分散式关键词检索结果

集中式与分散式支持的困境

The Quandary on Centralized versus Decentralized Support

陆军设施的一大优点是它们为租户单位提供集中支持,从而使他们能够通过整合资源有效地建立战备状态。

Septentrio 将 GEODNET 添加到其 Agnostic Corrections 计划中

Septentrio adds GEODNET to its Agnostic Corrections Program

Septentrio 扩展了其 Agnostic Corrections Program,为客户提供经过验证的分散式 RTK 网络选项。比利时鲁汶——2025 年 1 月 7 日——Septentrio,领导者……The post Septentrio 将 GEODNET 添加到其 Agnostic Corrections Program 首先出现在 AeroMorning 上。

写了 12 年关于比特币的文章后,我的想法发生了以下变化

After twelve years of writing about bitcoin, here's how my thinking has changed

接下来是一篇关于我对比特币的看法如何变化的文章,自从我在 2012 年 10 月发表第一篇文章以来,我开始撰写有关比特币的文章。从那时起,我在 Moneyness 博客上写了 109 篇涉及比特币的文章,并在 CoinDesk、Breakermag 等网站上发表了几十篇文章。早期的比特币乐观主义者我在博客的早期对比特币感到兴奋。分散式电子支付系统的想法让我着迷。这是我在 2012 年 11 月发表的第二篇关于比特币(货币经济学家)——比特币为何伟大以及为何注定失败的文章的摘录:“比特币是一种革命性的记录保存系统。它非常快速、高效、廉价和安全。我可以将我的比特币从加拿大发送给非洲的某人,在 10

将癌症临床试验带离家更近

Bringing cancer clinical trials closer to home

“分散式”临床试验允许患者无论住在哪里都可以与当地的治疗团队一起接受癌症临床试验。由 Te Aho o Te Kahu - 癌症控制机构支持的国家指导委员会现已为新西兰制定了一种分散式临床试验方法,重点关注毛利人、太平洋岛民、弱势群体和农村地区的人公平获得癌症临床试验的机会。新方法将使临床试验更具包容性、可及性和以家庭为中心,但需要大量投资才能在全国范围内取得成功。

使用 AWS 推进临床试验的环境可持续性

Advance environmental sustainability in clinical trials using AWS

在本文中,我们将讨论如何使用 AWS 支持分散式临床试验,涵盖分散式临床试验的四大支柱(虚拟试验、个性化患者参与、以患者为中心的试验设计和集中式数据管理)。通过探索这些由 AWS 提供支持的替代方案,我们旨在展示组织如何推动更环保的临床研究实践。

利用现有的数字基础设施应对气候问题:Nandan Nilekani

Harness existing digital infrastructure to tackle climate issues: Nandan Nilekani

Nandan Nilekani 在 Beckn Node Zero 2024 上强调利用印度的直接利益转移基础设施来支付气候行动费用。他强调了气候问题的紧迫性,并讨论了分散式金融系统和开放网络在彻底应对气候挑战方面的潜力。此次活动让行业领袖们齐聚一堂,共同探索这些解决方案。

IEEE 人工智能学报,第 5 卷,第 10 期,2024 年 10 月

IEEE Transactions on Artificial Intelligence, Volume 5, Issue 10, October 2024

1) 基于 Transformer 的计算机视觉生成对抗网络:综合调查作者:Shiv Ram Dubey、Satish Kumar Singh页数:4851 - 48672) 数据驱动技术在智能家居社区规划、需求侧管理和网络安全中的应用作者:Dipanshu Naware、Arghya Mitra页数:4868 - 48833) 针对物体检测系统的中间人攻击作者:Han Wu、Sareh Rowlands、Johan Wahlström页数:4884 - 48924) 夜间色热语义分割的测试时间自适应作者:Yexin Liu、Weiming Zhang、Guoyang Zhao、Jinjing

IEEE 认知和发展系统汇刊,第 16 卷,第 4 期,2024 年 8 月

IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, Volume 16, Issue 4, August 2024

1) 基于多模态生理信号的用户感知多层级认知工作量估计作者:Pierluigi Vito Amadori、Yiannis Demiris页数:1212 - 12222) TR-TransGAN:用于纵向 MRI 数据集扩展的时间递归 Transformer 生成对抗网络作者:Chen-Chen Fan、Hongjun Yang、Liang Peng、Xiao-Hu Zhou、Shiqi Liu、Sheng Chen、Zeng-Guang Hou页数:1223 - 12323) 基于多标准 TD3 的深度强化学习用于分散式多机器人路径规划作者:Heqing Yin、Chang Wang、Chao