XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System虚拟机
插入安全芯片：LLM驱动机器人代理的执行限制
摘要 - 大型语言模型（LLM）的最新进展已使新的研究领域LLM代理通过利用在预训练期间获得的LLM的世界知识和一般推理来解决机器人技术和计划任务。然而，尽管已经付出了巨大的努力来教机器人“ dos”，但“毫无疑问”受到了相对较少的关注。我们认为，对于任何实际用法，教机器人“不”：传达有关禁止行动的明确指示，评估机器人对这些限制的理解，最重要的是，最重要的是，确保合规性至关重要。此外，可以进行验证的安全操作对于满足全球标准（例如ISO 61508）的部署至关重要，这些标准是定义在全球工业工厂环境中安全部署机器人的标准。旨在在协作环境中部署LLM代理，我们提出了一个基于线性时间逻辑（LTL）的可查询安全约束模块，该模块同时使NAT-URAL语言（NL）可以进行时间约束，以编码，安全性侵犯推理和解释和解释以及不安全的动作。为了证明我们系统的有效性，我们在虚拟机环境和真实机器人中进行了实验。实验结果表明，我们的系统严格遵守安全限制，并具有复杂的安全限制，强调了其实用性的潜力。
标题：工业中大体积计量的动态应用...
传统的自动化生产系统具有有限的计量可追溯性，难以满足工业 4.0 和未来工厂 (FoF) 对可重构制造方法的需求。解决此问题的一种方法是从僵化的自动化方案转换为基于灵活装配/制造范例并与智能规划/协调算法相链接的信息物理方案，从而有效地提供自我自动化。大容量计量 (LVM) 仪器使测量数据能够为虚拟工厂和虚拟机模型提供数字化接口，通过提供基于计量的虚拟参考框架（“度量”）将现实世界与 AI 联系起来。先前的研究（例如 EMPIR 项目 17IND03 LaVA，以及 17IND14 Met4FoF 和 EMRP 项目 LUMINAR）推动了 LVM 的重大进展。然而，具有严重视线约束和可重构性的极其恶劣和多变的工业环境（例如 AGV、机器人）仍然带来了重大挑战，例如来自 LVM 工具的低延迟、低不确定性和高数据速率的动态 3D 参考信息。物联网技术的同步进步要求将其集成和潜在优势纳入任何依赖复杂计算的研究领域。
应用于云资源分配问题的异构系统设计空间探索
摘要。云计算服务提供商为应用程序提供按需计算资源。寻找适合用户预算、满足应用程序性能和约束的最佳云资源分配仍然是一项研究挑战。云资源分配问题与设计空间探索 (DSE) 问题非常相似，因为它们都必须在充足的设计空间中找到合适的硬件配置，而它们的目标不相容，并受到多种约束。这项工作通过应用设计空间探索技术提出了一种解决云资源分配问题的方法。我们从 DSE 工具 MultiExplorer 设计并开发了一个软件扩展 MultiExplorer-VM，该工具具有根据用户需求和应用程序约束提供虚拟机配置的工作流程。已经进行了一系列全面的实验来评估和验证所提出的工具。我们还将我们提案中的解决方案与其他现有的研究工作进行了比较，这些研究工作侧重于基于 Paramount 交互 (PI) 技术的云资源分配问题。结果表明，MultiExplorer-VM 比 PI 技术取得了显著 (更好) 的结果。 MultiExplorer-VM 带来的成本结果与 PI 技术相比降低了 8.8 倍。实验还表明，对于大多数应用程序，MultiExplorer-VM 实现了最佳云配置。
Accellion 部署指南
kiteworks 可以作为托管解决方案部署在云端、本地或混合环境中。它可以让您以任何您喜欢的方式增强部署，以满足您的需求。kiteworks 有多种部署方式，例如：• Kiteworks 可以部署为单服务器、单层架构• Kiteworks 可以部署为多服务器、多层架构• Kiteworks 可以在单服务器上部署一个或多个服务• Kiteworks 可以部署在多台服务器上运行所有服务• Kiteworks 服务可以打开和关闭Kiteworks 功能的基本概念如下所示。在此示例中，只需单击开/关切换按钮即可部署虚拟机 (VM) 并为其配置多个称为角色的服务。在下图中，左侧的单台服务器安装了 kiteworks 并在其上部署了所有服务。Web、应用程序（主）和文件存储角色已打开。这三个角色显示为灰色，因为不能为它们分配任何其他角色。该服务器还启用了防病毒/DLP 和 Enterprise Connect Cloud 角色，并且这些角色未变灰，这意味着可以为它们分配任何其他角色。EC、搜索和 SFTP 角色已关闭。右侧的插图显示了多台服务器，其中所有部署的服务器上都配置了角色。如您所见，所有三台服务器的配置都不同，每台服务器上都启用和关闭了不同的角色。
串扰：《国防软件工程杂志》
从瀑布切换到敏捷。接下来，他们用大量的混乱表现出敏捷。然后，他们启动到DevOps和DevSecops。我还观察到了他们学习方式的变化。首先是学位课程，有无数小时的面对面教学和厚实的教科书。然后，通过记录的会话和远程学习来完成学位pro克。接下来，转到了简短的课程和证书计划。现在，可以“按需”找到所需的大多数信息，并单击几下将工程师引向信息丰富的网站或视频。目标硬件也发生了变化。首先，它是服务和个人计算机。然后，这是虚拟机。接下来，是云环境。现在，目标“硬件”通常是一个几乎可以在任何设备上运行的容器。工作场所也发生了变化。首先，它是在办公楼共同工作的团队。然后，它是通过视频电话会议连接的单独的办公室构建中分配的团队。然后，随着协作工具的成熟，远程工作开始变得可能成为可能。接下来，全球健康的恐惧迫使更多的人在家中工作，并迫使人们重新审视其工作与生活的平衡。现在，看到完全分布的软件团队，全球和全天候运作，适应工作场所和工作时间最适合他们的东西是规范。
第一章区块链技术概述
第一章区块链技术概述 1. 人工智能AI，区块链Blockchain，云计算Cloud 和数据科学Data Science。 人工智能：生产力变革。大数据：生产资料变革。区块链：生产关系变革。 2. 可信第三方： 交易验证，交易安全保障，历史记录保存->价格昂贵，交易速 度嘛，欺诈行为。 区块链： 去中心的清算，分布式的记账，离散化的支付。任 何达成一致的无信任双方直接交易，不需要第三方中介。注意：信用破产，绝 对中心化，不透明无监管。 3. 区块链： 用于记录比特币交易账目历史的数据结构，每个区块的基本组成都 由上个区块的散列值、若干条交易及一个调节数等元素构成，矿工通过工作量 证明来维持持续增长、不可篡改的数据信息。区块链又称为分布式账本，是一 种去中心化的分布式数据库。 区块链技术 是在不完全可信的环境中，通过构建 点对点网络，利用链式数据结构来验证与存储数据，借助分布式共识机制来确 定区块链结构，利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全，利用由自动化 脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据。 4. 体系结构：数据层： 封装了区块链的底层数据存储和加密技术。每个节点存 储的本地区块链副本可以被看成三个级别的分层数据结构：区块链、区块、区 块体。每个级别需要不同的加密功能来保证数据的完整性和真实性。 网络层： 网格网络，权限对等、数据公开，数据分布式、高冗余存储vs 轴辐网络，中央 服务器分配权限，多点备份、中心化管理。 共识层： 能够在决策权高度分散的 去中心化系统中使得各节点高效地针对区块数据的有效性达成共识。出块节点 选举机制和主链共识共同保证了区块链数据的正确性和一致性，从而为分布式 环境中的不可信主体间建立信任关系提供技术支撑。 激励层： 经济因素集成到 区块链技术体系中，包括经济激励的发行机制和分配机制等。公有链：激励遵 守规则参与记账的节点，惩罚不遵守规则的节点，使得节点最大化自身收益的 个体理性行为与保障去中心化的区块链系统的安全和有效性的整体目标相吻合， 整个系统朝着良性循环的方向发展。私有链：不一定激励，参与记账的节点链 外完成博弈，通过强制力或自愿参与记账。 合约层： 封装区块链系统的各类脚 本代码、算法以及由此生成的更为复杂的智能合约。数据、网络和共识三个层 次作为区块链底层“虚拟机”分别承担数据表示和存储、数据传播和数据验证功能， 合约层建立在区块链虚拟机之上的商业逻辑和算法，是实现区块链系统灵活编 程和操作数据的基础。智能合约是一个在计算机系统上，当一定条件被满足的 情况下，可以被自动执行的合约（程序）区块链上的智能合约，一是数据无法 删除、修改，保证了历史的可追溯，作恶成本很高，其作恶行为将被永远记录； 二是去中心化，避免了中心化因素的影响。 应用层： 区块链技术是具有普适性 的底层技术框架，除可以应用于数字加密货币外，在经济、金融和社会系统中 也存在广泛的应用场景。 5. 区块链特征 ：去中心，去信任；开放，共识；交易透明，双方匿名；不可篡 改，可追溯。 区块链分类： 公有链： 无官方组织及管理机构，无中心服务器， 参与的节点按照系统规则自由接入网络、不受控制，节点间基于共识机制开展 工作。 联盟链： 由若干机构联合发起，介于公有链和私有链之间，兼具部分去 中心化的特性。 私有链： 建立在某个组织内部，系统的运作规则根据组织要求 设定，修改甚至是读取权限仅限于少数节点，同时仍保留着区块链的真实性和 部分去中心化特征。 无许可区块链： 一种完全去中心化的分布式账本技术，允 许节点自由加入和退出，无需通过中心节点注册、认证和授权，节点地位平等， 共享整个账本。 许可区块链： 存在一个或多个具有较高权限的节点，可以是可 信第三方，也可以是协商制定有关规则，其他节点只有经过相应授权后才可访 问数据，参与维护。 6. 数字货币：区块链1.0 旨在解决交易速度、挖矿公平性、能源消耗、共识方 式以及交易匿名等问题，参照物为比特币（BTC）。区块链2.0 旨在解决数据隐 私、数据存储、区块链治理、高吞吐量、域名解析、合约形式化验证等问题， 参照物为以太坊（ETH）。
带有 VMware Horizon on VxRail 和 vSAN Ready Node 的虚拟桌面基础架构设计指南
● 可预测的成本、性能和可扩展性，以支持不断增长的员工队伍 — 从数据中心部署时，可以降低部署应用程序和桌面的成本。 ● 快速部署 — Dell Validated Designs for VDI 通过 Dell Technologies Services 在基础架构层提供快速的自动化部署。 ● 快速扩展以服务于任何规模的企业 — 根据每个平台使用特定于工作负载的配置快速扩展。该解决方案可扩展到每个群集 64 个节点，支持数千台虚拟机 (VM)。通过 pod 架构和组合多个群集继续扩展。VxRail Manager 可轻松插入或删除群集中的节点，以满足您的业务需求。 ● Dell Technologies 支持 — Dell Validated Designs for VDI 专为 VDI 和相关应用程序设计和测试。部署服务可以提供此交钥匙 VDI 设备的安装，以确保快速部署并具有线性和可预测的可扩展性。Dell Technologies 为 Horizon 和基于 vSAN 的解决方案提供单一公司支持模式。 ● 用户体验 —NVIDIA 虚拟 GPU (vGPU) 技术将 NVIDIA GPU 的强大功能带入虚拟桌面、应用程序和工作站，加速图形和计算，使虚拟化工作空间能够像物理 PC 一样运行。不同地点的远程工作者可以拥有始终如一的出色用户体验。
V o r site o r y 法律技术和
一些科学家表示，“法律技术”一词是由于既定的传统而使用的，并不能真正反映其内容所包含的现象的本质。在法律科学与实践中，通常将一切被称为“法律技术”的东西，更正确地称之为“法律技术”1。虚拟机巴拉诺夫指出，人们不断抱怨缺乏或缺乏执行法律规范和立法行为的机制，呼吁开发新的法律技术。法律技术是形成和实施各种法律实践的一套原则、技术和程序，形成一种“法律技术圈”，其状态取决于特定国家所达到的经济、政治、技术和文化发展水平。法律技术不仅是一套方法，而且是一系列将具有社会意义的信息有目的地转化为新的、有效运作的法律行为的方法2。目前，对法律技术的本质理解有多种观点：1）应用和使用方法和技术来准备和通过法律决定（行为）的程序3； 2）构建可持续法律体系的方法 4 ； 3）开展法律活动，形成稳定的法律体系5； 4）对实施执法活动的基本法律和规则进行科学分类6。一个自然而然的问题是：如果许多科学家都理解旧术语的含义，那么在多大程度上将一个新术语引入法律科学的概念和范畴体系中是合理的？
简历 - Luis Miguel Garcia Mancebo
• 开发 Web 应用程序（WordPress、PHP 7、MySQL）和移动应用程序（原生 WebViews） • 管理营销活动和 A/B 测试 • 设置基础设施（Proxmox 上的 Ubuntu VM） • 实现房地产列表的 Web 抓取（PhantomJS） • 进行客户和合作伙伴访谈 • 2010 - 2019：在专用的 Proxmox 服务器上创建和维护虚拟机和容器，以服务于客户和内部项目 • 2011：根据客户对开源软件 Xibo（数字标牌）的功能要求进行调整，以便在 Caprabo 超市部署 • 2012：社交初创公司 Voty 的创始人：一款向您的联系人网络发起问题并收集有关它们的答案和评论的应用程序（应用程序使用 Appcelerator Titanium，后端使用 PHP + MySQL） • 2013：创建 5 家作为亚马逊附属机构的电子商务商店，包括使用 Google Analytics 优化导航、在 Google 中创建广告活动AdWords 和 A/B 测试 • 2014 年：将 PL/SQL 的 .NET/Oracle 集成到 Blinker/TNT Express 的 COM 网关 • 2017 年：与 Clarive Software 合作进行物联网研究工作，将软件部署到三星智能手表、Raspberry Pi 并控制 Roomba 吸尘器 • 2018 年：使用 Fitnatura 的 Web 蓝牙 API 将蓝牙心率监测器与 Web 应用程序集成
FlyOS：重新思考集成模块化航空电子设备...
自主多旋翼飞行器通常采用联合架构，这会导致独立硬件组件之间的通信成本相对较高。这些成本限制了对新任务目标做出快速反应的能力。此外，如果不引入影响尺寸、重量、功率和成本 (SWaP-C) 约束的新硬件，联合架构就无法轻松升级。反过来，这些约束限制了使用冗余硬件来处理故障。为了应对这些挑战，我们提出了 FlyOS，这是一种集成模块化航空电子 (IMA) 方法，用于在异构多核航空平台上的软件中整合混合关键性飞行功能。FlyOS 基于分离内核，可在虚拟化沙盒操作系统之间静态划分资源。我们提出了一种双沙盒原型配置，其中时间和安全关键的飞行控制任务在实时操作系统中执行，而任务关键的基于视觉的导航任务在 Linux 沙盒中执行。低延迟共享内存通信允许在沙盒之间实时传递飞行命令和数据。还部署了基于虚拟机管理程序的容错机制，以确保在关键功能或时间故障时进行故障转移飞行控制。我们验证了 FlyOS 的性能，并展示了其与传统架构相比在可预测、可扩展和高效飞行控制方面的优势。