XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System调度程序
preactor aps
proeactor查看器preactor观看器是仅视图系统，该系统旨在通过PC网络链接到一个或多个主调度程序（MS）。可以使用名为PCO的商店和正向通信系统之间传递MS和查看器之间的数据。观众可以位于设施周围的不同部门中。可以在车间PC上使用它们，以向电池主管或机器操作员提供最多由MS生成的列表，并记录MS的更新。可以将观众链接到条形码读取器以自动获取进度信息。也可以在销售办公室使用它们来跟踪订单的进度，并根据已发布时间表的读取副本进行订单查询。管理还可以使用它们将实际时间与预定的完成时间进行比较，以评估生产过程的性能。
商业系统专家 III $32.271
• 为城市许可和授权系统 Infor Public Sector (IPS) 提供技术支持，该系统包括计费、法规执行、授权、规划和许可模块；• 参与企业范围的软件实施，包括监督功能规范的开发、数据转换、用户验收测试、上线准备以及问题识别/解决；• 与供应商、业务分析师、IT 人员和部门客户协作以开发业务/功能需求；• 维护与其他业务系统（如企业批处理调度程序、GIS 和支付处理）的接口；• 参与报告开发，例如 Crystal 和 Simpler Reports；• 安装和配置企业软件产品；• 研究、分析和评估硬件和软件产品；• 进行问题分析并确定解决方案；• 准备项目计划和规范；• 为系统最终用户提供培训和培训文档；以及• 履行分配的其他职责。
课程结构和教学大纲（从 2018-19 学年起）
模块 2：关系查询语言 关系代数、元组和域关系演算、SQL3、DDL 和 DML 构造、开源和商业 DBMS -MYSQL、ORACLE、DB2、SQL 服务器 关系数据库设计 域和数据依赖性、阿姆斯特朗公理、范式、依赖保存、无损设计 查询处理和优化 关系代数表达式的评估、查询等价性、连接策略、查询优化算法 模块 3：存储策略 索引、B 树、散列 模块 4：事务处理 并发控制、ACID 属性、调度的可序列化性、基于锁定和时间戳的调度程序、多版本和乐观并发控制方案、数据库恢复 模块 5：数据库安全 身份验证、授权和访问控制、DAC、MAC 和 RBAC 模型、入侵检测、SQL 注入 模块 6：高级主题 面向对象和对象关系数据库、逻辑数据库、Web 数据库、分布式数据库、数据仓库和数据挖掘
SEEBURGER-技术白皮书-业务集成-...
BIS 集成服务器使用 BIS 流程引擎，并按照业务流程执行语言 (BPEL) 标准工作。BIS 通道引擎是 BIS 流程引擎的内存变体。它们共同执行所有集成流程，这些流程是所有数字集成场景（MFT、B2B/EDI、API、IIoT、ERP 和电子发票集成，无论是异步还是同步）的基础。BIS 适配器引擎确保通过连接器安全可靠地交换消息、文件和 API 调用，从而实现与大量协议的无缝应用程序集成。强大的 BIS 映射引擎提供高性能、任意到任意转换，可处理所有数据集成映射要求（测试、拆分、合并和转换）。BIS 集成服务器还包括队列管理功能、关联引擎、BIS 虚拟文件系统 (VFS)、复杂的作业调度程序和允许执行同步和异步集成场景的服务。
基于 LoRa 的智能空间监控系统的速率单调调度器
摘要 — 智能空间系统配备传感器来收集数据，这些数据可用于了解其环境条件。然后将收集到的数据传输到应用程序，以提高空间的舒适度、生活质量和安全性。长距离 (LoRa) 技术提供长距离覆盖，消耗低能量，非常适合智能空间应用。LoRa 中有六个虚拟通道用于传输数据，但是当节点同时传输数据时，网络会面临干扰问题。干扰问题使 LoRa 不太适合时间紧迫的应用。为了缓解干扰问题，应以最佳方式分配扩频因子。本文使用速率单调调度程序将扩频因子分配给 LN，以确保在截止期限内以最小的能耗传输数据。为了量化接收信息的延迟，我们使用“信息时代”指标。使用 Network Simulator-3 验证了所提出的方法，结果表明它有效地减少了延迟和能量并延长了网络效用。索引词 — 信息时代、物联网、远程通信、调度
启用低延迟工作负载技术指南
许多NFV工作负载必须以低潜伏期的形式交付才能满足严格的服务水平协议。这些工作负载中的许多具有独特的特征。该软件通常以轮询模式运行，从CPU的角度来看，利用率为100％。这是因为指令总是由CPU核心执行。使用数据平面开发套件（DPDK）的应用程序是此软件体系结构的典型特征。对于内核驱动程序，DPDK中使用的轮询模式驱动程序（PMD）似乎是100％忙碌的，即使可能有很少的数据包流动。因此，在100％利用案件中的内核电源州长并不总是适合电源管理，因为由于投票驱动程序的投票性质，核心利用总是被视为100％忙碌。除了投票外，DPDK软件线程通常不会与其他工作负载共享内核，并且通常与OS调度程序隔离，这意味着它们可以控制电源技术而不会影响核心上运行的其他软件。
量子扇出：电路优化和技术建模
摘要 — 指令调度是量子计算中一个关键的编译器优化，就像它对于经典计算一样。当前的调度程序通过允许同时执行指令来优化数据并行性，只要它们的量子位不重叠。然而，在许多量子硬件平台上，重叠量子位上的指令可以通过全局交互同时执行。例如，虽然传统量子电路中的扇出从逻辑层面来看只能按顺序实现，但物理层面的全局交互允许一步实现扇出。我们利用这种同时扇出原语来优化 NISQ（嘈杂中型量子）工作负载的电路合成。此外，我们引入了基于扇出的新型量子存储器架构。我们的工作还解决了扇出原语的硬件实现问题。我们对捕获离子量子计算机进行了真实的模拟。我们还展示了使用超导量子位扇出的实验概念验证。我们在实际噪声模型下对 NISQ 应用电路和量子存储器架构进行了深度（运行时）和保真度估计。我们的模拟结果表明，结果令人满意，运行时具有渐近优势，错误率降低了 7-24%。
工业环境中交通分类的机器学习
多年来，消费量大大增加了，消费者对产品质量，接收产品和个性化选项的时间有很高的需求。工厂试图通过消除人工劳动力和部署可以更快地生产产品的自动化设备来扩展需求。工厂中的无线通信将通过实现移动性以及减少电缆的重新配置/故障排除并增加工厂资源的利用来帮助实现这一目标。本报告正在调查生产线中是否有可能实现无线无线通信，其中进化的节点B调度程序可以使用基于机器学习的分类模型来优先考虑重要的循环实时和警报数据包。这种新的优先级技术将允许重要的工厂应用程序具有很高的优先级，并确保为重要的数据包提供服务。我们找到了一些有用的应用程序分类模型，用于出厂环境，但证明了最佳模型可能取决于工厂的设置。因此，该报告还介绍了自动深度学习模型构建的想法，从而可以按时间进行改进。
使用人工智能和联合仿真优化雾计算环境的性能
本教程介绍了一种性能工程方法，该方法使用人工智能和耦合仿真来优化边缘/雾/云计算环境的服务质量 (QoS)，该仿真是联合仿真型容器编排 (COSCO) 框架的一部分。它介绍了基本的人工智能和联合仿真概念、它们在雾计算背景下的 QoS 优化和性能工程挑战中的重要性。它还讨论了如何将人工智能模型（特别是深度神经网络 (DNN)）与模拟估计结合使用以做出最佳资源管理决策。此外，我们还讨论了一些使用 DNN 作为替代方法来估计关键 QoS 指标的用例，并利用此类模型在分布式雾环境中构建动态调度策略。本教程使用 COSCO 框架演示了这些概念。COSCO 中的指标监控和模拟原语展示了基于人工智能和模拟的调度程序在雾/云平台上的有效性。最后，我们为雾管理领域出现的资源管理问题提供了人工智能基线。
多功能雷达中的跟踪和控制
5. 1 简介 89 5.2 资源管理和任务调度目标 91 5.3 静态阵列多功能雷达中的任务调度 92 5.3.1 背景 92 5.3.2 MESAR 算法 93 5.3.3 改进的 MESAR 算法 97 5.3.4 仿真架构 98 5.3.5 使用简单的双扇区监视系统进行调度 100 5.3.6 使用 MESAR 监视体积进行调度 104 5.3.7 使用 MESAR 调度程序进行绘图确认延迟 109 5.4 旋转阵列多功能雷达中的任务调度 110 5.4.1 背景 110 5.4.2 旋转多功能雷达系统的任务调度算法 114 5.4.3 旋转多功能雷达的波束搜索模式 118 5.4.4 旋转多功能雷达任务调度算法的结果 119 5.4.5 旋转多功能雷达的其他资源管理问题 123 5.5 用于高效调度的惩罚函数和模糊逻辑 124 5.5.1 模糊逻辑的使用 125 5.6 结论 126