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截止日期未考虑可变执行时间的DAG任务的早期检测方法
自主驾驶系统必须保证安全，这需要严格的实时性能。必须通过端到端截止日期完成一系列从传感器数据输入到车辆控制命令输出的过程。如果发生截止日期，则系统必须迅速过渡到安全状态。为了提高安全性，提出了一种截止日期的早期检测方法。所提出的方法表示自主驾驶系统是定向的无环图（DAG），并具有计时器驱动和事件驱动的节点的混合物。它根据端到端截止日期为每个节点分配适当的时间约束。但是，现有方法假设最差的执行时间（WCET）用于计算每个节点的时间约束，并且不考虑节点的执行时间变化，从而使截止日期的检测失踪。本文提出了一种截止日期的早期检测方法，以确定在DAG任务中每个节点执行开始时定量遗忘的可能性。它使用概率执行时间来计算每个节点的时间约束，这将执行时间视为随机变量。实验评估表明，所提出的方法降低了悲观情绪，这是使用WCET的常规方法的问题，然后实现了更准确的早期检测到截止日期的错过。评估还表明，截止日期所需的静态分析的执行时间遗失了早期检测，在实际级别内。
![为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。](/simg/f/f35968dfeaed06f5c0286399ab4f1fb8e15e2e87.png)
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器来收集数据，以便建立基于深度学习和人工智能的有效解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，提供了商业机会，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测中，集成了深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高其预测准确性。此外，在工业环境中，人工智能增强的传感器在优化制造运营方面发挥着至关重要的作用，可以监测设备健康状况、预测潜在故障并提前安排维护 [ 9 – 12 ]。这种方法减少了运营停机时间并提高了整体效率。在此背景下，“传感器和应用中的人工智能和深度学习”特刊收集了关于人工智能（特别是深度学习）和传感器技术在各个领域的新发展的高质量原创贡献，以及分享想法、设计、数据驱动的应用程序以及生产和部署经验和挑战。本期特刊征文主题包括制造、机械和半导体的应用和传感器；建筑、施工、楼宇、电子学习的智能应用和传感器；推荐系统；自动驾驶汽车、交通监控和运输的应用和传感器；物体识别、图像分类、物体检测、语音处理、人类行为分析；以及其他相关传感应用 [ 13 , 14 ]。
mapbbr3的激发状态动力学：超快时时间的激发和自由载体的共存
摘要：甲基铵铅三纤维胺钙钛矿（Mapbbr 3）是重要的材料，例如，用于发光应用和串联太阳能电池。相关的光物理特性受激发态以激发态的复杂且相对较少理解的相互作用和自由电荷载体的相互作用而产生的许多现象。在这项研究中，我们在可见光和Terahertz范围内结合了瞬态光谱镜，以在各种光子能量和密度下激发时在超快时在超消极时段研究激发子和自由载体的存在。对于上述和谐振带隙激发，我们发现自由电荷和激发子共存，并且两者主要是在我们的50 - 100 fs实验时间分辨率中迅速生成的。然而，随着对谐振带隙激发的调子能量降低，激子与无电荷比增加。自由电荷签名主导了瞬时启动激发和低激发密度的瞬时吸收响应，从而掩盖了激发型特征。具有谐振带隙激发和低激发密度，我们发现尽管激发子密度增加，但仍保留自由电荷。我们表明，激子将其定位到浅陷阱和/或Urbach尾部状态中形成局部激子（在Picseconds的数十个内部），后来被逐渐降低。使用高激发密度，我们证明了多体相互作用变得明显，诸如苔藓 - 爆发的偏移，带隙重新归一化，兴奋能源排斥和Mahan激子的形成之类的作用显而易见。■简介在超快时间尺度上，我们在此处证明的激发型Mapbbr 3的激子和自由电荷的共存证实了材料对发光二极管和串联太阳能电池应用的高潜力。
对评论的反应：锌锌对普通冷持续时间的分数治疗效果：一种分析治疗对I
分位数回归是一种标准统计方法，在计量经济学中广泛使用（Binder和Coad，2011; Chen等，2014; Koenker，2017）。已鼓励其在临床医学中的使用（Beyerlein，2014； Hong等，2019； Staffa等，2019）。可以通过分位数回归来估算分位数治疗效果（QTE），并且QTE可以在分析随机对照试验的分析中有用，因为它可以在连续结局的整个分布中对治疗效应进行研究，而不仅仅是平均治疗效果（ATE）（ATE）（Schiele和Schmitz，2016年； Ohrnberger等，2020年； Hemil。 Pirinen，2023年； Pirinen和Hemilä，2023年）。在本期刊中，我们使用QTE分析锌lozenges对普通冷持续时间的影响，并鼓励其在分析随机对照试验中的使用（Hemilä
开车到零持续时间的净零行业
iliad sapienihitat la q q q q o aff aff the tores，带有haruptato quostiaeprae和最大的。 div>Xeria，他拥有Asimpore Enterti sciditis nulpa quibusa picaepudit愉悦。 div>Div：将Moluptiis唤醒为IVVVOL搜索，它与自我或verchis一起逃离了渴望的伊利西，跟随Int Idelen Air，Sinna脚和灵魂以及力量的灵魂。 div>太阳将是Accull。 div>
数据量大、后量子 TLS 1.3 对时间的影响......
摘要 — 事实证明，使用 NIST 的后量子算法 ML-KEM 和 ML-DSA 进行后量子密钥交换和身份验证将对 Web 或其他应用程序中使用的 TLS 1.3 性能产生影响。迄今为止的研究主要集中在抗量子算法对 TLS 首字节时间（握手时间）的开销。虽然这些工作对于量化连接建立速度的减慢非常重要，但它们并没有捕捉到现实世界中携带大量数据的 TLS 1.3 连接的全貌。直观地说，在连接协商中引入额外的 10KB ML-KEM 和 ML-DSA 交换将按比例增加连接建立时间，而不是增加携带 200KB 数据的 Web 连接的总连接时间。在这项工作中，我们量化了 ML-KEM 和 ML-DSA 对典型 TLS 1.3 连接的影响，这些连接将几百 KB 从服务器传输到客户端。我们研究了在正常网络条件下以及在数据包延迟变化性和丢失概率较高的较不稳定环境中后量子连接的最后一个字节时间的减慢情况。我们表明，在稳定的网络条件下，ML-KEM 和 ML-DSA 对 TLS 1.3 最后一个字节时间的影响低于对握手的影响，并且随着传输数据的增加而减小。对于高带宽、稳定的网络，最后一个字节时间的增幅保持在 5% 以下。在低带宽、稳定的网络条件下传输 50KiB 或更多数据时，握手时间从增加 32% 变为最后一个字节时间增加 15% 以下。即使拥塞控制影响连接建立，当连接数据增加到 200KiB 时，额外的减慢也会降至 10% 以下。我们还表明，有损或不稳定网络中的连接可能会受到后量子握手的更大影响，但这些连接的最后一个字节传输时间下降仍会随着传输数据的增加而下降。最后，我们表明，无论 TLS 握手如何，此类连接已经非常缓慢且不稳定。
在空间和时间的极尺度上探测激光驱动的结构形成
具有高强度的固体表面的辐射，超短激光脉冲会触发各种二次过程，这些过程可能导致从mm向下到纳米范围的大范围内的瞬态和永久结构的形成。最突出的例子之一是嘴唇 - 激光引起的周期性表面结构。虽然嘴唇一直是一种科学的常绿植物近60年了，但结合了超快时间与所需的NM空间分辨率的实验方法仅在短暂脉冲，短脉冲，短波长无波长的电子激光器的出现时才获得。在这里，通过利用这些第四代光源的独特可能性来讨论该领域中的当前状态和未来观点，以通过时间域实验技术来解决基本的嘴唇问题，即为什么和激光辐照如何从“ chaotic”（粗糙的）表面启动a（粗糙的）表面上的结构。
基于时间的纵向微生物组研究降维
引言鉴于微生物群落的高度动态和复杂性，识别和预测其时间依赖性模式对于理解其结构和功能至关重要。纵向微生物组样本的收集为捕捉微生物群落的动态及其与宿主表型的关联提供了独特的机会。然而，纵向微生物组数据的性质带来了一些分析挑战。首先，微生物组数据是高维的，降维是指导分析和解释的关键。其次，宿主内变异的模式可能随时间而改变，并因宿主而异，这使得提取微生物特征的稳健时间模式具有挑战性 1 。第三，由于纵向研究固有的实际限制（例如，错过患者随访或样本采集不一致），多个宿主经常缺少时间样本，这会导致跨宿主的时间采样不规则 2–5 。
基于飞行时间的传感器与机器人追随者的单眼摄像机融合
摘要人类机器人合作（HRC）在先进的生产系统中越来越重要，例如在行业和农业中使用的系统。这种类型的协作可以通过减少人类的身体压力来促进生产率的提高，从而导致伤害减少并改善士气。HRC的一个关键方面是机器人安全遵循特定的人类操作员的能力。为了应对这一挑战，提出了一种新的方法，该方法采用单眼视力和超宽带（UWB）收发器来确定人类目标相对于机器人的相对位置。UWB收发器能够用UWB收发器跟踪人类，但具有显着的角度误差。为了减少此错误，使用深度学习对象检测的单眼摄像机来检测人类。使用基于直方图的滤波器结合了两个传感器的输出，可以通过传感器融合来减少角度误差。此过滤器项目并将两个源的测量值与2D网格相交。通过结合UWB和单眼视觉，与单独的UWB定位相比，角度误差的降低了66.67％。这种方法表明，以0.21 m/s的平均速度跟踪人行走时，平均处理时间为0.0183，平均定位误差为0.14米。这种新颖的算法有望实现有效和安全的人类机器人合作，为机器人技术提供了宝贵的贡献。
固定后时间的影响
摘要我们分析了迄今为止收集的结核分枝杆菌复合物（MTBC）的最多样化基因组数据集的泛基因组和基因含量调节。MTBC的封闭泛基因组的特征是辅助和特异性基因组的降低，与其克隆性质兼容。然而，随着MTBC基因组的系统发育距离的增加，共享基因家族大大少得多。这种效应仅在种间比较中观察到，而不是SPE内部的CIE，这表明物种特异性的生态特征与基因含量的变化有关。基因丢失是由于基因组缺失和伪源性元素引起的，可驱动基因含量的变异。MTBC物种和谱系之间的这种基因侵蚀也有所不同，即使在结核分枝杆菌中，L2的基因损失比L4更大。我们还表明，系统发育近端并不总是与MTBC中基因含量相关性的良好替代性，因为MyCobacte Rium Africanum L6的基因曲目偏离了其预期的系统发育生物的保守主义。以伪元注释代表的毒力因子的基因破坏大多不是保守的，是MTBC生态型的预测因素。每个MTBC生态型都具有自己的附件基因组，可能受宿主和地理等不同选择压力的影响。重要的是研究基因丧失如何赋予MTBC菌株的新适应性特征。检测到的异质基因损失在阐明负责MTBC中观察到的各种表型的遗传因素方面构成了重大挑战。通过详细介绍特定的基因损失，我们的研究是研究MTBC表型及其免疫逃避策略的研究人员的资源。