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电气和电子图表的图形符号
本标准由电气电子工程师协会 (IEEE) 字母和图形符号标准协调委员会 (SCC 11) 制定，代表美国国家标准委员会 Y32 图形符号和名称的 Y32.2 电气电子图表图形符号任务组。业界和国防部代表密切合作，以提供一项可以普遍使用的标准，而不是各方面都存在差异的单独文件。虽然所有参与者和他们所代表的组织都应为这一成就感到自豪，但美国国防部功不可没，如果没有他们的大力支持，这一努力就不会成功。
电气和电子图表的图形符号
本标准由电气和电子工程师协会 (IEEE) 字母和图形符号标准协调委员会 (SCC 11) 制定，代表美国国家标准委员会 Y32 图形符号和名称的 Y32.2 电气和电子图表图形符号任务组制定。业界和国防部代表密切合作，制定了一个可以普遍使用的标准，而不是各方面都存在差异的独立文件。虽然所有参与者及其所代表的组织都应为这一成就而受到赞扬，但特别要提到的是美国国防部，如果没有他们的大力支持，我们不可能实现目标——即业界和军事部门都可接受的标准符号。
ISA亚太地区图表的阿布扎比会议课程
他补充说：“阿拉伯联合酋长国是ISA的长期朋友，是ISA的创始成员，我们对过去几年取得的进步印象深刻，我们相信它将继续发展太阳能行业。在阿布扎比举办ISA第五届区域会议加强了我们动员全球对变革性太阳能解决方案的支持的承诺。通过与ISA这样的主要合作伙伴的国际合作与合作，我们可以帮助增强能源访问和提升气候变化前线的社区。作为COP 28的主持人，阿拉伯联合酋长国将全球能源转变视为总统职位的阵线和中心重点，并将与所有参与者合作，以帮助集中精力提高三重可再生能源能力，并在2030年到2030年的氢气产生。与2030年将排放量减少43％的全球优先事项一致。
screenai：一个用于UI和信息图表的视觉模型
屏幕用户界面（UIS）和信息图表，分享类似的视觉语言和设计原则，在人类通信和人机互动中起重要作用。我们介绍了Screenai，这是一个专门研究UI和信息图表理解的视觉语言模型。我们的模型通过Pix2-Struct的浮雕修补策略改进了Pali体系结构，并通过数据集的独特混合物进行了培训。该混合物的核心是一项新颖的屏幕注释任务，模型必须在其中识别UI元素的类型和位置。我们使用这些文本注释将抄写屏幕屏幕截止到大型语言模型，并通过大规模生成问题索问题（QA），UI导航和摘要培训数据集。我们进行消融研究，以证明这些设计选择的影响。在仅5b个选项中，Screenai在基于UI的和信息图表的任务（乘法DOCVQA，WebSRC和Motif）以及与Simi-lar尺寸的模型相比，在其他基于UI-和信息图表的任务（乘法DOCVQA，WebSRC和Motif）方面取得了新的最先进的结果。最后，我们发布了三个新数据集：一个专注于屏幕注释任务，而两个专注于问题回答的others。
DNA密码学用于增强图表的增强图表...
所提出的模型包括将应用程序分组为对象，象征着组织中的各个部门，从而促进了灵活的云环境。这些应用程序跨越了由理由和域相互联系的多个域，在这些领域中，角色是参与者指示员工访问资源和管理实体的工作职能的参与者。建议的访问控制模型非常适合用户和设备注册的高度分布式云计算环境。在RBAC机制中的角色是根据其各自的应用在层次上结构化的，该应用在动态或静态上分配以防止信息丢失。 利用推理来收集数据和利用，RBAC模型使管理员能够建立基于上下文的策略，从而确保用户凭据的保护而无需第三方参与。 简化的策略管理和增强控制权在访问和管理政策上都均可实施。 推理机制是使用扩展的XACML实体实施的。 信任模块识别恶意用户后，会发出身份标签，以防止未经授权的数据访问。 以下图说明了提出的访问控制方案的操作。在RBAC机制中的角色是根据其各自的应用在层次上结构化的，该应用在动态或静态上分配以防止信息丢失。利用推理来收集数据和利用，RBAC模型使管理员能够建立基于上下文的策略，从而确保用户凭据的保护而无需第三方参与。简化的策略管理和增强控制权在访问和管理政策上都均可实施。推理机制是使用扩展的XACML实体实施的。信任模块识别恶意用户后，会发出身份标签，以防止未经授权的数据访问。以下图说明了提出的访问控制方案的操作。
带有应用程序的图表的边缘集的常规分解
Szemer´edi规律性引理是图理论中最强大的工具之一。引理于1978年出版[30]，尽管Szemer´edi早些时候已经使用了较弱的版本来证明Erd˝os-tur´an猜想[14，29]。从那以后，引理及其后果在图和超图理论，数字理论，代数，几何和计算机科学中发现了一些应用。我们仅考虑本文中的简单图，即没有循环，没有多个边。给定图G =（v，e）和数字ε∈（0，1），规则性引理可以断言V可以将V分为K≤n（ε）子集V 1∪。。。v k和另一组v 0 = v - （∪i v i），使得g [v i，v j]为ε-指标（大致说明，这意味着近似随机性；我们将在下一节中定义此概念），每1≤i=j≤k，除了在大多数εk2 iNdice，| V 0 | ≤εn和| V I | =（n - | v 0 |） /k，每1≤i≤k。在Szemer´edi的规律性引理的原始证据中，零件数量的阈值N（ε）是高度O（ε-5）的塔。正如Gowers在[21]中证明的那样，这种塔式的结合通常是不可避免的。更确切地说，有一些图形必须至少为高度ω（ε-1 /16）的塔。conlon和Fox [5]进一步改善了下限到ω（ε -1）。这显示了主要缺点
当前运营的预算购买信息图表的出口控制
•夜视或红外摄像机•超声和潜水船•导航，国防设备或航空设备•军事通信系统或高频无线电设备•军事电子设备或带有坚固型组件的物品•雷达设备•无人驾驶飞机（UAVS）（UAVS）
基于图表的MADRL用于无线网络控制系统中的访问控制和资源分配
摘要 - 无线网络控制系统（WNC）通过实现传感器，决策中心和执行器之间的无线协调来彻底改变工业自动化。但是，WNC中效率低下的访问控制和资源分配是限制闭环性能和控制稳定性的两个关键因素，尤其是在光谱和能源资源受到限制时。在本文中，我们首先分析了维持WNC的控制稳定性的最佳调度条件，然后制定一个长期优化问题，该问题可以共同优化边缘设备的访问策略，并在Edge Server中授予策略和资源分配。我们采用Lyapunov优化将长期优化问题分解为一系列独立的子问题，并提出了一个基于基于多代理的多代理深度强化学习算法的异质注意图，该学习算法可以共同优化访问和资源分配策略。通过利用注意力机制将图形表示从异质代理投射到统一的空间中，我们提出的算法促进了异质剂之间的协调，从而增强了整体系统性能。仿真结果表明，我们提出的框架的表现优于几个基准，从而验证了其有效性。
生成式 AI 的未来是什么？15 张图表的早期视角
先前的自动化技术浪潮主要影响了体力劳动活动，但新一代人工智能可能会对知识工作产生最大影响——尤其是涉及决策和协作的活动。教育、法律、技术和艺术等领域的专业人士可能会比之前预期的更快地看到他们的部分工作实现自动化。这是因为生成式人工智能能够预测自然语言中的模式并动态地使用它。