B.E,B.N.M理工学院的人工智能和机器学习3 B.Tech,电子和仪器,奥里萨邦技术与研究大学,Bhubaneswar摘要自治AI系统正在通过不断学习和追求持续不断的监督选择,从而使导航感到沮丧。 这些框架在医疗服务,金钱和集会等企业中都有应用程序,其中持续的信息对于功能成就至关重要。 本文研究了独立模拟智能框架的部分,包括恒定的学习模型,连续的信息处理结构和动态程序。 我们同样看这些框架所面临的困难,包括信息安全性,合理性和护理边缘案例。 通过各种企业的上下文分析,我们显示了基于计算机的独立智能框架重塑精明导航的命运的能力。 终于,我们提出了未来的研究轴承,对道德结构和半学习模型进行归零,以进一步发展这些框架中的灵活性和直接性。 关键字:自主AI系统,实时决策,持续学习,数据安全,道德框架,混合学习模型1。 介绍最近,在创建具有无人调解的持续选择的独立基于计算机的智能框架方面取得了巨大的进展。 这种进步是由对在持续持续衡量信息衡量的领域中更快,更坚实的动态框架的要求所驱动的。 2。B.E,B.N.M理工学院的人工智能和机器学习3 B.Tech,电子和仪器,奥里萨邦技术与研究大学,Bhubaneswar摘要自治AI系统正在通过不断学习和追求持续不断的监督选择,从而使导航感到沮丧。这些框架在医疗服务,金钱和集会等企业中都有应用程序,其中持续的信息对于功能成就至关重要。本文研究了独立模拟智能框架的部分,包括恒定的学习模型,连续的信息处理结构和动态程序。我们同样看这些框架所面临的困难,包括信息安全性,合理性和护理边缘案例。通过各种企业的上下文分析,我们显示了基于计算机的独立智能框架重塑精明导航的命运的能力。终于,我们提出了未来的研究轴承,对道德结构和半学习模型进行归零,以进一步发展这些框架中的灵活性和直接性。关键字:自主AI系统,实时决策,持续学习,数据安全,道德框架,混合学习模型1。介绍最近,在创建具有无人调解的持续选择的独立基于计算机的智能框架方面取得了巨大的进展。这种进步是由对在持续持续衡量信息衡量的领域中更快,更坚实的动态框架的要求所驱动的。2。习惯人工智能和AI(ML)模型在许多情况下是静态的,需要进行再培训或手动适应以适应不断发展的条件。尽管如此,当前条件,例如货币业务部门,医疗框架和现代组装,请求可以连续学习和调整的框架。本文意味着研究独立的基于计算机的智能框架的能力,其在不断学习和不断方向上的意义。我们同样将讨论发送此类框架的困难,包括信息安全问题和照顾意外情况。通过模型和可认证的应用程序,我们将展示不同业务的独立人造智能的非凡能力。文献回顾了基于计算机的智能框架的想法,这基本上是由于计算能力和算法有效性的进展。中央工作,例如,“支持
动机:成对序列比对仍然是计算生物学和生物启发性的基本问题。基因组学和测序技术的最新进展要求更快,可扩展的算法可以应对不断增加的序列长度。基于动态程序的经典成对比对算法受到时间和记忆的二次需求的强烈限制。最近提出的波前比对算法(WFA)引入了一种有效的算法,以在OðNS的时间内执行精确的差距 - 额度对齐,其中s是最佳分数,n是序列长度。尽管有这些界限,但WFA的OðS2Þ对于基因组尺度比对在计算上是不切实际的,导致需要进一步改进。结果:在本文中,我们介绍了双向WFA算法,即能够计算Oðsmemory中最佳比对的第一个GAP-AFFINE算法,同时保留WFA的时间复杂性OðNSS。结果,这项工作改善了最低的已知内存结合OðnÞ以计算间隙 - 额定对准。实际上,我们的实施不需要超过几百MB的嘈杂的牛津纳米孔技术来读取多达1 MBP,同时保持有竞争力的执行时间。可用性和实施:所有代码均可在https://github.com/smarco/biwfa-paper上公开获取。联系人:santiagomsola@gmail.com补充信息:补充数据可从BioInformatics Online获得。
智能家电和应用越来越受欢迎,因为它们为用户提供了高水平的服务。在智能家居中,所有电器和智能家电都相互连接,形成一个特殊的专用网络。由于经济和环境因素,能源消耗是用户和服务提供商都非常关心的问题。电网技术进步与环保意识的结合导致了智能电网的兴起。通过妥善处理家庭用电请求,可以实现可靠且基础扎实的智能电网系统。因此,智能电网设计的一个关键方面是安排电器的启动时间和运行时间,以最大限度地减少能耗,并对任何给定时间的最大能耗进行限制。在本文中,我们提出了一个调度框架,用于在智能家居网络中满足来自电器的请求。假设网络将可用功率分配给来自电器的传入请求,并根据其初始要求以固定速率为每个电器提供服务。此外,假设每个请求在可容忍的服务启动和总中断延迟方面都有最大界限。该问题被形式化为采用自适应算法的离散调度问题。所提出的框架主要由一种动态程序形式的调度机制组成。本文提出了两种调度方案:非抢占式和抢占式。我们将所提出的算法的性能与文献中的其他方案进行了比较。模拟结果表明,能耗方面有所改善,表现为电费总节省。