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微守流：边缘设备的复杂性自我注意力低的视觉变压器
情感两极分化及其伴随的基于裂解的分类使气候变化和其他与科学有关的问题引起了不可思议和争议性。围绕着Covid-19时期，我们研究了在Twitter和Reddit上与气候变化和气候科学的公共活动中的跨域溢出和争议性的溢出。我们找到了有力的证据表明，周围的共证范围溢出到气候变化域中。在不同的社交媒体系统中，Covid-19内容与Climente讨论中的不可活力和争议有关。这些增加的拮抗模式对大流行事件有反应，这使科学与公共政策之间的联系更加突出。我们还表明，观察到的溢出案沿流行前的政治分裂，特别是反国际民粹主义信仰，这将气候政策反对与疫苗的犹豫联系起来。我们的发现突出了根深蒂固的跨域极化的危险，表现为拮抗行为的溢出。
![正交表示用于估计因果量的学习
生成的AI和创造性工作：叙事，价值观和影响
triffid：提高第一响应者效率的自动机器人辅助
微守流：边缘设备的复杂性自我注意力低的视觉变压器
covid- ... 之间的不可思议和争议性溢出
arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日
对表示漏洞和工程强大的视觉变形金刚的机械理解
arxiv：2502.05610v1 [CS.CL] 2025年2月8日
Goproteingnn：利用蛋白质知识图蛋白表示学习
台式4Merge：综合基准，用于合并逼真的密集交通与微交互式车辆
arxiv：2502.08704v1 [cond-mat.supr-con] 2025年2月12日
机器人引发的久坐行为的社会控制
增强数字阴影的稳健性，用于使用增强岩石物理建模的二氧化碳存储监控
arxiv：2502.07964v1 [cs.lg] 2025年2月11日
对石墨烯中振荡大声电效应的相干检测
arxiv：2502.09316v1 [CS.CL] 2025年2月13日
将基于物理的建模与锂离子电池的机器学习相结合
Trellis BMA：DNA存储的IDS通道上的编码跟踪重建
arxiv：2502.07650v1 [stat.ml] 2025年2月11日
与Soc- ... 的多间隔能量储备合作](/simg/3/371e53cea55d57b21dc3cec4490fd2d843578c28.webp)
正交表示用于估计因果量的学习 生成的AI和创造性工作：叙事，价值观和影响 triffid：提高第一响应者效率的自动机器人辅助 微守流：边缘设备的复杂性自我注意力低的视觉变压器 covid- ... 之间的不可思议和争议性溢出 arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日 对表示漏洞和工程强大的视觉变形金刚的机械理解 arxiv：2502.05610v1 [CS.CL] 2025年2月8日 Goproteingnn：利用蛋白质知识图蛋白表示学习 台式4Merge：综合基准，用于合并逼真的密集交通与微交互式车辆 arxiv：2502.08704v1 [cond-mat.supr-con] 2025年2月12日 机器人引发的久坐行为的社会控制 增强数字阴影的稳健性，用于使用增强岩石物理建模的二氧化碳存储监控 arxiv：2502.07964v1 [cs.lg] 2025年2月11日 对石墨烯中振荡大声电效应的相干检测 arxiv：2502.09316v1 [CS.CL] 2025年2月13日 将基于物理的建模与锂离子电池的机器学习相结合 Trellis BMA：DNA存储的IDS通道上的编码跟踪重建 arxiv：2502.07650v1 [stat.ml] 2025年2月11日 与Soc- ... 的多间隔能量储备合作
表示学习被广泛用于观察数据的因果量（例如，有条件的平均治疗效应）。尽管现有的表示学习方法具有允许端到端学习的好处，但他们没有Neyman-Ottrol-ottrodenal学习者的理论特性，例如Double Ro-Busberness和Quasi-Oracle效率。此外，这种表示的学习方法通常采用诸如平衡之类的规范约束，甚至可能导致估计不一致。在本文中，我们提出了一类新型的Neyman-Ottrodonal学习者，以在代表水平上定义的因果数量，我们称之为或称为校友。我们的旅行者具有几个实际的优势：它们允许基于任何学习的表示形式对因果量进行一致的估计，同时提供了有利的理论属性，包括双重鲁棒性和准门的效率。在多个实验中，我们表明，在某些规律性条件下，我们的或学习者改善了现有的表示学习方法并实现最先进的绩效。据我们所知，我们的或学习者是第一批提供代表学习方法的统一框架，而Neyman-ottrol-ottrodenal学习者进行因果量估计。
边缘设备的缓解策略：从业者指导
英国国家网络安全中心 (NCSC–UK) 网络评估框架 (CAF) NCSC 的 CAF 提供了一种系统而全面的方法来评估组织在多大程度上受到网络风险的影响，这些风险基于组织的基本功能，并支持组织建立针对这些风险的网络弹性。CAF 专注于治理、资产管理和系统弹性等关键原则，支持组织将其实践与英国国家网络安全战略保持一致，帮助他们降低基本服务的风险。
边缘设备的安全注意事项
1读者应注意，由于加密，编码和复杂的应用程序协议，仅边界设备执行就不足以保护内部系统和数据免受外部威胁。通过在零信任体系结构的背景下实施更接近受保护的资源的政策执法，鼓励组织从对边界保护等边界保护的过度依赖。有关实施零信任体系结构的更多信息，请参见网络中心的网络和安全策略以及对安全架构的零信任方法，国家标准技术研究所（NIST）SP 800-207，零信任体系结构以及网络安全和基础设施安全机构（CISA）的信任零信任零。
Gemesys获得860万欧元的预种植资金，以在边缘设备上转换AI
插件技术中心是一个领先的创新平台，是全球最活跃的早期VC公司之一，其中包括Paypal，Honey，N26和Einride，其中包括多个成功案例和30多个独角兽。总部位于硅谷，插电和游戏投资于20多个行业。他们的德国Ojices位于斯图加特，慕尼黑，汉堡和法兰克福，每个人都专注于各自领域的行业合作伙伴和初创企业之间的合作 - Stuttgart，Insusttgart，Insurtech，Healthtech，Healthtech，Healthtech，Healthtech和Munich in Munich in Munich，Munich，Hamburg in Munich in Munich in hamburg in Frankfurt in Frankfurt和Fintech in Frankfurt。www.plugandplaytechcenter.com/venture-capital
物联网边缘设备的安全体系结构
AURIX™TC4X家庭系统架构14 Infineon的Aurix™TC4X微控制器家族 - 实时安全和安全性能的领导者即将到来！14 AURIX™ TC4x enhancements 16 Extensive development ecosystem 16 AURIX™ TC3x family system architecture 17 Scalable 2 nd generation AURIX™ TC3x system architecture 17 AURIX™ TC3x – scalable family – from low-cost to high-performance applications 18 AURIX™ TC3x family package scalability 19 AURIX™ TC2x family system architecture 21 Powerful 1 st generation AURIX™TC2X系统体系结构21 AURIX™TC2X家庭套餐可伸缩性22 AURIX™家庭住房选项23最大可扩展性的包装信息23 Tricore™升级路径23 AURIX™TC4X SW应用程序架构24下一代AURIX™是新的架构，为新的架构提供了新的架构，可为新的架构提供新的实现24 AUSEC 24 AURIX 24 AURIX 24 AURIX 24 AURIX 24 AURIX 24 AURIX 24 AURIX 24 AURIX 24 AURIX 24 AURIX 24 AURIX tC4确保未来的汽车？26
通过活动推理在边缘设备上的自适应流处理
当前物联网的情况正在见证数据量的不断增加，该数据量是在恒定流中生成的，呼吁新颖的架构和逻辑解决方案来处理它。将数据处理转移到计算频谱的边缘可确保负载的更好分配，并且在原理中，较低的潜伏期和更好的隐私性。但是，管理这种结构很复杂，尤其是当要求（SLOS）的要求（SLO）（SLO）需要确保由应用程序的所有者和基础架构经理指定时。尽管基于机器学习（ML）的管理解决方案，研究人员和从业人员有大量提案，但仍在努力进行长期预测和控制以及准确的故障排除。因此，我们提出了一种基于主动推理（AIF）的新型ML范式 - 神经科学的概念描述了大脑如何不断预测和评估感觉信息以减少长期惊喜。我们在异质的真实流处理用例中实现并进行评估，其中基于AIF的代理商不断优化了在多个设备上运行的三个自动驾驶服务的三个SLO的实现。代理使用因果知识逐渐了解其行为与要求满足以及哪些配置有偏爱的理解。通过这种方法，我们的代理需要三十次迭代才能收敛到最佳解决方案，
边缘设备大型语言模型竞赛
边缘设备大型语言模型竞赛旨在探索直接在边缘设备上部署的大语言模型（LLMS）的能力和潜力。LLM的令人难以置信的能力使得将其应用于实用的边缘设备，以实现LLM在各个学科中的广泛应用。但是，LLMS的庞大尺寸对严格限制的计算资源和内存的边缘设备构成了重大挑战。例如，即使在采用INT8量化后，部署小规模的10B LLM也可能需要多达20GB的主内存（DRAM），但不幸的是，这超出了大多数商品智能手机的内存。此外，LLM的高能量消耗将迅速消耗智能手机的电池。为了促进LLM在各种实际情况下的应用，我们提出了这种及时的竞争，以鼓励学术界和行业的从业者为这种紧迫的需求提供有效的解决方案。通过挑战参与者开发可以在资源受限的边缘设备上运行的高效，优化的模型，竞争旨在解决与LLM相关的关键经济和环境问题，促进跨学科研究合作，并增强AI系统的隐私和安全性。
管理边缘设备
考虑以下问题：•当前正在运行哪个版本？•默认情况下启用了哪些功能？是否没有使用任何功能？这些功能是否可以通过互联网访问？•我可以找出边缘设备的配置方式吗？可以禁用高风险功能吗？•供应商能否证明Edge设备是根据现代安全设计原则开发的？•供应商可以证明该设备已接受独立测试（例如渗透测试或安全评估）吗？•供应商可以保证相关的软件和库是最新的吗？供应商可以提供软件材料清单（SBOM）吗？•我是否依赖供应商在事件中获得支持，还是可以找到必要的信息并自己采取行动？供应商如何交流漏洞和事件？我知道他们的下班时间联系方式吗？•组织可以在哪里找到如何配置或下载安全更新的说明？将这些说明添加到手册中，并脱机存储该手册。•我对供应商的依赖程度如何快速安装补丁？