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多波段光学网络中资源分配的深度加固学习
近年来，全球数据流量已经快速增长，这给现有的光网基构成带来了负担。为了解决这个问题，在部署的光网络中对多波段（MB）传输的开发已成为一种有前途的解决方案，以增加网络容量并满足对更多带宽需求的激增，同时进行/推迟租赁/滚动的额外纤维的需求[1]。然而，随着MB光网络的优势，新的挑战带来了新的挑战。随着可用频谱资源的增加，由于需要考虑多个频带，大量的通道数量明显更大，并且不同频段之间的通道之间的性能差异更大，因此网络设计和操作复杂性会增长。这种增加的复杂性会影响路由和频谱分配（RSA），这是控制网络和维持有效资源的最关键任务之一。传统的RSA算法，例如用于频谱分配的路由和首次拟合（FF）等传统的RSA算法（K -SP），已在商业部署中得到广泛研究和通过。最近，已经考虑使用机器学习（ML）技术来替换/补充传统的RSA算法，尤其是在具有大量源和非简单物理层约束的复杂系统中，如MB光学网络中所存在的那样。深钢筋学习（DRL）[2]，[3]可以是RSA的有趣解决方案，因为它的学习能力
安大略省电力分配的脆弱性评估...
报告的这一部分探讨了安大略省配电系统的特点（第 2 章），并分析了全省的气候趋势（第 3 章）。所提供的数据强烈表明，未来几十年安大略省将经历更极端的高温、更强烈的降雨、更长的火灾季节和更温暖的冬季。考虑到潜在影响的可能性和后果，探讨了这些变化对配电系统的意义（第 4 章）。总体而言，文献表明，架空配电基础设施受气候变化的物理影响最大；然而，气候变化对需求的影响预计也会对整个系统构成重大风险。第 5 章探讨了导致安大略省配电系统脆弱性的其他因素，包括 LDC 服务区域的特点、配电网络中内置的冗余级别以及其他社会经济特征。由于地方公用事业公司是其自身基础设施和系统配置的专家，因此他们更有能力得出关于其自身系统的脆弱性及其解决方法的地方性结论。因此，本研究对脆弱性配置进行了高层次概述，但并未确定特定的地理区域或相关关注问题。
具有预分配的公共钥匙的有效后Quantum Kemtls
摘要虽然具有证书的仅使用服务器的身份验证是全球网络上运输层安全性（TLS）协议最广泛使用的操作模式，但在许多应用程序中以不同的方式使用TLS或具有不同约束的应用程序。为了进行检查，嵌入式信息互联网客户端可能已预编程服务器证书，并且在通信带宽或计算功率方面受到了高度限制。由于量子后算法具有更大的性能权衡，因此除了传统的“签名键交换”以外的设计可能是值得的。在ACM CCS 2020上发布的KEMTLS协议使用关键的封装机制（KEMS）而不是签名在TLS 1.3握手中进行身份验证，这是一个益处，因为大多数Quantum KEMS都比PQ Sig-natures更有效。但是，kemtls有一些缺点，尤其是在客户身份验证方案中，需要额外的往返。我们探讨了情况如何随着预先分配的公共钥匙而变化，在许多情况下，在嵌入式设备，加速公共钥匙或从乐队中分发的密钥在应用程序中预先安装的公共钥匙可能是可行的。与Quantum签名后的KEM TLS（甚至是缓存的公共钥匙）相比，在带宽和组合方面，使用预分配的密钥（称为Kemtls-PDK）的Kemtl变体更有效，并且具有较小的受信任代码。使用客户端身份验证时，Kemtls-PDK比Kemtls更有效地带宽，但可以在较少的往返行程中完成客户端身份验证，并且具有更强的身份验证属性。有趣的是，使用Kemtls-PDK中的预分配的密钥会改变PQ算法适用性的景观：公共钥匙大于密码/标志/标志（例如经典的McEliece和Rainbow）的方案（例如，某些基于lattice的计划之间的差异）可以降低。我们还讨论使用预分配的公共密钥与TLS中的预共享对称键相比，如何提供隐私益处。
动态联盟形成和多机器人任务分配的路由通过增强学习
摘要 - 许多多机器人的部署，例如建筑物的自动构造，分布式搜索或合作映射，通常要求代理人智能协调其轨迹并在大型域上组建联盟，以尽快完成空间分布的任务。我们专注于涉及同质机器人的方案，但是任务在启动它们所需的代理数量中有所不同。例如，施工机器人可能需要在不同位置（例如，预制房间，材料/设备的板条箱）进行协作的重型物体，其中每个有效载荷的重量定义了所需的联盟尺寸。为了平衡代理商的总旅行时间及其等待时间（在任务启动之前），代理需要仔细测序任务，但也需要动态形成/解散联盟。虽然可以使用启发式或优化解决更简单的问题，但这些方法在涉及大型任务与代理比率的更复杂的实例中遇到了困难，需要频繁的联盟改变。在这项工作中，我们建议让代理商通过在强化学习框架中提出问题来迭代地构建合作计划以解决此类问题。我们的方法依赖于基于注意力的神经网络，使代理可以对系统的当前状态进行推理，以对优化短期联盟形成和长期任务计划进行优化的运动决策进行测序。我们进一步提出了一种新颖的追随者技术，以提高合作学习，并将我们的表现与各种情况下的传统基线进行比较。在那里，我们的方法与基准密切匹配或优于基准；特别是，在需要频繁的联盟更新的情况下，它产生了更高质量的解决方案，至少要比精确求解器快2个数量级。
储存根中的韧皮部负载和亚细胞运输是木薯中碳分配的关键因素
。CC-BY 4.0国际许可证。根据作者/资助人提供了预印本（未经同行评审认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2024年2月23日发布的此版本中显示在版权所有的此版本中。 https://doi.org/10.1101/2024.02.21.581442 doi：biorxiv preprint
在能源收获驱动的无线身体区域网络中资源分配的参与者批评方法
摘要：无线身体区域网络（WBAN）是一种提供对健康参数的连续监视的网络。满足WBAN服务质量（QoS）的关键限制之一是植入人体中传感器的能量有限。能量收集（EH） - 动力的WBAN是一种范式，从周围环境中收集功率来克服传感器的能量约束。但是，在学习最佳资源分配策略时，需要优化传感器的EH状态的异质和时变性质。在本文中，我们提出了一个参与者批判性的（AC）深钢筋学习（DRL），以使用传感器的能量约束来优化传输模式，继电器选择，传输功率和时间插槽，以提高支持EH支持的WBAN的能源效率。模拟结果表明，所提出的AC技术可以有效地学习最佳资源分配策略，并在平均交付概率和能源效率方面提高绩效。
James Berry S.P. 688 -L.D. 1724年制定有益的法案 缅因州公用事业委员会 MRS标题36，第358章。服务提供商税 b'' 2025年2月1日 - 缅因州立法机关 支持LD210的证词，这是一项从普通基金进行统一拨款和分配的法案，以及其他资金用于S 的支出 Toby Ahrens Diggables，Inc LD 210 S.P. 815 -L.D. 1986年与净能量有关的法案 第132缅因州立法机关 LD 1763年的报告“有关受益人职责的法案” 赞助商的请求 MRS标题12。保护 geert bossche：停止所有covid-19-19 经济影响报告 - 缅因州立法机关 生成的01.07.2025第56-A章。健康计划改进法案| 1
下午好，迈耶代表和卫生与公共服务常务委员会成员Baldacci参议员：我的名字是詹姆斯·贝里（James Berry），医学博士，波特兰成瘾医学医生。我是北部新英格兰成瘾医学学会（NNESAM），ASAM的地方分会，全国成瘾医学医师组织和缅因州医学协会的成员。我正在提交这一证词，以支持LD 353，这是一项有关拟议的赞助商修正案，涉及涉及药物使用障碍，治疗，恢复，预防和教育的法案。。自2009年以来，我一直在波特兰和家庭医学从事成瘾医学。我是半退休的，并继续在小型私人执业和几个县监狱中继续在该领域的兼职工作。我是Nneam的前任主席，并在去年与法林参议员讨论了这项法案，并今天为他们讲话。我支持LD353授权对我们在缅因州使用SUD治疗立场的审查的提议。今天，我将介绍需要改进领域的一些例子。对缅因州的SUD治疗工作的审查应广泛关注药物使用障碍的治疗，而不是仅专注于阿片类药物使用障碍的丁丙诺啡治疗。成瘾是一个移动的目标 - 掩埋，风险和问题领域不断发展。我们正处于可卡因和甲基苯丙胺使用的激增中。这些药物在过量死亡中通常与芬太尼一起发现。他忠实地参加了他的MOUD计划，但他们没有为刺激使用障碍提供治疗。我将描述我最近几次见过的一个情况：一个人来找我寻求帮助，从可卡因或甲基苯丙胺下车。虽然这一直是他选择的药物，但他也使用鸦片制剂，目前正在服用阿片类药物使用障碍（MOUD）的药物。他正在使用它经历“后门”复发到芬太尼，以降落可卡因或甲基苯丙胺，或者污染他的供应，使他面临致命过量的风险。获得保险以覆盖他的首选药物提出了一个问题，因为他们同时掩盖了2个计划。虽然刺激成瘾的治疗并不像OUD那样简单，但这是有效的。最近的一项研究表明，遵循最佳治疗方法时的恢复率类似于其他物质。在2023年ASAM发布了2个重要升级：一种治疗兴奋剂使用障碍的方案和修订ASAM的护理标准水平，概述了应在何处以及如何提供SUD治疗。目前很少有程序遵守这些建议。根据我的经验，即使是建议用于刺激使用障碍的建议治疗方法也可能有效。
突破分配的快速准确的机器学习自动载体
我们详细介绍了机器学习自动级别的成功部署，该机器自动级别大大降低了分组计算机科学分配所需的分级人工。这项任务（将学生都任命为编程的游戏，该游戏由一个可控制的桨和一个球从桨上弹跳以折断砖头的游戏 - 很受欢迎，因为它吸引了具有入门计算机智能概念的学生，但产生了巨大的分级负担。由于游戏的互动性质，评分违反了传统的单元测试，而通常需要手动玩每个学生的游戏以搜索错误。这相当于标准课程提供的45小时的评分，并防止了进一步的分配。我们的自动骑士通过与强化学习者和为教师的发现错误的视频进行了每种学生游戏，从而减轻了这一负担。在用手动分级的A/B测试中，我们发现我们的人类AI自动载体将评分时间减少了44％，同时将分级准确度略有提高6％，最终在两份分配的产品中节省了大约30小时。我们的结果进一步表明，通过类似的机器学习技术对其他交互式作业（例如其他游戏或构建网站）进行分级的实用性。https://ezliu.github.io/breakoutgrader的实时演示。
分配的数字
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