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1。LIDAR线程。几天后会写更长的文章。…
11。$ lazr。Mercurial 20岁的创始人。彼得·蒂尔（Peter Thiel）支持。强大的专利组合。超过50个“合作伙伴”准备购买一次
与Intel SGX多线程的DNA对齐工作负载的性能分析
抽象数据机密性是数字时代的关键问题，影响了用户与公共服务之间以及科学计算组织与云与HPC提供商之间的互动。并行计算中的性能是必不可少的，但对于建立受信任的执行环境（TEE）以确保遥远环境中的隐私通常会对执行时间产生负面影响。本文旨在分析在英特尔SGX处理器机密的飞地内执行的DNA对齐（Bowtie2）的平行生物信息学工作负载的性能。结果提供了令人鼓舞的见解，内容涉及在大型数据集上使用基于SGX的TEE进行并行计算的可行性。调查结果表明，在高平行化条件下，并具有两倍的线程，在SGX飞地中执行的工作负载平均比非固定执行快15％。这种经验证明支持基于SGX的TEE有效平衡隐私需求与高性能计算的需求的潜力。
使用GPU和多线程的优化视觉变压器训练
摘要 - 传统的卷积神经网络（CNN）通常在捕获各种数据集中的复杂空间关系和细微的模式方面遇到困难。为了克服这些限制，这项工作先驱，使视觉变压器（VIT）模型的应用在计算机视觉领域引起了显着关注，因为它们能够通过自我意见机制在图像中捕获图像中的长期依赖性的能力。然而，培训大量参数的大规模VIT模型会带来计算挑战。在本文中，我们提出了一种优化的方法，用于培训VIT模型，该模型利用图形处理单元（GPU）的并行处理功能，并使用多线程优化了计算工作负载分布。在CIFAR-10数据集上对所提出的模型进行了训练和测试，并在100个时期后达到了99.92％的出色精度。与现有方法相比，实验结果揭示了我们方法在优化训练效率方面的有效性。这强调了VIT模型的出色性能及其革新图像分类任务的潜力。索引术语 - CIFAR-10数据集，卷积神经网络（CNN），GPU，图像分类，多线程，视觉变压器（VIT），注意机制
调查IoT线程网络中的安全漏洞
●2014年7月，线程组的启动仅考虑了一个目的：提供最佳的方法来连接和控制房屋和建筑物中的小工具。●线程是由行业领先的技术公司开发的基于IPv6的网状网络协议，用于将房屋周围和建筑物彼此之间的产品连接到互联网和云。●线程堆栈是一个开放标准，它是建立在现有电气和电子工程师研究所（IEEE）和互联网工程工作组（IETF）标准的基础上的，而不是全新的标准。●线程网络易于安装，高度安全，可扩展到数百个设备，并开发用于在低功率IEEE 802.15.4芯片组上运行。
遵循社会导航中的人线程
本文提出了一个社会导航的社会动态适应模型（SDA），该模型涉及机器人在以人为中心的环境中导航的能力，同时保持安全的距离并遵守这种规范。关键挑战是处理人类的传统，从机器人的角度和复杂来计算，它们可以部分观察到。提出的SDA模型使用了两个阶段的增强学习框架 - 工作：第一阶段涉及学习编码人类轨迹，第二阶段侵入了机器人的国家行动历史中的社会动态。这种方法已在栖息地3.0平台上进行了测试，在查找和关注Humans方面取得了最新的性能。此工作的扩展版本可在以下网址获得：https：//arxiv.org/abs/2404.11327。
AIAA DEIC 数字线程立场文件报告
数字生态系统代表数据环境和基础设施，可在产品设计、制造和现场操作/支持时实现数字孪生、数字线程和数字系统模型之间的互连。技术堆栈支持产品的多个数字表示之间的数据交换，从而实现产品的随时间演变。该系统架构与技术无关，因为特定工具和供应商产品是可互换的，并且预计会随着新数字功能的引入而发生变化。因此，正确设计和管理数字生态系统架构对于确保产品在其生命周期内所有数字变体之间的灵活性和连通性至关重要。
AIAA DEIC 数字线程立场文件报告
数字线程描述了模型与相关产品开发信息的全面联系，涵盖了整个产品生命周期，并包括系统开发中的客户、供应商和合作伙伴。感兴趣的系统可以是产品或服务，也可以像系统的定义一样广泛。数字线程无缝连接产品生命周期中的信息，以便深入了解、跟踪和重复使用从开始到维持所获得的知识。数据和信息是在数字化（无需手动交接）、可扩展且灵活的框架中生成和使用的。NIST 将数字线程基于模型的工程 (MBE) 定义为“一种使用数字模型来驱动所有工程活动的产品开发、制造和生命周期支持方法。”
全球趋势，本地线程。 1992年至2016年之间墨西哥和阿根廷可再生能源研究的主题取向
抽象设置研究议程需要大量资源分配。非霸权国家缺乏影响知识生产全球趋势的手段。仍然可以提供一些保证金。通过选择要重点关注的特定主题，这些国家建立了针对全球问题的国家方法。本文探讨了两个拉丁美洲国家，即墨西哥和阿根廷如何通过1992年至2016年之间的研究活动来解决全球挑战。，它通过选择在该地区具有核心作用的两个国家以及具有相似规模和独特传统的研究系统的国家，强调了在拉丁美洲环境中的历史和民族特殊性。这项研究利用了文献计量源的文本数据。更确切地说，Scopus数据库中能量集合中的字段标题，摘要和关键字。使用自然语言检测技术（NPL）处理文本，以找到一组复杂且相关的描述术语集。查询线旨在详细介绍文献评论和技术简介。调查结果显示了与国家维度有关的线程和节奏。研究工作的不断和和谐的演变在墨西哥脱颖而出。在阿根廷，在研究期间，在不同时刻出现了一组独特的关注。本文提供了相关的证据，可以反思以战略为导向的努力在特定时间和空间坐标中有效地展开。它还提出了评估当地能力和有关全球公众关注问题的方法论的方法。