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数字监护人安全服务边缘
关于Lookout Lookout，Inc。是以数据为中心的云安全公司，该公司使用深入的策略来解决网络安全攻击的不同阶段。数据是每个组织的核心，我们的网络安全方法旨在保护现代威胁格局中的数据。侧重于人及其行为，Lookout Cloud Security Platform确保了实时威胁可见性，并迅速停止从初始网络钓鱼尝试到数据提取。要了解更多信息，请访问www.lookout.com，并在我们的博客，LinkedIn和X.
边缘计算有效的机器学习
机器学习在解决各个领域的综合任务方面表现出了非凡的能力。硬件加速器的进步已使机器学习模型在边缘设备上的部署，从而促进了资源约束系统中的实时AI应用程序。最近的加速器越来越多地采用了芯片上的网络（NOC）体系结构，以支持大规模处理元件阵列中的大规模数据通信。但是，随着这些加速器的复杂性继续增长，硬件原型制作变得有效的设计空间探索变得有效。此外，在各种机器学习工作负载之间实现高灵活性和效率仍然是一个重大挑战，尤其是对于边缘计算而言。为了解决这些问题，我们从架构侧和应用程序侧探索。首先，我们为基于NOC的深神经网络（DNN）加速器引入了一个周期精确的仿真工具。此模拟器通过探索设计参数来快速而精确地评估推理效率。通过将详细的性能跟踪到系统行为中，模拟器促进了DNN推理效率的优化，这可以减少与硬件原型制作相关的时间和成本。然后，我们专注于基于NOC的DNN加速器的新型体系结构设计，杠杆内网络处理技术，以改善端到端延迟和资源利用率。第三部分探讨了机器学习在嵌入式传感器系统中的应用，重点是下limb假体。提出了两种关键方法：在网络设计中的激活设计，可将非线性操作卸载到NOC，并进行汇总的随身携带设计，以最大程度地减少汇总层的通信开销。这些设计证明了现有基于NOC的加速器体系结构的处理效率的实质性提高，同时保持了对各种DNN工作负载的范围和适应性。开发了可穿戴压力测量系统，以收集和分析货物内压力数据。提出了两个机器学习应用程序，用于在舒适的假肢设计领域求解子任务。开发了一种基于聚类的方法，用于通过减少重新播放的同时维护数据完整性来优化传感器部署。采用了使用多个隐藏马尔可夫模型和高斯混合模型的步态相识别方法。所提出的步态识别方法实现了高精度和计算效率，这表现优于常规技术。通过应对基于NOC的加速器设计和机器学习应用程序的挑战，我们弥合了硬件优化和实际部署之间的差距。这些技术将为嵌入式智能的未来进步铺平道路。
云安全边缘数据表
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通过在边缘环境上促进风险管理
“有效利用AI和数据分析的潜力，最重要的是创新，协作和跨部门思维。平原是所有联邦部门和下游当局都可以使用的第一个生产数据分析平台，使AI能够在任何领域使用。采用这种方法，我们主要是为联邦政府的测试AI应用程序提供访问权限，而无论涉及哪个领域，都要迅速启动解决方案。”
在明天的边缘重新发明
几乎一半的加勒比海首席执行官报告计划将AI集成到技术平台中，并在未来3年内在很大程度上纳入业务流程和工作流程。令人鼓舞的是，将近一半（47％）回应了“适度的范围”，将AI融入其核心业务战略，使他们抓住潜在的机会并为不可避免的破坏做好准备。另外的19％添加到“大/非常大的范围”中，几乎是70％。这可能是那些首席执行官已经看到AI在当前采用中的好处的结果。同样，有22％的CEO计划将AI纳入“在很大/大范围内”的劳动力和技能策略。“在中等程度上”的响应更高（44％），表明采用了更谨慎的方法，但考虑到AI的采用率仍然合理。鉴于Genai的潜力将取决于员工知道何时以及如何在工作中使用AI工具以及了解潜在的陷阱，因此AI集成到劳动力中很重要。
通信通信-高效边缘...
摘要 ：鉴于智能设备的快速增长，预计在不久的将来，大量高风险的人工智能（AI）应用（例如无人机、自动驾驶汽车和触觉机器人）将部署在无线网络边缘。因此，智能通信网络将设计为利用先进的无线技术和边缘计算技术，以在通信、计算、硬件和能源资源有限的各种终端设备上支持AI应用。在本文中，我们提出了在网络边缘有效部署模型推理以提供低延迟和节能的AI服务的原则。这包括用于低延迟设备分布式模型推理的无线分布式计算框架以及用于节能边缘协作模型推理的无线协作传输策略。通过智能反射面构建智能无线电传播环境，进一步提高边缘推理系统的通信效率。