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World File Search System动态分配
元宇宙在高等英语教育中的潜在应用
基于5G的网络环境技术，扩展现实、机器人、脑机接口等虚实接口技术，人工智能、数字孪生等内容制作技术，影响着教育元宇宙的具体呈现和用户体验。5G的高速率、低时延、低能耗、大规模设备连接等特点，为三维数字教育空间提供了坚实的通信基础。扩展现实技术创造出虚实融合的教育场景，通过视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉等多种感官刺激学生，改善学习过程。机器人、脑机接口让元宇宙这一科幻概念变成现实，打破了当前教育的时间和地点界限，让学生可以随时随地进入教育元宇宙进行学习。数字孪生结合先进的人工智能算法，可以创建高度精细的三维可视化仿真学习场景，打造沉浸式的学习体验。教育元宇宙的内部运作将受到人工智能、基于云的数据处理技术和基于区块链的系统的影响。人工智能生产和评估大量非重复性的教育材料，为丰富的教学场景奠定基础，同时保证教育元宇宙的安全性和合法性。云计算具有高计算能力和速度的优势，它可以动态分配不同的教育资源以优化重新分配。
使用机器学习的物联网中资源分配的审查
I.简介物联网（IoT）网络中的资源分配就像管理一个大型聚会，在那里您为许多客人提供了有限的零食和饮料。您想确保每个人都能得到足够的时间而不会太快耗尽或浪费任何东西。在物联网网络中，这涉及在不同设备（聚会上的“访客”）之间分发数据处理能力，内存和网络带宽之类的内容。目标是有效地使用这些资源，以便所有设备都可以很好地运行，而无需超载系统或导致延迟n。该策略旨在通过使用机器学习算法来实时和实时管理资源。工业互联网或物联网，通过促进自动化流程，数据交互和无缝沟通的工业设备和系统的运作方式彻底改变了。众多网络设备，传感器和设备在物联网的背景下共同收集，处理和传输数据，提高盈利能力，有效性和决策能力。，但是随着物联网部署的越来越大，越来越优雅，有效地分配资源已成为一个至关重要的问题。在物联网系统中动态分发和控制资源的过程，包括作为处理器，存储，带宽和能量，被称为动态资源分配。动态资源分配可以实时调整整个系统的要求和情况，通常是根据预设配置分配资源。这种灵活性对于物联网至关重要，因为工作负载波动，网络情况和系统需求可能会导致资源可用性和需求的快速变化。物联网中可变资源分布的主要目的是最大化资源消耗并提高系统的效率。反应性资源分配可确保资源有效地利用资源，通过根据实时需求智能分发资源来减少废物并提高整体系统效率。物联网系统变得更加可靠，适应性，并且可以快速响应。此外，物联网的动态分配有助于改善对变化条件和工作量趋势的反应。由于物联网系统经常在数据量，处理需求和网络环境中遇到变化，因此动态分配资源的能力使系统能够根据需求调整资源水平，保证峰值性能并始终有效利用资源。现在可以在机器学习算法的帮助下有效地解决IoT中不断分配资源的困难。物联网系统可能会预期对资源的需求，确定数据趋势，并通过利用机器学习算法来评估历史数据和当前数据，从而明智地分配资源。考虑到工作负载模式，能源使用和系统性能测量等变量，机器学习模型能够适应不断变化的环境并优化资源策略的分布。本文是四个部分，其中第一部分在物联网网络中引入资源分配是有效操作的关键方面。第二部分根据机器学习算法提供了在物联网中完成的工作。第三部分描述了有效资源分配的挑战和要求，并讨论了动态资源分配的机器学习技术。使用协作学习的第四部分任务卸载，最后一部分总结了评论中的关键发现，并强调了有效资源分配对IoT网络性能的重要性。
使用 COTS 异构平台进行空间计算
由于高性能商用现货 (COTS) 计算平台的技术进步，空间计算正在蓬勃发展。太空环境复杂且具有挑战性，具有尺寸、重量、功率和时间限制、通信限制和辐射效应。本论文提出的研究旨在研究和支持在空间系统中使用 COTS 异构计算平台进行智能机载数据处理。我们研究在同一芯片上至少有一个中央处理器 (CPU) 和一个图形处理单元 (GPU) 的平台。本论文提出的研究的主要目标有两个。首先，研究异构计算平台，提出一种解决方案来应对空间系统中的上述挑战。其次，使用新颖的调度技术补充所提出的解决方案，用于在恶劣环境（如太空）中在 COTS 异构平台上运行的实时应用程序。所提出的解决方案基于考虑使用并行任务段的替代执行的系统模型。虽然将并行段卸载到并行计算单元（如 GPU）可以改善大多数应用程序的最佳执行时间，但由于过度使用 GPU，它可能会延长某些应用程序中任务的响应时间。因此，使用所提出的任务模型是减少任务响应时间和提高系统可调度性的关键。基于服务器的调度技术通过保证 CPU 上并行段的执行时隙来支持所提出的任务模型。我们的实验评估表明，与应用程序的静态分配相比，所提出的分配可以将实时系统的可调度任务集数量增加高达 90%。我们还提出了一种使用基于服务器的调度和所提出的任务模型的动态分配方法，该方法可以将可调度性提高高达 16%。最后，本文提出了一个模拟工具，支持设计人员使用所提出的任务模型选择异构处理单元，同时考虑处理单元的不同辐射耐受性水平。
wreetabrata kar cv
2021•战略定位和客户响应的联合模型。IISA 2021会议，2021 2020•机器学习营销组件效果：将因果林应用于有针对性的电子邮件促销。决策科学会议，2020年（也是会议主席）2019年•用于研究营销活动中促销效果的大型贝叶斯建模。数据和统计科学会议的创新，2019年•量化销售代理人出发的间接成本：关系，努力和道德危害如何促进收入损失。数据和统计科学会议的创新，2019年2018年•当足够的广告足够时：谁容忍而谁不容忍？营销科学2018•量化靶向电子邮件对客户转换的影响：一种结构性方法。营销动态会议，2018年•建立更好的电子邮件促销：量化促销和语义选择对电子邮件开放率的影响。2018年电子商务会议中的统计挑战；数字营销和机器学习会议，CMU，2018 2017•基于内容消费的相似性的用户段标识； IEEE ISM 2017 2016•线性广告在多个在线视频上的动态分配；市场科学会议，2016年•受众群体验证来自人口组合和个人数据不足； IEEE ISM 2016•线性在线视频广告的选择，订单和定价；市场科学会议，2016年2015年•试验如何影响消费者选择：软件行业的研究；市场科学会议，2015年•选择和订购线性在线视频广告；第9届ACM推荐系统会议，2015年•在线视频中线性广告的新质量度量；与ACM Recsys 2015的Recsystv上的第二届研讨会。
元素强化学习方法用于自适应资源优化
摘要 - 随着无线网络的增长，可以支持更复杂的应用程序，开放无线电访问网络（O-RAN）架构具有其智能RAN智能控制器（RIC）模块，成为实时网络数据集合，分析，分析以及包括无线电资源块和下降链接电源在内的网络数据收集，分析和动态管理的至关重要的解决方案。利用人工智能（AI）和机器学习（ML），O-Ran解决了具有前所未有的效率和适应性的现代网络的可变需求。尽管在使用基于ML的策略进行网络优化方面取得了进展，但仍然存在挑战，尤其是在不可预测的环境中资源的动态分配中。本文提出了一种新型的元强化学习（Meta-DRL）策略，灵感来自模型 - 现象元学习（MAML），以推动O-RAN中的资源块和下行链路分配。我们的方法利用虚拟分布式单元（DUS）和元DRL策略来利用O-RAR的分类架构，从而实现了适应性和局部决策，从而大大提高了网络效率。通过集成元学习，我们的系统迅速适应了新的网络条件，实时优化了资源分配。这将导致19。与传统方法相比，网络管理性能的增长8％，推动了下一代无线网络的功能。I. I Trattuction通过开放无线访问网络（O-RAN）体系结构，尤其是其RAN Intelligent Controller（RIC）模块[1]，[2]大大增强了无线网络以支持多样化和苛刻应用程序的发展。这些模式通过智能资源管理和复杂的控制技术增强网络功能，对于通过实现实时数据收集和分析提供高级服务至关重要[1]。此外，将人工智能（AI）和机器学习（ML）整合到这些模块中，有助于动态资源分配，提高操作效率并适应快速变化的条件。这项创新的核心，RIC模块采用开放式和标准化的接口进行实时和非实时控制，从而使网络更加智能，完全虚拟化和可互操作[3]。ML的策略，尤其是对于自适应网络的形象，在无线网络的动态领域至关重要。RIC使用关键绩效指标（KPI）并执行实时服务分析的能力使NET工作能够适应动态的波动需求。尽管对基于ML的权力和资源分配进行了深入的研究，但在不可预测的条件下管理实时资源管理的复杂性
分布式能源资源管理系统 - Derms
由世界各地的政府。作为可再生能源和电动汽车（EV）被整合到分销网格中，这是一个复杂，活跃和动态变化的分销系统的新时代（Hodge等，2020; Huang等，2019; Irena，2015; Irena，2015; Kroposki et al。，2017; Lund等，2019）。主动分布网格在本文的背景下，意味着有些发电机在分布网格中产生幂。因此，它是一个主动系统，与被动分配网络相反，该网络仅用于将能量从供应变电站运送到最终客户。在本文的背景下，动态更改分布网格意味着其条件正在实时变化。这可能是由电动汽车，可再生能源的挥发性造成的，等等。因此，分布网格可以活跃（例如，有传统的发电机连接到分布级别），而不是动态的（没有动态资源 - 间歇来源，EV等）。主动和动态变化的分布网格是最复杂的情况，当有所有类型的DER连接到分布级别时，会导致实时动态变化的环境。这种新兴的分销电路类是本文的主要主题。DIV主要是基于支持太阳能和风能，电能量存储系统，EV充电器以及微电磁，虚拟发电厂（VPPS）和需求响应程序（DR）的总体DER的新型技术，DER在可再生能源的可再生能源中起着至关重要的作用。此外，因此，正如许多研究报告明确指出的那样，可以预期，DER的扩散将在全球范围内继续显着增加（Guidehouse，2019，2020，2021）。自然地，将这些新技术融入传统的被动分配网络之后是大量挑战（Aguero等，2016; Aguero＆Khodaei，2018; Bravo et al。，2015; Martins＆Borges，2011; Martins＆Borges，2011; Mokryani et al。，2017; Mokryani; Mokryani et e e an e an 2018; Al。 ; Strezoski等人，2020年）。通过越来越多的DER的整合来挑战，范围包括计划和选择新的DER的最佳位置（Martins＆Borges，2011; Mokryani等，2017; Mokryani等，2018），Mokryani等，2018），实时的技术侵犯，例如过度负载和逆转功率流动问题，由多样化的多种性质造成了rene rene rene/rene sers''的相邻性质， （Aguero et al。，2016; Aguero＆Khodaei，2018; Bravo等，2015），以对由DERS动态变化的断层电流（Reno等，2021; Singh等人，2016; Stretezoski等，2020年）引起的保护系统发生故障和错误协调。这些挑战导致分销网络运营商（DNO）使用的传统程序和技术不足以对新兴分销系统的有效管理。此外，无法通过使用传统程序挑战来计划和执行托管新的DER和EV集成所需的网格扩展（Martins＆Borges，2011; Mokryani等，2017; Mokryani等，2018）。因此，为了提供一个可靠的过渡到一个活跃和动态变化的分配系统，分配控制中心，其人员需要新工具，程序和培训，这将使他们能够正确地计划，控制和管理这种复杂的系统，这些系统完全是到达的（Aguero et al。To overcome these challenges and pave the way toward efficient energy transition, novel software solutions called Distributed Energy Resource Management Systems (DERMS) are emerging (EPRI, 2021a , 2021b ; Faria, 2019 ; IEEE, 2021 ; Ilic et al., 2020 ; Petrovic et al., 2019 ; Rahman et al., 2021 ; Strezoski et al., 2022 ; Strezoski＆Stefani，Strezoski，Stefani等人，2019年，Vojnovic，et al。皮肤解决方案旨在提供分配系统运营商（DSO），网格计划人员和工程师，以及最终客户和制作者，这是一个机会，有机会进入活跃和动态分配系统的新时代，甚至从这种过渡中获得技术和货币收益。尽管如此，皮肤溶液仍在出现，其中大多数溶液目前还不成熟，这是为什么DSO通常不愿意直接将皮肤直接部署到其控制中心中的原因。更重要的是，即使是术语皮肤本身也是新颖的，因此它通常可以指出截然不同的软件解决方案，旨在针对不同的利益相关者，并通过使用DERS来满足完全不同的目标（Petrovic等，2019; Strezoski＆Stefani，2021）。在频谱的一端，有分散的DER管理解决方案旨在提供基本但非常重要的特征，例如落后DER的聚合，以及DERS和Possumers在DR和能源效率（EE）计划中的参与。这些解决方案可以（并且大部分）DSO间接使用，但专为由独立的聚合商，市场运营商和其他第三方参与的直接利用而设计（Kerscher＆Arboleya，2022; Mousavi＆Meng＆Meng，2021; Yi et et al。，2021）。在另一端，有完全集中的解决方案，目的是通过DSO进行直接利用，以帮助他们克服DERS对Distrimuti-Bution网格及其资产的挑战。令人困惑的部分是，由于“皮肤”一词的新颖性，其中大多数显然是DER管理的完全不同的软件解决方案，都被称为真皮。为了克服不同的管理解决方案之间的混乱，在本文中，他们将被系统区分，并且每个人都将以当前的最新审查状态来适当地称呼它们。
机器学习方法的类型
机器学习在研究和行业中正在迅速发展，新方法不断出现。这种速度甚至使专家要对新移民保持艰巨和艰巨。为了使机器学习神秘，本文将探讨十种关键方法，包括解释，可视化和示例，以提供对核心概念的基本理解。我曾经依靠多变量的线性回归来预测特定建筑物中的能源使用（以kWh），通过结合建筑年龄，故事数量，平方英尺和插入电器等因素。由于我有多个输入，因此我采用了多变量方法，而不是简单的一对一线性回归。该概念保持不变，但根据变量数量将其应用于多维空间。下图说明了该模型与建筑物中实际能耗匹配的程度。想象一下可以访问建筑物的特征（年龄，平方英尺等），但缺乏有关其能源使用的信息。在这种情况下，我可以利用拟合线来估计该特定建筑物的能源消耗。另外，线性回归使您能够衡量每个促成最终能量预测因素的重要性。例如，一旦建立了一个公式，就可以确定哪些因素（年龄，大小或身高）对能耗的影响最大。分类是一个基本的概念，然后再继续采用更复杂的技术，例如决策树，随机森林，支持向量机和神经网。1。2。随着机器学习的进展（ML），您将遇到非线性分类器，从而实现更复杂的模式识别。聚类方法属于无监督的ML类别，重点是将具有相似特征的观测值分组而无需使用输出信息进行培训。而不是预定义的输出，聚集算法根据数据相似性定义了自己的输出。一种流行的聚类方法是K-均值，其中“ K”代表用户为群集创建的数字。该过程工作如下：数据中的随机选择“ K”中心；将每个点分配到其最接近的中心；重新计算新的集群中心；并迭代直至达到收敛或最大迭代限制。例如，在建筑物的数据集中，应用K = 2的K均值，可以根据空调效率等因素将建筑物分为高效（绿色）和低效率（红色）组。聚类具有自己的一系列有用算法，例如DBSCAN和平均移位群集。降低性降低是另一种基本技术，用于管理具有许多与分析不相关的列或功能的数据集。主组件分析（PCA）是一种广泛使用的维度缩减方法，它通过找到最大化数据线性变化的新向量来降低特征空间，从而使其成为将大型数据集减少到可管理大小的有效工具。在具有较强线性相关性的数据集上应用维度降低技术时，可以通过选择适当的方法来最大程度地减少信息丢失。例如，T-Stochastic邻居嵌入（T-SNE）是一种流行的非线性方法，可用于数据可视化以及在机器学习任务中的特征空间降低和聚类。手写数字的MNIST数据库是分析高维数据的主要示例。此数据集包含数千个图像，每个图像都标记为0到9。使用T-SNE将这些复杂数据点投影到两个维度上，研究人员可以在原始784维空间中可视化复杂的模式。类似于通过选择最佳组件并将它们组装在一起以获得最佳性能，类似于构建自定义自行车，Ensemble方法结合了多个预测模型，以实现比单个模型本身所能实现的更高质量预测。诸如随机森林算法之类的技术（汇总在不同数据子集训练的决策树上）就是组合模型如何平衡差异和偏见的示例。在Kaggle比赛中表现最好的人经常利用集合方法，其中包括随机森林，Xgboost和LightGBM在内的流行算法。与线性模型（例如回归和逻辑回归）相比，神经网络旨在通过添加参数层来捕获非线性模式。这种灵活性允许在更复杂的神经网络体系结构中构建更简单的模型，例如线性和逻辑回归。深度学习，其特征是具有多个隐藏层的神经网络，包括广泛的架构，使得与其连续演变保持同步是一项挑战。深度学习在研究和行业社区中变得越来越普遍，每天引起新的方法论。为了实现最佳性能，深度学习技术需要大量数据和计算能力，因为它们的自我调整性质和大型体系结构。使用GPU对于从业者来说是必不可少的，因为它使该方法的许多参数能够在巨大的体系结构中进行优化。深度学习已在视觉，文本，音频和视频等各个领域中取得了非凡的成功。TensorFlow和Pytorch是该领域最常见的软件包之一。考虑一位从事零售工作的数据科学家，其任务是将衣服的图像分类为牛仔裤，货物，休闲或衣服裤。可以使用转移学习对训练衬衫进行分类的初始模型。这涉及重复一部分预训练的神经网络，并为新任务进行微调。转移学习的主要好处是，训练神经网络所需的数据较少，鉴于所需的大量计算资源以及获取足够标记的数据的困难，这一点尤为重要。在行动中的强化学习：最大化奖励和推动AI边界RL可以在设定的环境中最大化累积奖励，从而使其非常适合具有有限数据的复杂问题。在我们的示例中，一只鼠标会导航迷宫，从反复试验中学习并获得奶酪奖励。rl在游戏中具有完美的信息，例如国际象棋和GO，反馈快速有效。但是，必须确认RL的局限性。像Dota 2这样的游戏对传统的机器学习方法具有挑战性，但RL表现出了成功。OpenAI五支球队在2019年击败了世界冠军E-Sport球队，同时还开发了可以重新定位的机器人手。世界上绝大多数数据都是人类语言，计算机很难完全理解。NLP技术通过过滤错误并创建数值表示来准备用于机器学习的文本。一种常用方法是术语频率矩阵（TFM），其中每个单词频率均可在文档中计算和比较。此方法已被广泛使用，NLTK是用于处理文本的流行软件包。尽管取得了这些进步，但在将RL与自然语言理解相结合，确保AI可以真正理解人类文本并解锁其巨大潜力时仍将取得重大进展。TF-IDF通常优于机器学习任务的其他技术。TFM和TFIDF是仅考虑单词频率和权重的数值文本文档表示。单词嵌入，通过捕获文档中的单词上下文，将此步骤进一步。这可以用单词进行算术操作，从而使我们可以表示单词相似性。Word2Vec是一种基于神经网络的方法，它将大型语料库中的单词映射到数值向量。这些向量可用于各种任务，例如查找同义词或表示文本文档。单词嵌入还通过计算其向量表示之间的余弦相似性来启用单词之间的相似性计算。例如，如果我们有“国王”的向量，我们可以通过使用其他单词向量进行算术操作来计算“女人”的向量：vector（'queen''）= vector（'king''） + vector（'king'） + vector（'woman''） - vector（'男人'）。我们使用机器学习方法来计算这些嵌入，这些方法通常是应用更复杂的机器学习算法的预步骤。要预测Twitter用户是否会根据其推文和其他用户的购买历史来购买房屋，我们可以将Word2Vec与Logistic回归相结合。可以通过FastText获得157种语言的预训练词向量，使我们可以跳过自己的培训。本文涵盖了十种基本的机器学习方法，为进一步研究更高级算法提供了一个可靠的起点。但是，还有很多值得覆盖的地方，包括质量指标，交叉验证和避免模型过度拟合。此博客中的所有可视化均使用Watson Studio Desktop创建。机器学习是一个AI分支，算法在其中识别数据中的模式，在没有明确编程的情况下进行预测。这些算法是通过试验，错误和反馈进行了优化的，类似于人类的学习过程。机器学习及其算法可以分为四种主要类型：监督学习，无监督学习，半监督学习和增强学习。这是每种类型及其应用程序的细分。**监督学习**：此方法涉及使用人类指导的标记数据集的培训机器。无监督学习的两种主要类型是群集和降低性。它需要大量的人类干预才能在分类，回归或预测等任务中实现准确的预测。标记的数据分为特征（输入）和标签（输出），教机教学机构要识别哪些元素以及如何从原始数据中识别它们。监督学习的示例包括：***分类**：用于分类数据，算法，诸如K-Neartem邻居，天真的贝叶斯分类器，支持向量机，决策树，随机森林模型排序和隐藏数据。***回归**：经常用于预测趋势，线性回归，逻辑回归，山脊回归和LASSO回归等算法，以确定结果与自变量之间的关系，以做出准确的预测。**无监督的学习**：在这种方法中，机器在没有人类指导的情况下处理原始的，未标记的数据，减少工作量。无监督的学习算法在大型数据集中发现隐藏的模式或异常，这些模式可能未被人类发现，使其适用于聚类和降低任务。通过分析数据并分组相似的信息，无监督的学习可以在数据点之间建立关系。无监督学习的示例包括自动化客户细分，计算机视觉和违规检测。基于相似性的聚类算法组原始数据，为数据提供结构。这通常用于营销以获取见解或检测欺诈。一些流行的聚类算法包括层次结构和K-均值聚类。此迭代过程随着时间的推移增强了模型的准确性。维度降低在保留重要属性的同时减少数据集中的功能数量，使其可用于减少处理时间，存储空间，复杂性和过度拟合。特征选择和特征提取是使用两种主要方法，其中包括PCA，NMF，LDA和GDA在内的流行算法。半监督学习通过将少量标记的数据与较大的原始数据结合在一起，在受监督和无监督学习之间取得了平衡。与无监督学习相比，这种方法在识别模式和做出预测方面具有优势。半监督学习通常依赖于针对两种数据类型培训的修改后的无监督和监督算法。半监督学习的示例包括欺诈检测，语音识别和文本文档分类。半监督学习：通过伪标记和传播自训练算法增强模型的准确性：这种方法利用了称为伪标记的现有的，有监督的分类器模型来微调数据集中的较小的标记数据集。伪标记器然后在未标记的部分上生成预测，然后将其添加回数据集中，并具有准确的标签。标签传播算法：在标签传播中，未标记的观测值通过图神经网络中的动态分配机制接收其分配的标签。数据集通常以一个已经包含标签的子集开始，并标识数据点之间的连接以传播这些标签。概率：IB（增加爆发）-30％此方法可以快速识别社区，发现异常行为或加速营销活动。强化学习：强化学习使嵌入在AI驱动软件计划中的智能代理能力独立响应其环境，并做出旨在实现预期结果的决策。这些药物是通过反复试验的自我训练，获得了理想的行为和对不良行为的惩罚，最终通过积极的加强来达到最佳水平。强化学习算法的示例包括Q学习和深度强化学习，这些学习通常依赖大量的数据和高级计算功能。基于神经网络和深度学习模型领域内的基于变压器的体系结构，Chatgpt利用机器学习能力来掌握和制作模仿人类之间的对话互动。