XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System网络层
fedSelect：定制的选择参数的选择 - ...
联合学习（FL）的最新进步试图通过在本地任务上对本地数据或个人架构进行细调客户端参数来提高客户层的性能。这种个性化的现有方法是修剪全球模型，要么对本地客户分布进行微调。但是，这些措施的方法要么以保留重要的全球知识为代价，要么预先确定用于微调的网络层，从而导致在客户端模型中次优的全局知识的次优储存。通过彩票票证假设的开明，我们首先引入了一个假设，用于在离开其余参数冻结的同时找到最佳的客户子网络以本地微调。然后，我们使用此过程，通过此过程直接通过同时发现用于个性化的操作参数以及在培训期间的全局聚合参数，提出了一个新颖的FL框架，即FedSelect。我们表明，此方法在CIFAR-10上实现了有希望的结果。
趋势微尖端 - 网络
这种整合的战略好处包括转发检测事件的能力和Intrusion Feelention Feltery Protection Station Statige to Trend Vision One，以进行相关检测和其他高级分析。这可以实现更高质量的警报和更主动的事件发现。通过选择过滤器并将策略直接从趋势愿景一号开始到提示点SMS配置文件来减轻CVE风险。趋势视觉检测到的威胁也可以在网络层上进行操作，从而使您能够在检测后的几分钟内阻止可疑对象，并破坏网络关键位置的攻击。此外，可以自动发送由SMS检测到的URL，以通过云沙盒进行分析，而无需任何其他基础架构。分析了URL后，您可以在趋势视觉One Sandbox Analysis应用程序上查看结果。
已发布版本的引文 (APA)：Thorsager, M.、Leyva-Mayorga, I.、Soret, B. 和 Popovski, P. (2024)。人工智能通信系统的生成网络层。IEEE 网络快报，6 (2)，82-86。文章 10399967。https://doi.org/10.1109/LNET.2024.3354114
如果可以预测，就不需要传达。这是香农将信息定义为不确定性度量的直接结果。然而，数字通信系统主要在源头创建的数据在目的地是不可预测的前提下运行。因此，网络的标准目标是充当比特的哑管道，并确保源数据包的副本通过目的地到达，可能经过多跳。从今以后，中间节点和边缘节点的经典角色是将数据包从输入链路复制到一个或多个输出链路。网络编码 [1] 推广了这一角色，其中网络节点可以超越复制并以更通用的方式组合多个数据流。预测可以显著提高网络层的性能和资源利用率。例如，缓存 [2] 依赖于对可能与目的地相关的数据的预测：源先发制人地将数据传输到边缘节点，该节点存储该数据，直到目的地请求。在这里，源数据不需要实时传输；但边缘节点和目的地都会收到源生成的数据包的副本。网络预测的下一个飞跃是利用生成式人工智能 (GenAI) 及其创建合成数据的能力。具体来说，我们建议使用中间和边缘
旋转 - 等级的神经网络，用于从卫星图像中删除云 /作者= suhat，suhas; Marks，Tim K. /creationDate = 2025年1月8日 /主题=人工智能，计算机视觉，机器学习< /div>
摘要在本文中，我们旨在使用深层神经网络从多云的光学图像和对齐的合成孔径雷达（SAR）图像中恢复无云的光学图像。与以前的方法相反，我们观察到卫星图像特征通常没有首选方向。通过使网络层遵守改变输入图像的方向的几何约束，可以将此见解纳入神经座的设计中，只能改变相应的输出图像的方向，而不必影响秘密的质量或细节。我们构建了一个多模式旋转 - 等级神经网络，称为EquICR（Equivariant Cloud Removal），该网络准确地编码了此几何。在接受公共SEN12MSCR数据集接受培训时，我们观察到使用EquiCR的重建图像质量的改善，与使用深度学习无内置旋转等效性相比。有趣的是，在更困难的情况下，当云覆盖量很高或训练数据集很小时，EquiCR对基线方法的改善更大。
带有条件生成对抗网络（）
量子状态断层扫描（QST）是中等规模量子设备中的一项具有挑战性的任务。在这里，我们将有条件的生成对抗网络（CGAN）应用于QST。在CGAN框架中，两个决斗神经网络，一个发电机和一个歧视者，从数据中学习多模式模型。我们使用自定义的神经网络层增强了CGAN，该层可将输出从任何标准的神经网络转换为物理密度矩阵。要重建密度矩阵，使用基于标准梯度的方法在数据上相互训练。我们证明，与同时加速基于投影的基于梯度和迭代的最大可能性估计相比，使用迭代步骤少的数量级和更少的数据，我们的QST-CGAN以高忠诚度重建光学量子状态。，我们还表明，如果在类似的量子状态下识别了QST-CGAN，则可以在发电机网络的单个评估中重建量子状态。
上下文感知系统：文献综述和分类
如今，许多期刊和会议发表了与上下文感知系统有关的文章，表明许多研究人员的兴趣。因此，本文的目的是审查在期刊上发表的作品，提出一个新的分类框架，以探索上下文感知系统的新作品，并探索分类框架的每个功能。本文使用关键字索引和文章标题搜索对2000年至2007年的上下文感知系统的文献综述。分类框架是基于上下文感知系统的架构开发的，该系统由以下五个外行组成：概念和研究层，网络层，中间件层，应用程序层和用户基础层。文章是根据分类框架对文章进行分类的。本文允许研究人员提取几个对实施上下文意识系统很重要的经验教训。Crown版权所有2008年由Elsevier Ltd.发布的所有权利保留。
QFX5240开关数据表
QFX5240 800GBE开关（64端口800GBE）是一个专为脊柱，叶子和边界开关角色设计的下一代，固定配置平台。该开关为IP内织物连接性提供了灵活的，具有成本效益的高密度800GBE，400GBE，100GBE和50GBE接口，以及较高的密度200/400GBE NIC连接性，用于AI/ML使用情况。是51.2TBPS单向吞吐量满足AI/ML工作负载和存储系统的带宽要求，其延迟范围在700-750NS（商店和前方）。远程直接内存访问（RDMA）是AI/ML Workloads中使用的事实数据传输技术，并且它使用远程直接内存访问在收敛的以太网V2（ROCEV2）上用于网络层的传输。QFX5240支持ROCEV2以及拥塞管理功能，例如优先流量控制（PFC），明确的拥塞
量子密钥分发网络的演进
摘要 — 量子密钥分发 (QKD) 是一种能够保持信息论安全性的对称密钥协商协议。鉴于 QKD 网络的最新进展，它们已经从学术研究发展到一些初步应用。QKD 网络由两个或多个通过光纤或自由空间链路互连的 QKD 节点组成。密钥在任意一对 QKD 节点之间协商，然后可以将其传递给各个区域的多个用户，以确保长期保护和前向保密。我们首先介绍 QKD 基础知识，然后回顾 QKD 网络的发展及其在实践中的实现。随后，我们描述了通用的 QKD 网络架构、其元素以及其接口和协议。接下来，我们将深入概述相关的物理层和网络层解决方案，然后介绍标准化工作以及与 QKD 网络相关的应用场景。最后，我们讨论了未来的潜在研究方向并为 QKD 网络提供了设计指南。
量子世界的区块链
摘要 — 区块链是最受讨论和接受的技术之一，主要是因为它几乎应用于所有需要第三方建立信任的领域。区块链技术依靠分布式共识来实现信任，这是通过哈希函数和公钥加密实现的。目前使用的大多数加密算法都容易受到量子攻击。在这项工作中，我们进行了系统的文献综述，以便可以重复，首先确定研究问题。围绕这些研究问题，分析文献以找到这些问题的答案。调查通过回答研究问题和确定研究差距来完成。在文献中发现，30% 的研究解决方案适用于数据层，24% 适用于应用程序和表示层，23% 适用于网络层，16% 适用于共识层，只有 1% 适用于硬件和基础设施层。我们还发现 6% 的解决方案不是基于区块链的，而是采用了不同的分布式账本技术。
ceril：基于事件的连续增强学习
本文探讨了事件摄像机的潜力，使得能够连续加强学习。我们正式化了这个问题，其中使用连续的非同步观测流来为环境产生相应的输出动作流。缺乏同步可以极大地增强反应性。我们提出了一种在从标准RL环境中得出的事件流进行训练的方法，从而解决了建议的连续时间RL问题。CERIL算法使用直接在事件流上运行的专门网络层，而不是将事件汇总到量化的图像帧中。我们显示了事件流的优势，而不是频繁的RGB图像。所提出的系统优于通常在RL中使用的网络，即使在传统上无法解决的任务中也成功。使用事件流，我们还证明了与标准SNN基线相对于标准SNN基线的值。代码可从https：//gitlab.surrey.ac.uk/cw0071/ceril获得。