。主要基于软件的传统安全方法通常很难识别和中和源于硬件级别的威胁。这种缺陷使计算机系统容易受到可能损害数据完整性，机密性和整体系统功能的攻击。将AI集成到硬件安全领域代表了我们的网络威胁方法的范式转变。AI技术，包括机器学习模型，神经网络和高级算法，提供了积极主动和适应性防御机制的希望。本文的关键重点之一是探索AI如何通过实现对系统行为的实时分析来彻底改变基于硬件的漏洞的检测。通过利用AI，安全系统可以超越常规的基于签名的方法，并动态适应不断发展的威胁景观。对基于硬件的漏洞的检测需要与传统上网络安全采用的反应性立场背道而驰。AI通过其对异常检测和模式识别的能力，使安全系统能够预测并应对潜在威胁。面对迅速发展的网络威胁，这是剥削新型脆弱性的，这是至关重要的，通常是
机器学习辅助构建用于噪声量子硬件的浅深度动态假设
门保真度。然而，这些方法中的大多数通常需要大量的预电路测量，这会显著增加计算开销。此外，NISQ 架构的噪声可以从根本上改变动态电路的设计。从池中选择运算符和由此产生的幺正运算可能会与最佳结果有显著偏差，因为它的构造高度依赖于测量（当使用 NISQ 硬件时会产生误差）。因此，在构建动态假设时，减少量子资源的利用至关重要。在这方面，我们应该优先使用基于第一性原理或借助机器学习的方法。这些方法有可能绕过 NISQ 架构带来的任何挑战，避免潜在的陷阱。在这项工作中，我们介绍了一种新方法，它将无监督机器学习 (ML) 技术与基于多体微扰理论的第一性原理策略相结合。最终成果是一个动态构建的假设，它在紧凑性和表现力之间取得了非凡的平衡，所有这些都是在没有大量预电路测量负担的情况下实现的。这个紧凑的假设让我们能够获得分子能量和波函数，这对于准确评估各种分子特性至关重要。它使我们能够探索目前传统计算机无法触及的新化合物和现象。
支持硬件的治理机制：开发技术解决方案，以豁免在出口控制分类编号3A090和4A090
我们正处于历史上特别脆弱的时刻。在过去的十年中，一系列新兴技术的进步令人叹为观止，这些技术有可能在全球变化的规模上广泛改善人类健康和福祉，但如果不明智地统治，这也会带来灾难性的风险。人工智能（AI）因其进度速度和应用的范围而脱颖而出，但AI系统本质上是双重使用的。基础模型越来越广泛的能力扩展到实现生物恐怖主义，虚假信息运动和其他危害。目前，滥用技术的能力大大超过了管理它的能力。RAND Global和新兴风险部门的技术和安全政策中心正在通过一个研究项目来帮助解决这一不对称性，该项目旨在识别和评估高级AI加速器芯片的各种支持硬件的治理机制，并提出支持其实施的政策选择。该研究项目的最终报告将于2024年春季发布，其中包括与更多专家合作的研讨会和见解的结果，并纳入了进一步的同行评审。这项研究已经进行，美国工商部的工业和安全局（BIS）发布了一项出口控制临时最终规则，以限制中国访问高级AI ACELERATOR芯片，这些芯片有助于开发Frontier AI系统，该系统具有可能威胁美国国家安全利益的能力。1 Rand在这一领域的正在进行的工作应证明在告知Inders Insport of Insport（RFC）的技术解决方案以帮助实现出口控制政策目标方面非常有价值。 为了及时告知这一新兴政策空间并支持BIS的RFC，Rand以本工作论文的形式发布了我们的工作的相关部分。 我们希望这份工作文件将由美国高级计算机和超级计算机制造商进行审查，并且它有助于在美国决策者和行业领导者之间进行对话，以限制与高级计算芯片出口相关的新兴国家安全风险的新方法。1 Rand在这一领域的正在进行的工作应证明在告知Inders Insport of Insport（RFC）的技术解决方案以帮助实现出口控制政策目标方面非常有价值。为了及时告知这一新兴政策空间并支持BIS的RFC，Rand以本工作论文的形式发布了我们的工作的相关部分。我们希望这份工作文件将由美国高级计算机和超级计算机制造商进行审查，并且它有助于在美国决策者和行业领导者之间进行对话，以限制与高级计算芯片出口相关的新兴国家安全风险的新方法。
加速基因组分析：持续发展之路的入门指南
摘要 — 基因组分析从根本上始于一个称为读取映射的过程，其中将生物体基因组的测序片段与参考基因组进行比较。读取映射目前是整个基因组分析流程的主要瓶颈，因为最先进的基因组测序技术能够比用于分析基因组的计算技术更快地对基因组进行测序。我们描述了显著提高读取映射性能的持续历程。我们解释了最先进的算法方法和基于硬件的加速方法。算法方法利用基因组的结构以及底层硬件的结构。基于硬件的加速方法利用专门的微架构或各种执行范例（例如，在内存内部或附近处理）。我们最后指出了采用这些硬件加速读取映射器的挑战。
如果欧洲支持新的人工智能硬件会怎样？
欧洲可以通过支持人工智能 (AI) 新硬件的开发来获得竞争优势。目前最先进的硬件并未针对机器学习进行优化，学术界和私营部门的研究都已开始产生新的设计。与此同时，随着越来越多的消费者和公司希望获得机器学习应用程序，对更省时、更节能的机器学习硬件的需求也在增加。欧盟 (EU) 有机会利用其强大的人工智能产品监管框架作为信任和安全的标志，同时投资支持下一代硬件，为欧洲的高科技产业开辟新市场。如果欧盟制定一项通过研究和经济政策支持这些技术的连贯计划，会发生什么？