XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System网络性能
2024/25 年度前瞻性工作计划
目标 5：推进战略规划 ................................................................................ 14 目标 6：扩大电力网络 ................................................................................ 15 目标 7：为天然气的未来做好准备 ................................................................ 18 目标 8：促进低碳技术的部署 ........................................................................ 19 目标 9：网络性能和连接 ........................................................................ 21 目标 10：确保安全和有弹性的供应 ................................................................ 22
功能报告：电信技术中的无人机技术
Moongate Technologies为电信基础设施管理提供了最先进的无人机解决方案。我们的无人机和AI集成增强了检查准确性，效率和安全性，以确保可靠的网络性能和基础架构完整性。通过利用数字双胞胎和高级分析，我们为客户提供了积极的维护和战略见解。
培训课程 CCP251：高级 Logix 5000 程序员证书
• 编程高级消息传送 • 在 Studio 5000 Logix Designer 项目中管理控制器和网络性能 • 在 Studio 5000 Logix Designer 项目中管理和监控控制器状态和信息 其他可选主题 • 使用 Integrated Architecture Builder 软件配置集成架构系统 • 使用 Studio 5000 Architect 软件设计 ControlLogix 系统
摘要 - 生成扩散模型（GDMS），在对各种域的复杂数据分布进行建模方面取得了显着的进步。同时，D
摘要 - 生成扩散模型（GDMS），在对各种域的复杂数据分布进行建模方面取得了显着的进步。与此同时，深度加固学习（DRL）在优化Wi-Fi网络性能方面已显示出重大改进。Wi-Fi优化问题对于数学上的模型来说是高度挑战性的，DRL方法可以绕过复杂的数学建模，而GDMS在处理复杂的数据建模方面表现出色。因此，将DRL与GDM相结合可以相互增强其功能。Wi-Fi网络中当前的MAC层访问机制是分布式协调函数（DCF），它在大量端子中大大降低了性能。在这项研究中，我们提出了深层扩散确定性策略梯度（D3PG）算法，该算法将扩散模型与深层确定性策略梯度（DDPG）框架集成在一起，以优化Wi-Fi网络性能。据我们所知，这是在Wi-Fi性能优化中应用这种集成的第一项工作。我们提出了一种基于D3PG算法的共同调整争议窗口和聚合框架长度的访问机制。通过模拟，我们证明了这种机制在密集的Wi-Fi方案中显着优于现有的Wi-Fi标准，即使用户数量急剧增加，也保持了性能。
VMware Sase的总经济影响™
vmware SASE提供软件定义的网络和安全性，使组织能够响应远程工作和云服务使用情况的增加，同时改善网络性能和安全姿势。vmware Sase用更便宜，更灵活的许可代替了昂贵的本地硬件和成本模型，同时减少了管理网络和安全性的工作。重要的是，VMware SASE使公司能够在需求变化时快速扩展其网络和安全性。
DeepLearning.AI TensorFlow 开发人员
恭喜！您已完成 DeepLearning.AI TensorFlow 开发人员专业证书计划的所有 4 门课程。作为此专业证书计划的一部分，您已了解：如何使用 TensorFlow 构建和训练神经网络，如何在训练网络识别真实世界图像时使用卷积来提高网络性能，如何教机器理解、分析和响应人类语音与自然语言处理系统，等等！这些以及其他 TensorFlow 概念将成为即将到来的 AI 驱动未来转型的前沿。
DeepLearning AI Tensorflow Developer.pdf - Aditya Jyoti Paul
恭喜！您已完成 DeepLearning.AI TensorFlow 开发人员专业认证计划的所有 4 门课程。作为此专业认证计划的一部分，您已学习：如何使用 TensorFlow 构建和训练神经网络，如何在训练网络识别真实世界图像时使用卷积来提高网络性能，如何教机器使用自然语言处理系统理解、分析和响应人类语音，等等！这些以及其他 TensorFlow 概念将成为即将到来的 AI 驱动未来转型的前沿。
基于图形神经网络的灵活在线路由
abtract的深入增强学习（DRL）已被广泛用于寻找最佳路由方案，以满足用户的各种需求。但是，DRL的优化目标通常是静态的，因为网络环境是动态的。交通环境的变化或净工作设备的重新配置通常会导致网络性能的定期变化（例如，吞吐量降低和潜伏期峰）。传统的静态目标配置不能反映动态净工作环境中不同指标的重要性差异，从而导致基于DRL的路由算法的僵化性。为了解决上述问题，我们建议使用Graph神经网络（GNNS）和DRL的在线路由优化算法优化。通过对网络的不同特征（例如路径，流和链接）之间的关系进行建模和理解，我们提出的GNN模型可以预测网络性能指标的未来开发（即延迟，吞吐量和丢失），从而迅速调整路由算法的目标。然后，使用我们提出的DRL模型，代理可以学习适应不同环境变化的最佳途径。我们在控制平面上实现了G路线甲基元素，并使用现实世界网络拓扑和流量数据执行模拟实验。实验结果表明，当网络环境发生重大变化时，我们提出的G路线会收敛得更快，达到较低的抖动并生成更可靠的路由方案。
2025安全网络访问状态
有42％的受访者列举了提高云安全性和可见性的必要性，表明随着企业迁移到云，维持对数据的控制并确保接入点仍然是重大挑战。同时，40％表示希望实施零信托安全模型并简化其网络和安全体系结构，这表明组织希望合并复杂的基础架构并采用持续的验证原则。其他值得注意的因素包括提高网络性能（39％）以及通过合并工具（38％）来节省成本。