以下信息是关于 A 类设备的 FCC 合规性:本设备已经过测试,符合 FCC 规则第 15 部分对 A 类数字设备的限制。这些限制旨在为设备在商业环境中运行时提供合理的保护,防止有害干扰。本设备会产生、使用并能辐射射频能量,如果不按照说明手册进行安装和使用,可能会对无线电通信造成有害干扰。在住宅区操作本设备可能会造成有害干扰,在这种情况下,用户需要自行承担纠正干扰的费用。
摘要 —本文介绍了一个分析框架,用于研究在云到物连续体中虚拟控制器放置的最佳设计选择。主要应用场景包括低延迟信息物理系统,其中需要实时控制操作来响应物联网 (IoT) 节点状态的变化。在这种情况下,由于从网络边缘到云的延迟,在云服务器上部署控制器软件通常是无法容忍的。因此,最好通过将控制器逻辑移近网络边缘来牺牲可靠性和延迟。将物联网节点建模为随时间线性发展的动态系统,对状态偏差采用二次惩罚,通过考虑虚拟雾控制器的可靠性和响应时间延迟,获得最佳控制策略的递归表达式和由此产生的最小成本值。我们的结果表明,在雾端点上配置虚拟化控制服务时,延迟比可靠性更为关键,因为它决定了雾控制系统的敏捷性以及状态测量的及时性。基于无人机轨迹跟踪模型,还进行了广泛的模拟研究,以说明可靠性和延迟对雾中自动驾驶汽车控制的影响。
现场可编程门阵列(FPGA)被广泛用于本地加速深度神经网络(DNN)算法,具有高计算吞吐量和能效。虚拟化FPGA和在云端部署FPGA正成为越来越有吸引力的DNN加速方法,因为它们可以增强计算能力,实现跨多用户的按需加速。在过去的五年中,研究人员广泛研究了基于FPGA的DNN加速器的各个方向,例如算法优化、架构探索、容量改进、资源共享和云构建。然而,以前的DNN加速器调查主要集中于在本地FPGA上优化DNN性能,而忽略了将DNN加速器放置在云端FPGA中的趋势。在本研究中,我们深入研究了基于FPGA的DNN加速器中使用的技术,包括但不限于架构设计、优化策略、虚拟化技术和云服务。此外,我们还研究了 DNN 加速器的演进,例如从单个 DNN 到框架生成的 DNN、从物理到虚拟化 FPGA、从本地到云、从单用户到多租户。我们还确定了云端 DNN 加速的重大障碍。本文增强了对基于 FPGA 的 DNN 加速器演进的当前理解。
图 3 ReRAM 特性的电极依赖性:(a) 50×50 μm 2 ,(b) 200×200 μm 2 。 5.结论我们利用 TiO x 作为电阻变化层制作了 ReRAM,并评估了其特性。在本次创建的条件下,没有观察到复位操作。这被认为是因为在复位操作过程中,由于氧气的释放,灯丝没有断裂。比较电极尺寸,50×50 μm2 的较小元件与 200×200 μm2 的元件相比,可获得更优异的特性。这被认为表明了氧化退火过程中的尺寸依赖性。 6.参考文献 [1] A. Hardtdegen 等,IEEE Transactions on Electron Devices,第 65 卷,第 8 期,第 3229-3236 页 (2018) [2] Takeo Ninomiya,基于氧化物材料设计和可靠性建模的电阻式存储器量产,名古屋大学研究生院博士论文 (2016) [3] D.Carta 等,ACS Appl. Mater. Interfaces,第 19605-19611 页 (2016) [4] D. Acharyya 等,微电子可靠性。54,第 541-560 页 (2014)。
Liu 等 [36] 在 1950 ℃ 和 50 MPa 压力的 SPS 过 程中,发现随着 TiB 2 的添加量由 5 mol% 增至 30 mol% ,复合陶瓷的硬度降低,断裂韧性增加。 除裂纹偏转和 TiB 2 的钉扎效应使 B 4 C 晶粒细化 ( 从 1.91 μm 减至 1.67 μm) 外,两相间位错的产生, 是 B 4 C 陶瓷增强、增韧的次要原因,其在陶瓷断 裂前吸收能量,造成局部强化 [37–38] 。研究发现, 添加 20 mol% TiB 2 时,复合陶瓷的相对密度为 97.91% ,维氏硬度为 (29.82±0.14) GPa ,断裂韧性 为 (3.70±0.08) MPa·m 1/2 。 3.1.2 Ti 单质引入 与直接添加 TiB 2 相比,在烧结过程中原位反 应生成 TiB 2 可以在较低的烧结温度下获得更高 的密度和更好的机械性能。 Gorle 等 [39] 将 Ti-B( 原 子比 1:2) 混合粉体以 5 wt.% 、 10 wt.% 和 20 wt.% 的比例加入到 B 4 C 粉末中,研磨 4 h 后通过 SPS 在 1400 ℃ 下获得致密的 B 4 C 复合陶瓷。由于 WC 污染,获得了由被 (Ti 0.9 W 0.1 )B 2 和 W 2 B 5 的细颗粒 包裹的 B 4 C 颗粒组成的无孔微结构。当 Ti-B 混合 物的量从 5 wt.% 增至 20 wt.% 时,烧结活化能从 234 kJ·mol −1 降至 155 kJ·mol −1 。含 5 wt.% Ti-B 混 合物的 B 4 C 复合材料的最大硬度为 (3225±218) HV 。由于 TiB 2 的原位形成反应是高 度放热并释放大量能量的自蔓延反应,因此,原 料颗粒界面间的实际温度预计高于 SPS 烧结温 度,同时,液相 W 2 B 5 的形成润湿了 B 4 C 表面, 有助于降低 B 4 C 晶粒的界面能,并加速了沿晶界
什么是虚拟化?虚拟化可以摆脱“一台服务器、一个应用程序”的模式,从而显著提高组织中 ICT 资源和应用程序的效率和可用性。这样可以将未充分利用的资源动态应用于多台机器。硬件虚拟化或平台虚拟化是指创建一个虚拟机 (VM),该虚拟机 (VM) 就像一台带有操作系统的真实计算机一样。这是通过抽象物理服务器的资源(CPU、内存、网络等)来实现的。并将它们呈现给物理主机上运行的每个虚拟机。通过这样做,多个虚拟机可以共享相同的物理硬件,但在组织的网络中显示和运行为单独的服务器。这些虚拟机通常称为来宾,在其父虚拟机管理程序(创建虚拟机的软件或固件)主机上运行,该主机运行 Windows 或 Linux 操作系统(依赖于虚拟机管理程序)。服务器虚拟化通过移除多个物理服务器,允许更有效地利用资源,例如传统上在 Windows 的单独实例上运行的 Active Directory 域控制器和 Exchange 服务器现在不需要单独的硬件平台。通过移除服务或应用程序与物理硬件之间的一对一关系,组织环境现在可以使用许多新的可能性。现在可以像将文件从一个位置移动到另一个位置一样简单地移动服务,现在可以在几分钟内(而不是几小时或几天)实现灾难恢复,而且成本只是物理环境中的一小部分。为了进一步增强更少硬件和灵活可移动虚拟机的基本优势,虚拟化还为管理带来了其他优势。这些
2,3,4学生,网络安全系,Paavai工程学院,Namakkal Abstract Cloud Computing对虚拟化的依赖引入了安全风险,尤其是侧道通道攻击,这些攻击利用共享资源来推断敏感数据。这些攻击利用CPU缓存,内存访问模式,时机变化和功耗来从共同定位的虚拟机(VMS)中提取机密信息。本文在虚拟化的云环境中分类了新兴的侧道渠道威胁,分析攻击向量,例如基于缓存的基于内存,基于内存,功率分析,时机和基于网络的侧向通道攻击。它还评估了现有的对策,包括基于硬件的隔离,软件防御和管理程序级别的安全性增强功能。此外,本文探讨了跨VM侧向通道攻击的现实案例研究,并提出了未来的缓解策略,例如AI驱动的异常检测,量子弹性加密和安全的硬件创新。解决这些漏洞对于确保数据机密性和对多租户云基础架构的信任至关重要。加强针对侧通道攻击的防御能力将在云计算的未来安全性中起关键作用。关键字:云安全性,侧渠道攻击,管理程序安全性,多租户云环境简介云计算通过提供可扩展,成本效益和需求计算资源来改变现代IT基础架构。各个行业的组织越来越依赖云服务来存储,处理和管理敏感数据。在云计算的核心上是虚拟化,它使多个虚拟机(VM)能够通过管理程序在共享的物理硬件上操作。虚拟化增强了资源利用率和运营效率,但它也引入了安全风险,尤其是侧通道攻击。侧通道攻击通过共享硬件资源而不是利用软件漏洞来利用间接信息泄漏。在多租户云环境中,攻击者可以通过分析缓存访问模式,内存交互,时机变化,功耗或网络流量来提取敏感数据。与通常需要直接访问目标系统的常规攻击不同,侧渠道攻击使对手可以从共同居民VM中推断机密信息,而不会违反传统的安全机制。日益增长的基础设施 - AS-A-Service(IAAS)和平台为AS-AS-Service(PAAS)模型增加了侧向通道攻击的风险,因为不同的租户经常共享相同的物理
CCDE、CCENT、CCSI、Cisco Eos、Cisco HealthPresence、Cisco IronPort、Cisco 徽标、Cisco Lumin、Cisco Nexus、Cisco Nurse Connect、Cisco StackPower、Cisco StadiumVision、Cisco TelePresence、Cisco Unified Computing System、Cisco WebEx、DCE、Flip Channels、Flip for Good、Flip Mino、Flip Video、Flip Video (Design)、Flipshare (Design)、Flip Ultra 和 Welcome to the Human Network 是商标;Changing the Way We Work, Live, Play, and Learn、Cisco Store 和 Flip Gift Card 是服务标记;和访问注册器、Aironet、AsyncOS、将会议带到您身边、Catalyst、CCDA、CCDP、CCIE、CCIP、CCNA、CCNP、CCSP、CCVP、Cisco、Cisco 认证互联网专家徽标、Cisco IOS、Cisco Press、Cisco Systems、Cisco Systems Capital、Cisco Systems 徽标、Cisco Unity、无限制协作、EtherFast、EtherSwitch、Event Center、Fast Step、跟随我浏览、FormShare、GigaDrive、HomeLink、Internet Quotient、IOS、iPhone、iQuick Study、IronPort、IronPort 徽标、LightStream、Linksys、MediaTone、MeetingPlace、MeetingPlace Chime Sound、MGX、Networkers、Networking Academy,
设计,优化和制造。数值技术,例如有限元分析,验收动力学,第一原理计算和多尺度建模,可以有效地预测机构属性并优化设计。与此同时,人工智能和大数据分析可以通过机器学习发现新材料和反向设计。智能手段与自适应控制系统相结合,实现了生产过程的自动化和实时优化,从而提高了制造效率和精度。尽管数据和计算成本不足,但随着技术的进步,材料科学却朝着更高的精度和自动化方向发展。