XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System边缘的
战术边缘的陆军机器人技术
hmi ov-1机器人在战术边缘启用了机动：配备了机器人自主系统（RAS），这些机器人自主系统（RAS）是作为传感器和射手的分层网络集成的一部分，步兵士兵为领导者提供了一种感觉，检测和识别能力。这将提高情境意识，并增加决策空间，以使用有机或更高的总部效应（致命和非致命），以塑造战场。“与之关闭并摧毁”仍然是轻步兵地层的基础。机器人启用的操作提供了获得和维持飞行局以外的接触的能力。
GEM-Analytics：云到边缘的人工智能能源管理 ⋆
摘要。能源分析、预测和优化方法在管理热电联产 (CHP) 系统的能源生产中起着重要作用，有助于找到最合适的运行点。事实上，拥有此类热电联产系统的多个行业可以通过应用多种技术实时预测系统的最佳负载，从而显著降低总体成本。然而，这是一项复杂的任务，需要处理来自多个数据源（物联网传感器、智能电表等）的大量信息，并且在大多数情况下，由拥有 CHP 的公司的能源经理手动执行。因此，借助机器学习方法和雾计算等新先进技术可以显著简化和自动化处理大量数据的能源管理系统的实时分析和预测。在本文中，我们介绍了 GEM-Analytics，这是一个利用雾计算实现基于 AI 的方法在网络边缘进行能源分析的新平台。特别是，我们介绍了两个涉及热电联产厂的用例，这些工厂需要最佳策略来降低总体能源供应成本。在所有案例研究中，我们都表明我们的平台可以改善与基线相比的能源负荷预测，从而降低工业客户产生的成本。
边缘的神经形态 AI 推理
仅 2020 年，托管云工作负载的数据中心就排放了约 600 兆吨温室气体，超过整个英国 (GB) 的消耗量。除非发生根本性变化，否则到 2050 年，数据中心将消耗全球 20% 以上的能源！凭借其片上学习和低功耗、高吞吐量推理能力，我们相信 AKIDA 可以通过分散 AI 处理来帮助减少数据中心 98% 的碳排放。智能地分析片上数据将有助于终结数百万个端点向云数据中心发送的大量原始、未处理且大多不相关的数据，从而解决阻碍互联网拥塞的问题。
面向边缘的通用 CNN 加速器
多类算法：GBM、XGBoost、随机森林、逻辑回归、高斯朴素贝叶斯、决策树、多项式 SVM、RBF SVM、SVM、CNN、RNN、CRNN、ANN 单类算法：局部离群因子、一类 SVM、一类随机森林、孤立森林 标记、记录、验证和可视化时间序列传感器数据
工业AI边缘的未来是细胞
工业企业正在经历主要的数字化转型。AI/ML的最新进展导致了用例爆炸（请参阅表1），这些案例被设想为极大地简化常见任务，降低成本并创造更安全的环境[25]。这些新兴应用中的许多以它们在边缘进行处理的需要，使设备和边缘基础架构之间的最后一个跳跃连接成为关键组件（第2节）。考虑到新兴的工业AI应用程序对推理的高带宽方式（例如，视频，音频，RF）的依赖，只有一组有限的选项可以满足其需求。有线连通性通常太僵化，部署昂贵。乍一看，鉴于其高容量，低成本和低复杂性，Wi-Fi似乎是一个引人注目的候选人。但无法提供工业应用所需的可靠性。另一方面，长期以来一直主张细胞连接可以填补这些空白。但是，到目前为止，其高成本和复杂性使其仅适用于利基用例。在这项工作中，我们想挑战这种看法。我们认为，随着最近的趋势，5G和超越细胞技术具有
安全服务边缘的魔术象限 - 零信任
组织孤岛：大多数大型组织都有单独的网络和安全团队。这将为SASE产品创建两个购买中心，尽管在较小的企业中，更多的组织正在考虑单供应商Sase。在2024年的SASE融合战略路线图中，Gartner建议在进行任何技术评估之前整合现有的网络和安全合同，吸引网络和安全工程师。这将有助于最大程度地减少重复支出，并与旨在使办公室连通性现代化的利益相关者互动，采用零信任策略，或者确保并连接混合工人。从长远来看，一些组织可能会创建一个负责访问工程，跨越远程工人，办公室和边缘位置的团队。不需要一种实施SASE体系结构的单供应商方法，但Gartner建议组织具有将其SASE供应商减少到一个供应商或两个明确集成的供应商的战略目标。
将人工智能工作负载分配至智能边缘的注意事项
解决方案 AI 的价值取决于其在生产系统中的使用能力以及随着时间的推移而不断改进的能力。近年来，AI 和 ML 技术在执行疾病诊断和合同审查等复杂认知任务方面表现出显著的进步。考虑到可以让人类工作者专注于由 AI 完成的初始“准备工作”的更高级别任务，许多企业正在扩大 AI/ML 计划，以保持市场竞争力，并在基础设施、解决方案和人才方面进行大量投资。编排解决方案已准备好扩展支持 AI 的系统所需的运营和支持基础设施 - 无需重新架构基础设施即可管理数百到数百万个 AI 端点。
潮湿的森林边缘的土地使用选择
ASB于1991年启动，以解决斜线和燃烧农业的农艺，环境，社会和政治含义。主要活性是对土地清理和随后的土地使用的模式进行表征，并量化碳库存的变化。m Ethods：在巴西，喀麦隆和印度尼西亚的94个地点的植被，垃圾和土壤中测量了碳库存。每个国家采样的地点都包含未受干扰或有选择性登录的森林，作为代表增加土地使用强度的参考点和系统。
火山口边缘的多时间空中结构运动
摘要 富尔奈斯火山是世界上最活跃、游客最多的火山之一。其山顶火山口（Crate`re Dolomieu）是主要的旅游景点，2007 年发生了一次重大火山口坍塌，其边缘尚未稳定。为了评估火山口边缘对游客的不稳定风险，我们跟踪了 2007 年至 2015 年的结构演变。利用航空摄影测量活动，我们非常精确地绘制了不稳定地点的地图，对这些不稳定性的时间演变进行了定量分析，并评估了游客的风险。考虑到 2008-2015 年期间，靠近火山口边缘的四个地点表现出显著的水平地面运动（0.5-2 米）、裂缝加宽（平均 0.3-0.56 米）和大规模物质流失量（总计 1.8 + 0.1 � 10 6 立方米）。我们推断出两个不同的过程：（1）在西部和北部，玄武岩单元的倾倒发生在裂缝加宽期之后，这是由于岩浆侵入和长期膨胀/收缩循环的共同作用；（2）在南部和东部，火山口边缘的部分缓慢向火山口中心滑动，在火山活动增强期间（2008-2010 年和 2014-2015 年）显著加速。官方观测台是俯瞰 Crate`re Dolomieu 最稳定的区域。相比之下，官方平台外最常访问的边缘区域（西北部）也是最不稳定的。
进行车辆边缘的及时多模型培训 -
摘要 - 启用AI互联网的快速增长（IOV）呼吁进行有效的机器学习（ML）解决方案，该解决方案可以处理高车辆移动性和分散数据。这激发了对车辆边缘云建筑（VEC-HFL）的等级联合学习的出现。然而，关于vec-hfl的文献中未充满反应的一个方面是，车辆通常需要同时执行多个ML任务，在这种多模型训练环境中会带来至关重要的挑战。首先，不正确的聚合规则可以导致模型过时和延长训练时间。第二，车辆移动性可能通过防止车辆将其型号返回网络边缘而导致数据利用率降低。第三，在各种任务中实现平衡的资源分配变得至关重要，因为它主要影响协作培训的有效性。，我们通过提出一个在动态VEC-HFL中提出多模型训练的框架来解决这些挑战的第一步之一，目的是最大程度地减少全球训练潜伏期，同时确保跨各种任务均衡培训，这一问题是NP-HARD。为了促进及时的模型培训，我们引入了混合同步 - 同步聚合规则。在此基础上，我们提出了一种新颖的方法，称为混合进化和贪婪分配（心脏）。现实世界数据集上的实验证明了心脏比现有方法的优越性。索引术语 - 等级联合学习，互联网，多模型培训，分布式机器学习。框架分为两个阶段：首先，它通过混合启发式方法来实现平衡的任务调度，该方法结合了改进的粒子群优化（PSO）和遗传算法（GA）；其次，它采用低复杂性贪婪算法来确定车辆分配任务的训练优先级。