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•柔性验证解决方案范围 - 单元，吊舱，套件选项•每个机架高达80kW的功率密度范围•专家高密度HPC，AI和GPU供电的硬件供应•构建对超级范围和工业企业部署的构建服务可伸缩性•24/7 On Smot Smart和Smart Spicting Hands Space•专用的办公室•适用于室内•室内•室内•室内，并在室内•室友，并在房间，室内•室友，并室内•室内，并在房间，室内•室内•室内•室友。可持续性
可伸展的氧化还原活性半导体聚合物，用于高...
有机电化学晶体管（OECTS）代表了一个新兴的设备平台，用于下一代生物电子学，这是由于对生物信号的独特增强和敏感性。用于实现无缝的组织 - 电源界面，以获得准确的信号获取，皮肤样柔软性和可伸缩性是必不可少的要求，但尚未将其赋予高性能OECT，这在很大程度上由于缺乏可拉伸的可拉伸性氧化还原活性半导体聚合物。Here, a stretchable semiconductor is reported for OECT devices, namely poly(2-(3,3 ′ -bis(2-(2-(2-methoxyethoxy) ethoxy)ethoxy)-[2,2 ′ -bithiophen]-5)yl thiophene) (p(g2T-T)), which gives exceptional stretchability over 200% strain and 5000 repeated stretching cycles, together with OECT的性能与最先进的表现。通过系统的特征和不同聚体的比较验证，该聚合物的关键设计特征是使高可伸缩性和高OECT性能结合的非线性骨架结构，中等的侧链密度和足够高的分子量。使用这种高度可拉伸的聚合物半导体，具有高归一化的跨导率（≈223s cm-1）和双轴可拉伸性高达100％应变，以高归一化的跨导率（≈223s cm-1）制造。此外，还展示了皮肤心电图（ECG）记录，它结合了内置放大和前所未有的皮肤的可比性。
使用生成对抗网络对异常财务交易的实时检测：企业应用程序
* Zheng，Shuaiqi是电子邮件，电子邮件：exirfaaq@outlook.com摘要：本文使用用于企业应用程序的生成性对抗网络（GAN）提出了一个新颖的实时财务欺诈检测框架。所提出的系统解决了欺诈检测中的关键挑战，包括类不平衡，实时处理要求和企业可伸缩性。实现了复杂的多层体系结构，该系统将高级预处理技术与优化的GAN模型集成了明确设计用于欺诈模式识别的模型。该框架结合了并行处理能力和自适应批处理处理机制，以保持高吞吐量，同时确保次秒延迟。实验评估使用了欧洲信用卡交易数据集的一部分，其中包括50,000笔交易，并通过战略抽样和SMOTE技术实现了平衡的表示。所提出的模型可实现97.8％的准确性，96.5％的精度和95.8％的回忆，与传统的机器学习方法相比，表现出竞争性能。实时性能分析显示出一致的低100ms延迟，同时在不同的负载条件下保持稳健的性能。该系统显示了最高32个节点的线性可伸缩性，具有高可用性和故障功能。全面评估验证了该框架在企业环境中的有效性，为面临不断发展的欺诈挑战的金融机构提供了实用的解决方案。这项研究通过创新的对抗性学习在欺诈检测中的创新应用有助于提高金融安全技术。
特刊 - 传感应用中的凝胶
传感器广泛用于许多应用中，例如软机器人，药物载体和释放监测，人类健康，环境监测等。凝胶，包括水凝胶或有机凝胶，具有包含大量水或有机溶剂的三维网络，具有可调的Young的模量，可伸缩性，负载能力和良好的生物可理解。因此，各种凝胶是感测应用的理想材料平台。因此，我们很高兴宣布新的特刊《凝胶》，它将专注于作为在各个领域应用的传感器的凝胶。本期特刊感兴趣的主题包括但不限于： - 应变传感器； - 聪明的荧光感应； - 环境监测； -
通用性在机器学习中的重要性
近年来，人们对使用机器学习（ML）来应对计算机系统的挑战越来越兴趣。这是由现代系统的复杂性日益复杂以及ML在具有相似复杂性的视觉和自然语言任务中的有效性所激发的。先前的工作已经提出了使用ML进行调度，资源管理，电源管理，调试，内存分配和编译器优化的有效性[1]，[2]，[3]，[4]。尽管在系统中使用ML，但仍有三个主要问题阻碍了其广泛采用。首先是ML模型的解释性或解释性。许多型号充当黑匣子，因此很难从它们中提取有用的见解并在不按预期工作时调试它们。第二个问题是可伸缩性。随着ML模型变得更大，其执行必须扩展到各自的系统设置。最后关注的是ML模型的普遍性。可推广性是指该模型在与其统计属性（例如独立性和相同分布（ID））中与其训练数据不同的数据上表现良好的能力。这是动态变化的环境中的问题。一个特定的示例是一个云环境，该系统由于工作负载高而越来越多的异质硬件而经常发生变化。可解释性和可伸缩性从系统社区获得了显着意义，先前的工作评估了它们对这些指标的建议[1]，[2]，[5]。但是，模型的普遍性尚未受到类似的关注。mL模型依赖于他们的训练和测试数据是独立且分布相同（IID）的假设。当违反此假设时，模型的性能很差。鉴于部署在云环境中的模型通常会遇到违反IID假设的数据，因此对
朝着物理上可实现的量子神经网络
最近对量子网络（QNN）以及它们在不同领域的应用都有很大的兴趣。QNNS的当前解决方案对它们的可伸缩性提出了显着的挑剔，从而确保了量子力学的后期满足，并且可以在物理上实现净作品。QNNS的指数状态空间对训练过程的可扩展性构成了挑战。禁止原理禁止制作多个训练样本的副本，并且测量值假设导致了非确定性损失函数。因此，尚不清楚依赖于每个样本的几个副本进行训练QNN的几个副本的现有方法的物理可靠性和效率尚不清楚。本文提出了一个QNN的新模型，依赖于量子量度感知器（QPS）传递功能的带限制的傅立叶范围来设计可扩展的训练程序。通过随机量子随机差下降技术增强了这种训练过程，从而消除了对样品复制的需求。我们表明，即使在由于量子测量引起的非确定性的情况下，这种训练过程即使在存在非确定性的情况下也会收敛到真正的最小值。我们的解决方案具有许多重要的好处：（i）使用具有集中傅立叶功率谱的QPS，我们表明可以使QNN的训练程序可扩展； （ii）它消除了重新采样的需求，从而与无禁止的规则保持一致； （iii）增强了整体培训过程的数据效率，因为每个数据样本都是每个时期的一次。我们为我们的模型和方法的可伸缩性，准确性和数据效率提供了详细的理论基础。我们还通过一系列数值实验来验证方法的实用性。
可扩展的多代理离线增强学习和信息的作用
离线增强学习（RL）专注于仅从一批先前收集的数据中学习政策。有可能有效利用此类数据集的潜力，而无需进行昂贵或冒险的主动探索。虽然最近的离线多代理RL（MARL）的最新进展表现出了承诺，但大多数现有方法依赖于所有代理商共同收集的大型数据集，或者是独立收集的特定于特定于代理的数据集。前者的方法确保了强大的性能，但提出了可扩展性的问题，而后者则强调可伸缩性以牺牲性能保证为代价。在这项工作中，我们为数据集收集和离线学习提出了一个新颖的可扩展程序。代理首先通过预先指定的信息共享网络一致地收集了不同的数据集，随后学习了连贯的局限性策略，而无需完全可观察到或倒退以完全分散。从理论上讲，这种结构化方法允许精确拟合的Q-材料（FQI）算法[7]的多代理扩展，以高可能性地汇聚到全球范围内，以降至ϵ-Optimal策略。收敛性受到依赖共享信息信息性的错误术语。此外，我们还展示了这种方法如何将FQI监督学习阶段的固有错误与共享信息和未共享信息之间的共同信息绑定。我们的算法，可扩展的多代理FQI（SCAM-FQI），然后在分布式决策问题上评估。经验结果与我们的理论发现一致，这支持了Scam-FQI在达到可伸缩性和政策绩效之间取得平衡的有效性。
基于玉米淀粉和硝酸腺体的固体聚合物电解质对超级电容器的电化学性能的影响
摘要。考虑使用其他虚拟现实耳机到其他耳机的本机库在Unity游戏引擎中开发的虚拟现实应用程序的自动移植问题。确定了移植过程中产生的问题，并描述了其解决方案的算法。在作者先前针对不同耳机开发的移植vr-applications的工作中，对所提出的解决方案进行了测试。尚未解决的问题被描述，并提出了可伸缩性的可能性。随着VR在教育和行业中使用的增长，移植的任务非常广泛，因此，如果有必要扩大所使用的耳机范围，则提供的解决方案可以实现重大效果。
比较量子计算（评论论文）
量子计算位于革命性技术进步的最前沿，提供了在特定任务中表现优于古典计算机的潜力。虽然量子计算领域正在迅速发展，但已经出现了几种方法来解决利用量子力学的问题。本评论论文旨在比较不同的量子计算范式，探索它们各自的优势，挑战和未来的方向。所涵盖的主要方法是超导量子，被困的离子，拓扑量子和光子量子计算。对其运营原则，可伸缩性，相干时间，错误率和实际应用的比较分析，以提供对其潜力和局限性的全面理解。