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World File Search System数值结果
大数据选项远离障碍物跟踪
摘要 - 我们的研究在多代理网络中分发了大数据非convex优化。我们考虑平滑（可能）非凸功能的总和的（受约束的）最小化，即代理的总和，以及凸（可能）的凸（可能）非平滑正常器。我们的兴趣是大数据问题，其中有大量变量需要优化。如果通过标准分布式优化算法进行处理，则这些大规模问题可能会因为每个节点的局部计算和通信负担过高，因此可能会棘手。我们提出了一种新颖的分布式解决方案方法，在每种迭代中，代理以不协调的方式更新整个决策向量的一个块。为了处理成本函数的非概念性，新型方案取决于连续的凸近似（SCA）技术，结合了一种新颖的块驱动的推动力共识方案，该方案对执行局部扩展的块状操作和梯度平均跟踪非常有用。建立了渐近收敛到非凸问题的固定溶液。最后，数值结果显示了提出的算法的有效性，并突出了块维度如何影响通信开销和实际收敛速度。
全息图：我们需要多少个天线才能有效传播？
摘要 - Holographic多输入多输出（HMIMO）通信系统利用了具有空间约束的大型MIMO阵列，其中包含大量具有子波长度间距的天线，并已成为第六代网络（6G）网络的有前途的候选技术。在本文中，我们考虑了在随机电磁模拟物通道模型的傅立叶平面波序列表示下的多用户HMIMO通信系统的下行链路，并做出了两个重要的贡献。首先，我们在基站（BS）的最大比率传输（MRT）预编码下，在最大比率传输（MRT）下呈现封闭形式的表达。派生的表达式明确显示了BS和每个用户的Hmimo表面的侧面长度的影响，以及在这些表面中部署的天线对用户速率的影响。第二，我们就BS和每个用户的空间约束的Hmimo表面上排列的天线数量提出了能量效率（EE）最大化问题。对此问题的结果隐式解决方案显示为全球最佳。数值结果对不同操作制度中多用户HMIMO系统的EE性能产生了有用的见解。索引术语 - 多用户全息MIMO通信，渠道建模，可实现的速率，能量效率。
考虑可靠性成本的可再生能源微电网优化规划
摘要 — 近年来，与需要开发昂贵输电线路的大型燃料发电厂的扩张相比，微电网中所需负载的本地供电受到了更多关注。另一方面，环境限制导致可再生能源的不断发展，这些可再生能源可以以微电网中小型发电机组的形式发电。在本研究中，将风力涡轮机、潮流型潮汐发电机组和光伏系统等适当混合的可再生能源集成到与储能系统连接的微电网中。所提出的微电网可以在沿海地区和岛屿上定制，以提供所需的负载。为了最佳地确定可再生能源发电厂的容量和规模，应用了不同的元启发式算法，其中，粒子群优化方法用于最小化系统的成本函数，包括投资、运营和可靠性成本。为了计算微电网的可靠性成本，考虑了空气和水温、风速、潮汐流速度和太阳辐照度变化对组装元件的可变风险率的影响。微电网的负荷削减是由于组装元件故障和可再生能源的变化而发生的，本文对这两个问题进行了讨论。为了检验所提方法的有效性，给出了考虑可靠性成本的包含可再生能源的微电网规划相关的数值结果。
利用离子阱量子模拟器对长程伊辛模型进行量子近似优化
量子计算机和模拟器可能比经典计算机和模拟器具有显著的优势，它们可以洞悉量子多体系统，并可能提高解决优化和可满足性等指数级难题的性能。在这里，我们报告了使用模拟量子模拟器实现的低深度量子近似优化算法 (QAOA)。我们估计具有可调范围的长程相互作用的横向场伊辛模型的基态能量，并通过对 QAOA 输出进行高保真、单次、单独量子比特测量采样来优化相应的组合经典问题。我们通过穷举搜索和变分参数的闭环优化来执行算法，用最多 40 个捕获离子量子比特来近似基态能量。我们使用随系统大小多项式缩放的引导启发式方法对实验进行基准测试。我们观察到，与数值结果一致，随着系统规模的扩大，QAOA 性能不会显著下降，并且运行时间与量子比特的数量基本无关。最后，我们对系统中发生的错误进行了全面分析，这是将 QAOA 应用于更一般的问题实例的关键一步。
正交时间频率空间调制的嵌入式延迟多普勒通道估计
摘要 - 正交时间频率空间（OTFS）调节显示可在正交频施加频率下（OFDM）上（OFDM）在延迟–多普尔频道上提供明显的错误性能性能。接收器需要通道脉冲响应才能执行OTFS检测。在这项工作中，我们使用数据框架中嵌入的飞行员符号分析了基于OTFS的通道估计：具有许多后卫零符号的飞行员符号位于包含信息符号的延迟–多普勒网格上。提出不同的符号排列，具体取决于通道相对于整数网格的整数还是分数多普勒路径。使用简单的阈值方法从一组接收的符号估算的通道信息。然后，通过消息传递（MP）算法将估计信息用于同一帧内的数据检测。数值结果将所提出的方案和OTFS方案的误差性能与在相似光谱和能量效率下的理想通道估计进行比较。此外，我们的结果表明，具有非理想通道估计的OTF仍然可以超过DM，而理想的通道估计。索引项 - 通道估计，延迟–多普勒通道，OTF，时间 - 频率调制。
一个通用的量子维兰特不等式
量子维兰德不等式给出了最小长度 k 的最优上界，使得生成系统中元素的长度为 k 的乘积跨度为 M n ( C )。据推测，k 通常应为 O ( n 2 ) 阶。在本文中，我们概述了迄今为止文献中对该问题的研究情况及其与线性代数中一个经典问题（即代数 M n ( C ) 的长度）的关系。我们提供了量子维兰德不等式的一个通用版本，它以概率 1 给出了最优长度。更具体地说，我们基于 [ 1 ] 证明 k 通常为 Θ(log n ) 阶，而不是像一般情况那样，迄今为止最佳界限为 O ( n 2 log n )。我们的结果意味着随机量子通道的原始性指标有了新的界限。此外，我们得出了这样的结论：几乎任何具有周期性边界条件的平移不变 PEPS（特别是矩阵积态）在边长为 Ω(log n ) 阶的网格上都是局部哈密顿量的唯一基态，从而为长期悬而未决的投影纠缠对态问题提供了新的见解。我们观察到矩阵李代数具有类似的特征，并为随机李生成系统提供了数值结果。
通过不完善的智能反射表面实现无需信道状态信息的大规模无线能量传输
摘要 — 智能反射面 (IRS) 利用低成本、无源反射元件来增强无源波束增益、提高无线能量传输 (WET) 效率，并使其能够部署到众多物联网 (IoT) 设备中。然而，IRS 元件数量的增加带来了相当大的信道估计挑战。这是由于 IRS 中缺少有源射频 (RF) 链，而导频开销变得难以忍受。为了解决这个问题，我们提出了一种无信道状态信息 (CSI) 的方案，该方案最大化特定方向的接收能量并通过相位波束旋转覆盖整个空间。此外，我们考虑了不完善的 IRS 的影响，并精心设计了有源预编码器和 IRS 反射相移以减轻其影响。我们提出的技术不会改变现有的 IRS 硬件架构，允许在当前系统中轻松实现，并且无需额外成本即可访问或移除任何能量接收器 (ER)。数值结果证明了我们的无 CSI 方案在促进大规模 IRS 方面非常有效，并且不会因过多的导频开销而影响性能。此外，在涉及大规模 ER 的场景中，我们的方案优于基于 CSI 的方案，使其成为物联网时代的一种有前途的解决方案。
独立顾问研究建立纽约ICAP ...
报告作者分析小组公司。保罗·希伯德·托德·萨茨基（Paul Hibbard Todd Schatzki）博士。 Joe Cavicchi Charles Wu Daniel Stuart博士1898＆Co。Matthew Lind，PE Kieran McInerney，PE Chad Swope，PE，本报告为2025-2026功能年度安装能力（ICAP）需求曲线以及方法和输入提供了值，用于确定2026-2027，2027-2027，2027-2028-2028，2028，2028，和2028-2029的方法和投入。本报告中介绍的所有数值结果包括估计净能源和辅助服务（EAS）收入的数据以及资本成本升级。净EAS收入是使用2021年9月至2024年8月的三年期的数据估算的。法律通知该最终报告是由分析集团（Analys Analysis Group，Inc。）（AG）和1898＆Co。与纽约独立系统运营商，Inc.（NYISO）签订的合同，以作为独立顾问，以协助与2025-2026至20228-2028-202 Cability的ICAP需求曲线相关的ICAP需求曲线重置过程（DCR）的性能。AG和1898＆Co。或任何代表其行事的人（a）对使用本报告中披露的任何信息或方法或（b）假定对本报告中披露的任何信息或方法承担任何责任。
使用卷积神经网络语义分割进行身份证件识别和检测 Mykola Kozlenko a、Volodymyr Sendetskyi b
摘要 对象识别和检测是经过深入研究的问题，并已开发出一套几乎标准的解决方案。身份证件识别、分类、检测和定位是许多应用程序所需的任务，特别是在关键基础设施场所的物理访问控制安全系统中。在本文中，我们提出了一种基于人工卷积神经网络和语义分割方法的模型的新原始架构，用于识别和检测图像中的身份证件。处理此类图像的挑战在于，当此类应用程序在工业单板微型计算机硬件上运行时，计算性能有限且内存量有限。本研究的目的是证明所提技术的可行性并获得质量指标。研究方法是评估在移动身份证件视频数据集上训练的深度学习检测模型。该数据集包含 500 个视频片段，涵盖 50 种不同的身份证件类型。模拟的数值结果用于评估质量指标。我们将结果表示为交并比值的准确度与阈值。本文报告的交并比 (IoU) 阈值为 0.8 时，准确度高于 0.75。此外，我们还评估了模型的大小，并证明了在工业单片机或智能手机硬件上运行该模型的可行性。关键词 1 身份证件，目标检测，语义分割，文档识别，文档分类，深度学习，神经网络
通过机器学习和深度学习的预测加密货币市场趋势
摘要。加密货币成为金融市场上的重要参与者，因为它吸引了大量的投资和利益。在这种充满活力的环境下，拟议的加密货币价格预测工具是一个关键的要素，为发烧友和投资者提供了指导，在一个市场上呈现为基于众多数字货币复杂性的市场。采用特征选择附魔和Arima，LSTM，线性回归技术的动态三重奏该工具为用户创建了一个马赛克，以便使用人工智能对实时加密宇宙的预测进行分析数据。当用户浏览算法迷宫时，他们可以选择大量而闪闪发光的高质量加密货币。该工具在分析过去的历史价格数据与机器学习的能力上，精心策划了一个有选择和信息的预测场景，用户在加密货币系统进行的财务发现故事中变成了主要角色。数值结果还支持该工具的有效性，如杰出的相应数字所强调的，例如ETH的较低RMSE值150.96，并最小化归一化的RMSE缩放到下面，也就是。定量成功强调了该工具为进行精确预测和改善娱乐性加密货币投资世界中的用户互动的有用性。