XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System自卸
电池更换
1。开关激活 - 在任一侧按和释放激活开关打开光和/或激光器。再次释放以关闭。（图5）。2。gripsense激活 - 当手在检测区内时，单元将打开（图6）。当从检测区移除手时，设备将关闭。也可以通过按下和释放任何一个激活开关来关闭灯和/或激光器。重新打开，按并释放激活开关或从握把上卸下手，然后重新握住枪支。3。要设置激活模式，请关闭单元。确保两只手都在检测区中，然后同时按并固定两个激活开关（图7），或者直到光线闪烁一次以进行刺激性激活或两次以启用Gripsense激活。4。光和激光可编程模式可轻，稳定激光，光线和脉动激光，仅稳定激光，仅搏动激光，仅光。5。要更改模式选择，请使用任何一个激活开关打开单元，然后同时按并释放两个激活开关，以转到下一个模式。重复此步骤以循环到所需模式。然后按并释放任何一个激活开关以保持所选模式。6。为了节省电源并防止无意电池排水，CenterFire®光线和激光器将在十分钟的不活动时间后自动关闭。循环激活开关以重新打开激光。
effiqa：具有战略性多...
虽然大型语言模型（LLM）在自然语言处理中表现出了显着的功能，但它们在涉及知识图（kgs）的复杂，多步推理任务方面挣扎。现有的方法可以使LLM和KGS降低LLM的推理能力或由于紧张的态度而遭受非义务计算成本的能力。为了解决这些局限性，我们提出了一个名为Effiqa的新型协作框架，可以通过迭代范式在绩效和效率之间取得平衡。ef- fiqa包括三个阶段：全球计划，有效的KG探索和自我反思。具体来说，Effiqa利用LLMS通过全球计划探索潜在的推理途径的常识能力。然后，它将语义修剪卸载到一个小型插件模型中，以进行有效的kg探索。fi-Nely，探索结果被馈送到LLMS进行自我反思，以进一步改善全球计划和有效的KG探索。对多个KBQA基准测试的经验证据表明了Effiqa的有效性，在推理准确性和计算成本之间取得了平衡。我们希望提出的新框架将通过集成LLM和KGS来实现高效，知识密集的查询，从而促进对基于知识的问题答案的未来研究。
Edge Cluster升级中的延迟感知容器调度
摘要 - 在移动边缘计算（MEC）中，物联网（IoT）设备将计算密集型任务卸载到边缘节点，在容器中执行它们，从而降低了对集中式云基础架构的依赖。集群软件升级对于保持边缘群集的有效且安全的操作至关重要。但是，由于其地理分布的性质和资源限制，传统的云群集升级策略不适合边缘群集。因此，至关重要的是，在边缘群集升级期间正确安排容器以最大程度地减少对运行任务的影响。本文提出了一种延迟感知的容器调度算法，以进行有效的边缘集群升级。特别：1）我们为边缘集群升级的在线容器调度问题制定，以最大程度地减少任务延迟。2）我们提出了一种基于策略梯度的增强学习算法，该学习算法通过考虑MEC的特征，包括异质资源，图像分布和低延迟要求来解决此问题。随后，基于自我注意的位置特征提取方法旨在完全提取和利用边缘节点分布。3）基于模拟和现实数据痕迹的实验表明，与基线算法相比，我们的算法将总任务潜伏期降低了约30％。
第 01 页.pmd
在吉祥的 Paush Purnima 日子，大壶节开始了，超过 1.65 亿人在圣河中沐浴，恒河、亚穆纳河和神秘的萨拉斯瓦蒂河的圣河岸人头攒动，热闹非凡。来自全国各地的朝圣者心中怀揣信仰，手中拿着祭品，齐聚一堂，进行第一次圣浴。空中回荡着“Har Har Gange”和“Jai Shri Ram”的颂歌，营造出一种神圣的热情氛围。朝圣者们从午夜开始冒着刺骨的寒冷抵达桑加姆，他们的虔诚显而易见。他们裹着羊毛衣，头上顶着行李，在他们坚定不移的信仰面前，行李的重量似乎微不足道。 “当我在这里畅游时，感觉就像灵魂上的重担被卸下了，”来自拉贾斯坦邦的 65 岁朝圣者萨维特里·德维从水中浮出水面，露出了平静的微笑，说道。身着传统服饰的人们挤满了河岸，桑加姆河的河岸变成了五彩缤纷的景象。孩子们在浅水中玩耍，他们的笑声与咒语交织在一起，而长者则坐着祈祷，嘴里低声吟唱着神圣的赞美诗。年轻人
iQuantum：用于量子计算环境建模和模拟的工具包
量子计算资源，而无需在量子硬件上进行大量的前期投资，从而在量子软件和算法方面取得了巨大进步。10主要的云提供商，例如 Microsoft Azure、11AWS 12 和 IBM 13，现在都提供基于云的量子计算服务访问。此外，当未来量子硬件普及时，量子计算资源预计将扩展到边缘网络14,15，预示着量子云-边缘连续体混合范式的出现，16其主要组成部分如图1所示。未来的量子计算范式预计将包含位于不同层（包括云和雾/边缘层）的异构量子和经典计算实体。基于云的资源和基于边缘的资源之间的主要区别包括计算能力、移动性以及与数据源或用户的地理距离。17每一层都包含不同的计算资源和中间组件，例如用于资源管理和编排的网关和代理。如果边缘计算资源不足以执行传入的任务，则可以将这些任务迁移或卸载到具有更强大功能的上层云层。18,19 需要强调的是，这是量子计算未来扩展的愿景，而由于当前量子硬件的数量、质量和成本限制，大多数可用的量子资源只能通过云访问。20
具有有限t ...
摘要我们提出了一种使用耐故障（FT）栅极的差异量子本元素（VQE）算法，因此适合在未来错误校正的量子计算机上实现。VQE量子电路通常是为近期嘈杂的量子设备而设计的，并将连续的参数化旋转门作为中央构建块。另一方面，FT量子计算机（FTQC）只能实现一组离散的逻辑门，例如所谓的Clifford + T门。我们表明，VQE的能量最小化可以使用这样的FT离散门机执行，在此我们使用Ross-Selinger算法将连续旋转门移到可误差的Clifford + T GATE-SET。我们发现，与参数化电路之一相比，如果在VQE优化中使用了转移的自适应精度，则不会损失收敛性。使用VQE的状态制备仅需要适度的t -gate，具体取决于系统大小和转卸精度。我们在模拟器上证明了两个原型自旋模型，最多16个Quinbits。这是在新兴ft设置中整合VQE和更一般的变性算法的有希望的结果，在那里它们可以形成一般量子算法的构建块，这些算法将在FTQC中可以访问。
钥匙孔模式多层激光的同步加速器成像
摘要 - 构成物联网（IoT）的数十亿个对象，预计将生成量的数据量。各种自动化服务（例如监视）将在很大程度上取决于使用不同的机器学习（ML）算法。传统上，ML模型由集中式云数据中心处理，在该中心，IoT读数通过访问，地铁和核心层中的多个网络啤酒花将云卸载到云中。这种方法不可避免地会导致过度的网络功耗以及服务质量（QoS）降解，例如增加延迟。相反，在本文中，我们提出了一种分布式的ML方法，除了云外，还可以在IoT节点和雾式服务器等中介设备中进行处理。我们将ML模型抽象成虚拟服务请求（VSR），以表示深神经网络（DNN）的多个互连层。使用混合整数线性编程（MILP），我们设计了一个优化模型，该模型以能源有效的方式在云/雾网络（CFN）中分配DNN的层。我们评估了DNN输入分布对CFN性能的影响，并将这种方法的能效与基线的能源效率进行比较，在该基线中，在集中式云数据中心（CDC）中处理了所有DNN的所有层。
neujeans：私人神经网络推断，卷积和引导的联合优化
完全同构加密（FHE）是一种有前途的加密原始原始性，用于实现私人神经网络推理（PI）服务，通过允许客户端将推理任务完全卸载到云服务器，同时使客户端数据不符合服务器。这项工作提出了Neujeans，这是一种基于深层卷积神经网络（CNN）PI的解决方案。neujeans解决了CNN评估的巨大计算成本的关键问题。我们介绍了一种称为系数中插槽（CINS）编码的新型编码方法，该方法可以在一个HE乘法中进行多次插入而无需昂贵的插槽排列。我们进一步观察到编码是通过在常规插槽编码中的密文上进行离散傅立叶变换（DFT）的前几个步骤来获得的。此属性使我们能够保存CINS和插槽编码之间的转换，因为启动绑带密文始于DFT。利用这一点，我们为各种二维卷积（Conv2D）操作设计了优化的执行流，并将其应用于端到端CNN启动。neujeans与基于最新的FHE PI工作相比，高达5.68倍的Conv2D激活序列的性能加速了，并在仅几秒钟内就可以在Imagenet的规模上执行CNN的PI。
IIOT
摘要：随着人工智能（AI）技术的成熟度，AI在边缘计算中的应用将大大促进工业技术的发展。但是，关于工业互联网（IIOT）的边缘计算框架的现有研究仍然面临着几个挑战，例如深层硬件和软件耦合，多样的协议，AI模型的困难部署，边缘设备的计算能力不足以及敏感性以及延迟和能源消耗的敏感性。为解决上述问题，本文提出了一个软件定义的面向AI的三层IIOT IIOT EDGE计算框架，并介绍了面向AI的Edge Computing System的设计和实施，旨在支持设备访问，使设备访问能够访问和部署AI，从云中进行AI，并允许整个模型从数据驱动到模型培训以完成模型培训以完成Edge的模型。此外，本文提出了一种基于时间序列的方法，用于在联合学习过程中卸载设备选择和卸载，该方法将低效节点的任务有选择地卸载到边缘计算中心，以减少训练延迟和能源消耗。最后，进行了实验以验证所提出方法的可行性和有效性。使用该方法的模型训练时间通常比随机设备选择方法低30％至50％，而在拟议方法下的训练能量消耗通常少35％至55％。
对辅助辅助控制机器人沃克的辅助控制的仿真研究
摘要。背景：随着中国进入一个衰老的社会，2050年60岁以上的人数将达到34.9％，导致中风患者的显着增加。目的：本文提出了康复机器人步行者在日常生活中的步行帮助，并提出了在步态训练期间重新学习电动机的控制方法。步行者由一个全向移动平台（OMP）组成，该平台可确保步行者可以在地面上移动，体重支撑系统（BWS），该系统能够提供所需的卸载力以及骨盆辅助机制（PAM），以为用户提供四个自由度并避免刚性影响。研究目标是更好地了解步态训练期间的辅助控制策略。方法：对于人机互动控制，采用了辅助控制策略来指导用户的动议并改善交互体验。为了在三维空间中构建力场，系统的动力学得出以提高力控制的准确性。结果：仿真结果表明，运动轨迹周围的力场是在三维空间中产生的。为了理解力场，我们在矢状平面上设计了模拟，并且控制器可以生成适当的力场。初步实验结果与模拟结果一致。结论：基于数学模拟和初步测试，结果表明，所提出的系统可以在目标轨迹周围提供指导力，力量控制的准确性仍有待提高。