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使用生物力学单调和负载-卸载数据计算平均曲线和统计响应走廊的通用方法
摘要 计算平均曲线和响应走廊对于评估生物力学数据以及与其他数据集和数值模型进行比较至关重要。然而，现有的方法通常是针对特定案例的，缺乏强大的统计基础。提出了一种使用弧长重新参数化和非线性信号配准的通用方法，以提供基于特征的平均生物力学响应和统计变异性评估，其主要优势是单一方法适用于广泛的物理响应。在本研究中，基于弧长的方法被应用于两个实验数据集：猪脑组织的压缩行为和人体胸部的负载-卸载响应。在这两种情况下，弧长走廊方法都捕捉到了材料或受试者响应的底层形状，而无需先验地假设响应行为，适用于从没有共同终止点的单调信号到高度变化的滞后响应的广泛生物力学数据，并且不会像常见的当代方法那样扭曲平均响应的底层形状或变异性。弧长走廊法在软件包 ARCGen 中免费分发，可在宽松的开源许可证下用于 MATLAB 和 Python（https://github.com/IMMC-UWaterloo）。
Edge使用启发式和强化学习技术计算卸载策略。
与分布式计算范式一起出现了5G，称为边缘计算范围，通过减少网络潜伏期和能源消耗并提供可扩展性的机会，促使行业发生了巨大变化。边缘计算通过将数据中心放置在网络边缘来扩展用户资源受限设备的功能。计算卸载通过允许用户任务的迁移到边缘服务器来启用边缘计算。确定移动设备可以卸载任务以及在哪个服务器上卸载是否有益，而环境变量（例如可用性，加载，网络质量等）是有益的。，正在动态变化，是一个具有挑战性的问题，需要仔细考虑才能实现更好的绩效。该项目着重于提出轻巧和效率的算法，以从移动设备的角度进行卸载决策，以使用户受益。随后，启发式技术被研究为找到快速但优化解决方案的一种方式。这些技术已与多臂强盗算法结合使用，称为折扣上限置信度（DUCB），以迅速做出最佳决策。调查结果表明，这些启发式方法无法处理问题的动态性，并且DUCB提供了适应不断变化的情况而不必继续添加额外参数的能力。总体而言，DUCB算法在本地能源消耗方面的性能更好，并且可以改善大多数时间的服务时间。
机械卸载对失败的人心的全基因组DNA甲基化谱的影响
引言心力衰竭（HF）是一个主要的公共卫生问题，仅在美国就受到了600万例患者的影响（1）。尽管在HF的诊断和治疗方面取得了重大进展，但大多数患者都会发展到该疾病的晚期阶段，导致发病率和死亡率高得多，甚至超过了大多数癌症。HF的药理管理传统上专注于靶向与疾病进展以及症状缓解利尿治疗相关的内源性神经激素信号级联反应（2）。但是，我们对复杂HF病理生理学的机械理解有限，并不能完全解释该人群中观察到的疾病进展和治疗反应的广泛差异，这突出了需要新型分子诊断和治疗策略的需求。失败的人心经历结构和功能重塑，伴随着心肌转录组的影响改变，包括对胎儿基因表达程序的概括以及涉及氧化磷酸化途径中涉及基因的下调（3，4）。尽管其中一些变化对于所有形式的HF都是常见的，但基因表达可能是特定于病因的，并有助于区分患有不同类型的HF的患者（5，6）。对左心室辅助装置（LVAD）支持在患有晚期HF患者的成对心肌样品的转录分析表明，只有一小部分的基因在HF中均能正常化而随着失败的人类心脏的机械卸载（7-9）的机械卸载（7-9）。虽然导致终阶段人HF中心肌基因表达失调的机制仍然未知，但出现的证据表明，表观遗传调节可能在转录重编程中起重要作用，通过改变基因可访问性和与基因启动子或增强子的TF结合（10，11，11）。
云边端协作网络中 AI 驱动的节能内容任务卸载
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多任务卸载策略优化基于有向的无环图用于边缘计算
摘要 - 随着用户应用程序服务需求的进步，IoT系统倾向于将任务运送到边缘服务器以进行执行。当前关于流量边缘计算的大多数研究都忽略了应用程序综合之间的依赖关系。主要用于单用户场景中，主要用于应用拓扑拓扑的边缘计算的少数研究。与以前的工作不同，我们的工作主要解决了在多源场景中使用边缘计算弹出的依赖任务，这更符合现实。在本文中，将流量问题的依赖任务建模为马尔可夫决策过程（MDP）第一。然后，我们通过共同考虑，通过共同考虑几个用户之间的应用拓扑，并共同考虑了一个基于有向的无环图（DAG）的嵌入层的参与者 - 批评机制。最后，模拟的结果还显示了所提出的Aced算法的优先级。
支持 MEC 的 IoV 网络中 AI 赋能的数据卸载
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神经媒体、认知卸载和智力毅力
摘要 本文探讨了所谓的预期美德认识论，因为它预见了一些与近未来脑机接口技术（迈克尔·林奇（Michael Lynch）（2014）称之为“神经媒体”）相关的美德认识论风险。我分析了神经媒体如何对主体的智力特征产生负面影响，特别关注智力毅力这一美德，这涉及在实现智力目标的过程中面对挑战时坚持精神的倾向。首先，我提出并阐明了我所说的“认知卸载论证”，该论证认为，从美德责任主义理论的角度来看，由神经媒体这样的设备激励的过度认知卸载可能会破坏智力美德的发展。然后，我考察了认知卸载论证在智力毅力美德中的应用，认为神经媒体可能会以牺牲智力毅力为代价来提高认知效率。然而，如果以对认知负责的方式使用，认知卸载设备可能不会破坏智力毅力，反而会让人们从各种琐碎的智力劳动中解放出来，从而坚持他们认为更有价值的智力目标。
移动边缘中的节能计算卸载...
摘要 - 1对于移动边缘计算（MEC）来说是必不可少的。它使用边缘资源来启用密集计算并为资源受限设备节省能源。现有作品通常在无线电渠道和网络队列大小上施加了强有力的假设。但是，实用的MEC系统受到各种不确定性的影响，使这些假设不切实际。在本文中，我们通过放松这些综合假设并考虑网络中的固有不确定性来研究流动问题的能量计算。特别是，我们在执行以有向的无环图建模的时间关键时期应用程序时，将本地设备的最糟糕的预期能量消耗降至最低。我们采用极值理论来约束不确定事件的发生概率。为了解决公式的问题，我们基于列的生成开发了ǫ结合的近似算法。所提出的算法可以有效地识别小于最佳算法的（1+）的可行解决方案。我们在Android智能手机上实施了计划方案，并使用现实世界应用进行了大量实验。实验结果证实，通过考虑在弹药的计算过程中，通过考虑固有的不确定性，它将导致客户设备的能耗降低。所提出的弹性方案的计算在节能方面还显着优于其他方案。
多智能体移动边缘计算网络中具有排队动态的分布式任务卸载优化
摘要 — 任务卸载决策在物联网 (IoT) 中的移动边缘计算 (MEC) 技术中起着关键作用。然而，在没有任何集中通信和计算协调的分布式多智能体网络中，它面临着来自应用层任务排队的随机动态和物理层耦合无线干扰的重大挑战。在本文中，我们研究了考虑上层排队动态和下层耦合无线干扰的分布式任务卸载优化问题。我们首先提出了一种新的优化模型，旨在通过优化多个智能体的卸载阈值来最大化它们的预期卸载率。然后，我们将问题转化为博弈论公式，进一步设计了一个分布式最佳响应 (DBR) 迭代优化框架。分析了博弈论模型中纳什均衡策略的存在性。对于每个代理阈值策略的单独优化，我们进一步提出了一种编程方案，将受约束的阈值优化转化为无约束的拉格朗日优化 (ULO)。单独的 ULO 被集成到 DBR 框架中，使代理能够以分布式方式协作并收敛到全局最优。最后，提供了模拟结果来验证所提出的方法，并证明了其相对于其他现有分布式方法的显著优势。数值结果还表明，所提出的方法可以实现与集中式优化方法相当的性能。