XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System连接设备
物联网的未来：新兴趋势和潜在进步
物联网 (IoT) 正在快速发展，新兴趋势和潜在进步塑造着其未来。物联网设备的互联性越来越强，允许各种设备之间实现无缝通信和数据交换。这种连接性使从智能家居和城市到工业自动化和医疗保健等各行各业的广泛应用成为可能。物联网的一个关键新兴趋势是将人工智能 (AI) 和机器学习算法集成到物联网设备中。这种集成使设备能够实时分析数据、做出自主决策并适应不断变化的环境。因此，物联网系统变得更加智能、更具预测性，并且能够在没有人工干预的情况下优化流程。另一个重要趋势是物联网部署中对边缘计算的关注。边缘计算使计算能力更接近数据源，从而减少延迟并实现更快的响应时间。通过在边缘处理数据，物联网设备可以更高效地运行、节省带宽并提高整体系统性能。安全性仍然是物联网未来的一个重要考虑因素。随着连接设备数量的不断增长，确保设备之间传输的数据的安全性和隐私性至关重要。加密、身份验证机制和安全通信协议的进步对于保护物联网生态系统免受网络威胁至关重要。能量收集和电源管理方面的创新正在推动物联网设备寿命和可持续性的进步。能够以低功耗运行并利用可再生能源的节能物联网设备正在为更环保的物联网格局铺平道路。总体而言，物联网的未来在改变行业、提高效率和改善生活质量方面具有巨大的潜力。通过拥抱新兴趋势、利用人工智能能力、优先考虑安全性并关注可持续性，物联网生态系统将为持续增长和创新做好准备。
联网汽车 RIN 0694-AJ56
评论：保护信息和通信技术与服务供应链：联网汽车 RIN 0694-AJ56 BIS-2024-0005 我支持拟议规则。工业和安全局 (BIS) 已朝着解决由某些外国对手管辖下的实体（特别是中华人民共和国和俄罗斯联邦）设计、开发、制造或供应的信息和通信技术与服务 (ICTS) 交易所带来的已知国家安全风险迈出了重要一步。这不仅是国家安全问题，也是公共安全和汽车安全问题。拟议规则旨在减轻未经授权访问车辆通信系统可能产生的若干潜在危害。最有可能的威胁之一是网络攻击，未经授权的访问可能导致车辆运行中断、敏感数据被盗以及对乘客的潜在伤害。此外，外国对手可能会使用 ICTS 组件从联网汽车收集敏感数据，包括位置数据、个人信息和通信日志，对隐私和国家安全构成重大威胁。对外国对手的 ICTS 组件的依赖也可能导致供应链中断，影响联网汽车系统的可用性和可靠性。经济间谍活动是另一种潜在危害，外国对手可能利用 ICTS 组件窃取美国公司的专有信息和知识产权，从而削弱其竞争优势。在当今互联互通的世界中，许多消费产品（如冰箱、恒温器和其他智能设备）都悄悄连接到 WiFi 网络。这些设备通常带有内置后门或默认安全设置，使家庭和企业容易受到一系列安全问题的攻击。例如，智能电视、视频门铃和智能安全系统被发现具有高严重性或严重的安全漏洞。研究人员发现，这些设备很容易受到黑客攻击，恶意行为者可以停用安全系统、窃取个人数据，甚至使用多个连接设备发动大规模分布式拒绝服务 (DDOS) 攻击。
新太空环境下低地球轨道卫星星座的 LPWAN 技术趋势
NewSpace 代表了一种现代化的太空任务方法，其特点是三个主要元素：太空私有化、卫星小型化和利用太空数据开发创新服务[1]。这一概念不同于传统的政府主导的太空计划，强调 SpaceX 和 Rocket Lab 等私营公司在卫星制造和发射中的作用。商用现货 (COTS) 组件的调整和筛选推动了卫星的小型化，包括立方体、微型和纳米卫星，使其能够在单个发射器中部署并方便进入低地球轨道 (LEO) [2]。低地球轨道卫星运行在距离地球表面 160 至 2000 公里的轨道上 [1]，提供各种服务。其中包括地球观测、互联网连接、科学研究、卫星导航、与 5G 技术的集成以及用于航空和海事目的的跟踪。这些服务是太空私有化和卫星小型化趋势的综合影响的结果 [3]。 NewSpace 催生了卫星物联网 (IoT) 的出现，使通过紧凑而高效的低地球轨道 (LEO) 卫星直接从地面传感器收集数据成为可能 [4]。以前，这种数据收集需要广泛的地面站网络。然而，NewSpace 的进步促进了基于云的服务，这些服务提供了共享地面站网络和用于数据处理的高级计算能力。此外，LEO 星座正在改变物联网连接，特别是在偏远地区，FOSSA Systems、Sateliot 或 Lacuna 等公司处于这一发展的前沿。基于卫星的低功耗广域网 (LPWAN) 的出现标志着物联网领域的重大发展，以与地面提供商具有竞争力的成本为设备提供全球连接，从而有望大幅扩展连接设备 [5]。物联网正在通过实现从传感器到自动驾驶汽车的各种设备之间的连接，使各个行业发生革命性变化，自动化和增强运营
目录
d v a n c e d p a c k a g i n g i s experiencing rapid growth due to the demand for high- performance computing in artificial intelligence (AI) applications and the automotive industry.鉴于对AI系统的需求很高，Foundry Leader TSMC报告说，它的目标是在2025年至2026年之前平衡供求，并希望2025年2025年能够为其在雪花上覆盖的芯片（cowos®®）技术的芯片上每月启动60,000个晶圆剂[1]。近年来，3D技术的进步包括死对，薄薄的晶圆，晶圆片和靠近垫层的架构。这些进步需要新的工艺技术和过程设备才能生产出高收率的3D功能。这些后端设备是在300mm晶片上制造的，所需的低缺陷水平以前仅限于前端过程。因此，新工具集需要具有低赤字才能获得高收益率，同时提供低廉的所有权。对3D的强烈需求已推动了超过2024年耗资50亿美元的高级包装的资本支出，并且随着对AI的需求驱动Advance Advance Advancing Forward的需求，该数字应在2025年继续增长。将芯片堆叠在2.5/3D包装中时，如图1所示，可以采用几种技术来连接设备，包括颠簸，微型颠簸，支柱，通过硅VIA（TSVS）和混合键合。这些可以直接连接到基板（3D）上的模具，或使用插入器（2.5D），例如玻璃，硅，印刷电路板（PCB）或有机。支持过程包括光刻和沉积（等离子体，溅射，电化学）。为创建设备而实施的湿过程，然后将它们连接到3D体系结构中，包括旋转涂料，开发，蚀刻，光线器，临时粘结材料去除和清洁。
社论：工业信息学中受认知大脑启发的网络物理系统
人工智能 (AI)、认知计算、机器学习和脑启发计算是信息物理系统 (CPS) 中最热门的研究重点。脑启发计算可以更快、更有效地检测 CPS 中的威胁。这导致了脑启发计算算法的发展，包括自然启发算法、遗传算法、群体算法和模式识别算法，用于解决困难的计算问题和 CPS 研究挑战。认知信息物理系统 (CCPS) 正在经历快速转型，成为一种跨学科技术，它融合了物理组件和计算设备以实现基于 AI 的解决方案。CCPS 正在将机器学习/AI 与脑启发计算相结合，以实现智能系统。这个时代正在见证数字技术的快速转型，具有脑启发计算解决方案的 AI 将在工业信息学中发挥至关重要的作用。CCPS 与脑启发计算在工业 4.0 工业革命中的应用使智能工厂成为工业革命的一部分。其他应用，如智能家居设备、医疗系统、自动驾驶系统、连接设备中的机器人系统、数据分析、云计算和人工智能，使该过程进一步自动化。这些支持技术具有提供互操作性、信息透明度、技术援助和分散决策的全部功能。第五次工业革命有望将人类和机器配对，进一步利用人类的智力和创造力，通过将工作流与智能系统相结合来提高流程效率。在工业 5.0 中，机器人不仅将是可编程的机器，而且在某些情况下还将转变为理想的人类伴侣。随着脑启发计算和人工智能的最新发展，现在可以创建更现实和脑智能级别的算法。本社论的目的是探索支持 CPS 技术及其最新方法的研究成果，介绍最新进展，从而展示脑启发计算在 CCPS 中的潜力。在本期特刊中，发表的论文展示了脑启发学习和计算的全面概述/方法论方法，重点关注 CCPS 感兴趣的应用。
分布式网络基础设施和人工智能......
摘要 — 分布式网络基础设施和人工智能 (AI) 是变革性技术，将在未来社会和科学界发挥关键作用。物联网 (IoT) 应用程序包含大量连接设备，这些设备收集大量敏感信息（例如医疗、财务），这些信息通常通过 AI/机器学习 (ML) 算法在边缘或联合云系统进行分析，以做出关键决策（例如诊断）。确保数据收集、分析和决策过程的安全性、隐私性和可信度至关重要。然而，系统复杂性和增加的攻击面使这些应用程序容易受到系统漏洞、单点故障和各种网络攻击。此外，量子计算的进步加剧了安全和隐私挑战。也就是说，新兴的量子计算机可以打破提供网络安全服务、公钥基础设施和隐私增强技术的传统加密系统。因此，迫切需要新的网络安全范式来满足分布式网络基础设施的弹性、长期安全性和效率要求。在这项工作中，我们提出了一种分布式架构和网络安全框架的愿景，它以独特的方式协同安全计算、物理量子密钥分发 (PQKD)、NIST 后量子密码 (PQC) 工作和 AI/ML 算法，以实现抗违规、功能性和高效的网络安全服务。我们提案的核心是一个新的多方计算量子网络核心 (MPC-QNC)，它通过集成 PQKD 基础设施和硬件加速元素，实现快速且量子安全的分布式计算协议执行。我们通过在我们的 HDQPKI 和 TPQ-ML 框架中分别将 MPC-QNC 实例化为公钥基础设施 (PKI) 和联合 ML 来展示它的功能。 HDQPKI（据我们所知）是第一个混合分布式后量子 PKI，它利用 PQKD 和 NIST PQC 标准来提供最高级别的量子安全性，并具有针对主动对手的突破弹性。TPQ-ML 提出了一种后量子安全和隐私保护的联合 ML 基础设施。索引术语 — 网络基础设施；后量子安全；人工智能；机器学习；多方计算。
DHS-Cybersecurity-Strategy_1.pdf - 国土安全
美国人民越来越依赖互联网来获得日常便利、关键服务和经济繁荣。互联网接入和联网设备的大幅增长促进了广泛的机遇和创新。然而，这种非凡的连接水平也给美国带来了越来越大的网络风险。随着民族国家、恐怖分子、个人罪犯、跨国犯罪组织和其他恶意行为者将其活动转移到数字世界，长期存在的威胁正在演变。通过网络空间提供电力、金融、交通、水和医疗保健等基本服务也带来了新的漏洞，并为网络事件可能造成的灾难性后果打开了大门。互联网连接设备数量的不断增长以及对全球供应链的依赖进一步加剧了国家和国际风险状况。网络安全比以往任何时候都更关乎国土安全，也是美国国土安全部 (DHS) 的核心任务之一。在 DHS，我们相信网络空间可以安全且具有弹性。1 我们每天都在整个部门以及与主要合作伙伴和利益相关者合作，以识别和管理国家网络安全风险。我们通过采用整体风险管理方法来实现这一点。与每个组织一样，无论规模大小，我们都必须通过保护自己的网络，将组织对恶意网络活动的脆弱性降至最低。DHS 还承担着更广泛的责任，以保护更大的联邦企业并提高其他关键系统的安全性和弹性。与此同时，我们力求通过预防和打击网络犯罪来减少网络威胁，并通过确保在适当的时候采取有效的联邦响应来减轻网络事件的后果。最后，我们努力通过使网络生态系统从根本上更加安全和更具弹性来为更有效的网络风险管理创造条件。该战略阐述了我们的目标、宗旨和优先事项，以成功履行国土安全部长的全方位网络安全职责。范围 该战略为该部门提供了一个框架，以便在未来五年内履行我们的网络安全职责，以通过减少漏洞和建立弹性来跟上不断变化的网络风险格局；打击网络空间的恶意行为者；应对事件；并使网络生态系统更加安全和更具弹性。
纳斯达克 100 指数® - 评论 - 2024 年 12 月
来源：Invesco，FactSet，截至 2024 年 12 月 31 日。数据以美元计。免责声明：上述行业不应被视为建议、买入、卖出或以任何方式在该行业进行交易的建议，也不应被视为 Invesco Asset Management (India) Private Limited 和/或 Invesco Mutual Fund 的研究报告。纳斯达克 100 指数表现驱动因素纳斯达克 100 指数 (NDX) 与标准普尔 500 指数 12 月表现对比从行业角度来看，科技和非必需消费品是 NDX 中表现最好的行业，也是当月唯一表现积极的行业。这两个行业的回报率分别为 2.56% 和 2.61%。消费必需品表现第三好，回报率为 -5.23%。本月，这三个行业的平均权重分别为 59.02%、20.67% 和 2.87%。 NDX 中表现最差的板块是房地产、基础材料和公用事业，平均权重分别为 0.19%、1.56% 和 1.23%。房地产回报率为 -11.99%，基础材料回报率为 -9.81%，而公用事业回报率为 -8.93%。NDX 相对于标准普尔 500 指数的优异表现得益于其在科技板块的差异化持股和超配。差异化持股和对非必需消费品板块的超配是相对表现的第二大贡献者。该指数对金融板块的缺乏敞口也有助于相对表现。差异化持股和超配是相对表现与标准普尔 500 指数相比的唯一不利因素。基础材料板块既没有影响也没有促进相对表现。NDX 贡献者/不利者聚焦：博通：- 博通 12 月的强劲表现得益于 12 月 12 日公布的有利第三季度财务业绩。收入略低于普遍预期的 140.8 亿美元，为 140.5 亿美元，而调整后的每股收益为 1.42 美元，而 1.36 美元。尽管收入低于预期，但 140 亿美元的数字代表同比增长 51.2%，环比增长 7.5%。在过去 18 个月中，这家半导体公司通过提供存储和系统解决方案、有线和无线连接设备以及大型机和企业软件，已成为人工智能发展的关键参与者。该公司为 2025 年第一季度提供了 146 亿美元的收入指导，受到许多投资者的积极欢迎。该公司还重申，他们将继续专注于数据中心和人工智能等高增长领域。博通股价在公告发布后的第二天，即 12 月 13 日上涨超过 24%。免责声明：上述股票不应被视为建议、购买建议、出售或以任何方式交易股票，也不应被视为 Invesco Asset Management (India) Private Limited 和/或 Invesco Mutual Fund 的研究报告。
朝向新的视野：GF管道系统将其全球海洋业务足迹扩展到印度，越南和哥伦比亚
GF管道系统宣布将其海洋业务扩展到印度，越南和哥伦比亚，这是一项战略计划，旨在增强客户支持并扩大市场可持续水解决方案的全球影响力。瑞士流量解决方案专家为船上的水，天然气和化学物质的安全，高效和可持续运输提供了海洋批准的产品。该公司正在投资对海洋专家的广泛培训和技术支持，以满足海洋领域不断增长的需求。与一支专门的团队覆盖了30多个船上应用程序，GF管道系统对创新热塑性解决方案的材料兼容性进行了量身定制的咨询。其海洋投资组合具有符合IMO的严格法规的产品，该法规已获得BV，LR，DNV和RINA等领先当局的批准，可确保可靠性和最佳性能。GF管道系统提供了一套可持续的水溶液套件，包括塑料管道系统（包括管道，配件，阀门和工具）以及诸如压力分析，预制，培训和焊接支持之类的服务。这些解决方案通过减少碳足迹，提供耐腐蚀性并使安装和长期耐用性更轻松，从而提供了与传统金属系统相比的显着优势。客户将能够在即将举行的行业贸易展览会上发现GF管道系统的海洋投资组合，例如2025年3月5日至7日在河内的越野博览会，以及2025年3月12日至14日在卡塔赫纳的Colombiamar。GF管道系统海洋领导人全球负责人óscarOvejero强调了市场扩张的重要性。óscarOvejero强调了市场扩张的重要性。展出的亮点将包括热拟合，这是PE100管道系统Ecofit的耐火解决方案，可为L3应用中的热塑性解决方案提供防火保护，例如压载水和处理或获得专利的热塑性蝴蝶阀565的专利热塑性蝴蝶阀565 LUG风格，适用于板上的水处理和化学应用。“我们认为，我们的完整解决方案方法，包括腐蚀和维护 - 无热塑性组件，全球预制能力，工程和完整的项目支持，可以在行业的可持续性转型中发挥关键作用。因此，我很高兴我们现在能够在印度，越南和哥伦比亚提供我们的产品和服务，从而增加了客户的邻近性。” 30年来，GF管道系统一直是用于海洋应用的热塑性流动解决方案的提供者，从水处理到废气清洗除了管道和配件之外，该公司提供了衡量，控制，自动化和连接设备。热塑性塑料的表现优于较低的碳足迹，可再生材料和轻巧的设计，放松安装和维护。无腐蚀和持续25年以上，它们还提高了能源效率，帮助船只削减了燃料的使用
人工智能 (AI)、力拓和公司领先的人工智能竞争力
简介 人工智能 (AI) 包括计算机程序或数字连接设备以类似于人类学习理解和影响其环境的方式思考、学习和响应的能力。这一程序化互联技术领域也试图使计算“更智能”。人工智能包括复杂的信息处理和编程问题，这些问题源于生物或商业数据及其信息处理的某些方面 (Marr, 1975)。当今人工智能的进步使该行业变得更加复杂，更难以在瞬间提供高质量的商业信息，这可能会决定成功、生存或破产 (Bharadiya, 2023)。Pallathadka 等人 (2021) 介绍了金融行业中的人工智能，通常涉及：机器学习、复杂性解决方案和多样性算法，并有助于实现：更好的消费者连接、供应链效率、设计改进、产品质量控制方法和新的消费者体验——而且所有这些都成本低廉！人工智能应用的稳步增长现已渗透到人类生活和商业机会中。如今，商业中采用人工智能有助于预测和从数据中学习。它有助于提高竞争力、重新设计产品/服务、重新规划商业战略、提高人类理解力、推进计算并解决复杂的商业未知问题（Sestino & De Mauro，2022 年）。人工智能商业领域人工智能通常基于对设备功能采取行动的能力。人工智能采用适用的数字人工智能软件系统，并提供分析和识别基本重复模式或复杂机制中的模式差异的能力，包括大数据优化、图像识别、机器学习 (ML)、机器人技术和所选公司或工业部门的设备自动化。一些人工智能可以使机器或设备学习和设计自我改进。Zohuri 和 Moghaddam（2020 年）等人支持人工智能参与业务流程的不同迭代级别。人工智能渗透到业务的许多层面。人工智能大致呈周期性发展，从简单的机械规则型响应驱动型人工智能，到日益复杂的代际人工智能，如下所述。这五代人工智能与以下几大变化相一致：（1）最新的数字能力和趋势、（2）正在进行的工业/开发者创新技术以及（3）人工智能参与突破周期。这些周期也与未来学家的考虑相结合（Anon7，2023 年，Anon8，2023 年），而且并非专门基于学术论文。简单的反应式人工智能系统接收基本的数字信息，并被编程为启动特定响应。第一代人工智能系统以无人监督的方式持续提供相同的基本、特定的条件改变，以适应相同的情况。此外，它不会从重复或变化的数字信息情况中学习。反应式人工智能系统无法启动未来的重定向更改操作。但是，它们可以包含以下程序：垃圾邮件过滤器、SPSS 的统计分析、出租车/优步预订服务或业务呼叫热线的过滤系统，以连接到所选的业务响应部门。这一级别的软件开发提供了诸如基本人工智能自然语言处理（识别/响应和图像识别）之类的结果，但有时它们可能会使用基本的机器学习和/或神经网络算法来完成特定任务。第二代人工智能系统利用可用内存，但方式有限且受监督。这种方法可以存储知识并使用预测算法：回忆、重新整理和训练大量数据，比较过去和现在的观察、经验或行动数据，并建立进一步的比较知识，同时还提供复杂、评估的