XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System编排
5G网络中的AI驱动网络编排
摘要：5G网络的出现引入了连通性的新时代，实现了更快的速度，较低的延迟以及对大量连接设备的支持。为了满足对可靠，高效和可扩展网络的不断增长的需求，AI驱动的网络编排正在5G环境中成为一种关键技术。利用人工智能（AI）和机器学习（ML），5G中的网络编排正在从手动，反应性管理转变为主动和适应性自动化。此转换可以通过不断从网络条件和用户行为学习来实现动态资源分配，优化的流量流以及增强的服务质量。AI驱动的编排允许实时决策，资源优化和预测性维护，这共同有助于更具弹性和敏捷的网络。此外，它通过动态调整每个区域的独特要求来增强在远程医疗，自动驾驶汽车和智能城市等领域中管理复杂，多样化用例的能力。通过利用AI和ML的功能，网络运营商可以降低运营成本，提高可扩展性并实现严格的性能基准。本文探讨了AI和ML在精心策划5G网络中的作用，突出了关键技术，挑战和未来的影响。KEYWORDS: AI-driven network orchestration, 5G network optimization, machine learning in telecommunications, dynamic network management, predictive analytics, reinforcement learning, neural networks, network slicing, resource allocation, AI in telemedicine, autonomous vehicles, industrial IoT, smart manufacturing, edge AI, network scalability, quality of service (QoS), quality of experience (QoE), data privacy in 5G, future AI和5G的趋势，网络安全性，用于网络资源管理的AI，电信创新，5G网络体系结构和实时网络调整。
英语应试词汇必备 - 加拿大移民留学门户网站
位英语 考试 特点 , 采用多 功能 的编排 方法 , 不仅 有助 于考生 理解记 忆单 词 , 准 确掌 握词的 运用 , 而且 能够 使 考生 快 速扩
在整个自动化和编排支柱中提升零信任成熟度
零信任 (ZT) 是“一套不断发展的网络安全范式，将防御从静态的基于网络的边界转移到用户、资产和资源上”。[1] 与传统的基于边界的网络安全模型不同，零信任方法主要侧重于通过在企业资产和主体（最终用户、应用程序和其他从资源请求信息的非人类实体）之间实施动态信任策略来保护数据和服务。为了促进零信任框架和安全模型的开发、部署和运行，国防部 (DoD) 指南将零信任的功能组织成七个支柱，它们共同提供全面有效的安全模型。这些支柱是用户、设备、网络和环境、数据、应用程序和工作负载、可视性和分析以及自动化和编排。自动化和编排是其他支柱的自动实施和集成，以实现动态、快速和可扩展的效果。
BRD9-SMAD2/3在胰腺导管腺癌中编排的干性和肿瘤发生
这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。通讯：地址：纳菲尔德骨科，风湿病学和肌肉骨骼科学系，牛津大学骨质医学和肌肉骨骼科学系的Siim Pauklin，博士学位，博特纳尔研究中心，牛津大学，旧路，霍丁顿，牛津牛津奥克斯，牛津奥克斯37LD，英国王国。siim.pauklin@ndorms.ox.ac.uk;或Wei Huang，医学博士，博士，心脏，肺和血管研究所，内科，辛辛那提大学心血管健康与疾病科，俄亥俄州辛辛那提大学45267。Huangwe@ucmail.ucmail.uc.uc.edu;或广东省人民医院（广东省医学院医学院），广东心血管研究所心脏病学系医学博士Lei Jiang，医学博士，博士学位。jianglei0731@gmail.com;或辛辛那提大学医学院病理学和实验室医学系医学博士Yigang Wang，俄亥俄州辛辛那提大学医学院45267。Wanyy@ucmail.uc.uc.edu。*作者共享联合第一作者身份。
在整个自动化和编排支柱中提高零信任的成熟度
在当今迅速发展的全球景观中，美国陆军从信号的角度“设置剧院”的需求从未如此紧急。我们处于竞争期间，虽然时间最多，但我们需要重新评估我们的能力，以迅速过渡到大型战斗行动。拥抱创新并理解不同剧院（尤其是太平洋责任领域（AOR））所带来的独特挑战，必须确保我们的传统力量的准备和有效性。要解决现代战争的复杂性，我们必须以不同的方式思考。军队必须超越传统范式，并采用新兴技术，包括高级网络功能和以数据为中心的系统。强大的网络基础架构可以使单位和合作伙伴国家之间的迅速和安全的通信，信息共享和协调。我们必须提高对这些位置的理解，与这些合作伙伴建立关系，并采取技术进步，这将使陆军能够在竞争环境中获得优势，并有效地应对新兴威胁。至关重要的是要承认，与计划潜在的欧洲战斗相比，太平洋AOR提出了独特的挑战。广阔的地理广阔和多样化的区域动态需要一种量身定制的方法。将剧院设置在太平洋需要深入了解区域环境，文化敏感性以及迅速适应不断发展的情况的能力。在这种情况下设置剧院涉及积极的措施来建立信用姿势。具有零信任原则的以数据为中心的方法可以更轻松地与合作伙伴国家合作，并促进更好地协调解决共同信息共享问题。在竞争期间，陆军传统部队的主要重点是阻止对手并表现出决心。通过展示准备就绪和对任何侵略做出迅速反应的能力，陆军加强了对盟友的承诺，并劝阻潜在的对手免于敌对行动。这要求我们在将来可能运行的地方确保并清除网络地形。该方法将需要涉及统一行动伙伴和外交协议，并授予美军访问商业网络提供商。这些伙伴关系增强了情报收集和信息共享，最终增强了网络支持任务的整体准备。
SAP细胞和基因疗法编排的特征范围描述
实验特征不是官方交付的范围的一部分，该范围保证了未来的发行版。这意味着出于任何原因，SAP可以随时更改实验功能，恕不另行通知。实验特征并非用于生产性。您可能不会在实时操作环境中或使用尚未充分备份的数据中证明，测试，检查，评估或以其他方式使用实验功能。实验功能的目的是尽早获得反馈，使客户和合作伙伴可以相应地影响未来的产品。提供您的反馈（例如在SAP社区中），您接受捐款或衍生工程的知识产权保留是SAP的独家财产。
6G分布式云环境的智能信任和安全编排
通过交换网络威胁情报以提高零信任的本地信任评估能力，通过交换网络威胁情报，是多个利益相关者之间的协作信任与安全体系结构信任。多方面且普遍的监控系统，用于服务于网络威胁智能，以进行信任评估，并在6G云/边缘连续体上进行安全决策。一个信任模型，该模型考虑了服务的概念，供应链和执行环境以及与安全合规性服务运营（NIS2 Framework）涉及的利益相关者的身份管理服务操作中涉及的几个利益相关者之间的信任关系以及通过基于属性的访问访问控制（ABAC）模型之间的几个利益相关者之间的信任关系。通过通行可编程模型服务
使用模仿学习来实施智能机箱的控制编排
摘要：尽管对超级驱动系统的控制分配取得了进步，但仍需要进行全面，优化和安全的解决方案。传统方法虽然成熟，但仍与耦合非线性分配的复杂性以及对广泛的计算资源的需求斗争。机器学习可以通过其概括和适应能力来提供显着的优势，尤其是在使用线性近似来减轻计算负担或尚不确定执行器的有效性时。模仿学习的最新进展，尤其是行为克隆和深入的强化学习，已经在解决这些挑战方面表现出了有希望的结果。本文旨在确定在控制编排中使用机器学习的潜力，以使智能机箱超越分配问题，包括跨系统，资源平衡以及安全性和性能限制的交互管理。我们提出了一组我们认为与实验有关的技术，以解决智能底盘系统中控制分配的潜在挑战和复杂性，这些挑战将在即将到来的文章中进行测试。
DER 路线图：DER 编排角色和职责信息文件 - 摘要
从简单开始——应逐步修改现有技术、系统和监管框架，以促进与预期价值一致的 DER 参与度的提高。在短期至中期内，这可能意味着保留现有的主要框架。例如，为实现 DER 聚合，保持客户、零售商和 DSO 之间的“线性”合同关系将在现有计量安排中发挥作用，并确保客户在 DER 参与度成熟时获得充分保护。更复杂的安排，例如“多重交易关系”，即最终用户客户与聚合商、零售商和 DSO 分别签订合同，实施起来可能成本高昂，而在 DER 聚合的早期阶段产生的收益有限。
使用矢量符号架构高效编排 Node-RED IoT 工作流
许多工作流系统跨越多个科学领域和环境，对于物联网 (IoT)，Node-RED 提供了一个有吸引力的基于 Web 的用户界面来执行基于 IoT 服务的工作流。但是，与大多数工作流系统一样，它集中协调工作流，无法在节点移动的更短暂的环境中运行。为了解决这一差距，我们展示了如何将 Node-RED 工作流迁移到分散的执行环境中以在移动自组织网络上运行，并且我们通过将基于 Node-RED 的交通拥堵检测工作流转换为在分散环境中运行来演示这一点。该方法使用向量符号架构 (VSA) 将 Node-Red 应用程序动态转换为紧凑的语义向量表示，该表示对服务接口及其嵌入的工作流进行编码。通过扩展现有的服务接口，使用可以解释和交换向量的简单认知层，我们展示了如何以完全分散的方式动态发现所需的服务并将其互连到所需的工作流中。由此产生的系统提供了一个方便的环境，其中可以使用 Node-RED 前端图形组合工具来协调分散的工作流。在本文中，我们进一步扩展了这项工作，引入了一种新的动态 VSA 向量压缩方案，该方案可压缩用于在线通信的向量，从而减少通信带宽，同时保持语义信息内容。该算法利用符号向量的全息特性进行压缩，同时考虑组合向量的数量以及确定与同一上下文中使用的其他编码向量冲突的相似性界限。由此产生的节省使这种方法对于基于服务的分散式工作流中的发现极为有效。© 2020 由 Elsevier BV 出版