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World File Search System计算负载
在6G无单元的无线网络中进行调制分类的分布式深度学习
摘要 - 在第六代（6G）技术的发展中，无单元网络的出现呈现出范式的变化，彻底改变了分布式访问点协作的密集部署网络中的用户体验。但是，智能机制的整合对于优化这些6G无细胞网络的效率，可伸缩性和适应性至关重要。一个旨在优化频谱使用情况的应用程序是自动调制分类（AMC），这是用于分类和动态调整调制方案的重要组成部分。本文探讨了无细胞网络中AMC的不同分布解决方案，以解决两种实际方法的训练，计算复杂性和准确性。第一种方法解决了由于隐私问题或领先的限制而导致信号共享不可行的情况。我们的发现表明，保持可比较的准确性是可以实现的，但随着计算需求的增加。第二种方法考虑了中央模型和多个分离模型，将调制分类。该混合模型通过信号组合利用多样性增益，并需要同步和信号共享。混合模型表现出卓越的性能，并在同等的总计算负载下提高了准确性2.5％。值得注意的是，混合模型在多个设备上分配了计算负载，从而导致单个计算负载较低。索引术语 - 无细胞，自动调制分类，分布式处理，网络体系结构，深度学习
CleanBC Go 电费回扣计划指南
• 对于在骑手身后放置开放式运输床或运输箱的电动自行车，最大可接受的载重高度应为可用载重床面积的长度和宽度之和。 • 对于“长尾”或类似的两轮电动自行车，由于负载可能主要在结构侧面而不是在平板床上进行，因此在计算负载面积时，有效载重床宽度应为 80 厘米。 • 重量容量是指骑手的重量加上行李的重量。如果只有行李重量的规格，则必须至少为 40 公斤。
可互操作数据湖 (IDL)
• WP1：通过构建端到端原型和测试平台来测试在分布式环境中管理数据的解决方案，以展示如何优化大数据存储和数据检索效率，利用最先进的云技术 • WP2：定义一个数据模型来组织、查找和访问存档数据；设计和调试一个关系数据库，用于元数据管理、识别和数据配置 • WP3、WP4：将使用、调整和链接区块链和基于 Web 的堆栈（如对象存储）的新技术 • WP5：模拟用于处理 SSA 的空间传感器数据的最先进算法并评估计算负载
LIDAR逆传感器建模用于占用网格...
作为结论，这项研究通过表明点云处理和逆传感器建模的战略改进可以显着提高过渡网格图（TGM）的性能，从而为研究问题提供了答案。该研究通过参数确定性能和计算负载之间的适当平衡，例如0.5 m的网络分辨率和8 Hz的执行率，对于在城市环境中有效的实时导航至关重要。此外，还显示了高级3D点云数据的集成，并通过精制的预处理管道提供了精度和计算效率之间的最佳平衡，这证实了在动态设置中提出的模型的鲁棒性和适应性。这些结果不仅证实了所提出的方法的效率，而且还为未来的研究奠定了基础，旨在将这些模型扩展到更复杂的环境，最终有助于更安全地利用技术用于自动驾驶。
Actis：严格的地方工会——寻找解码器
容错量子计算需要经典硬件来执行纠错所需的解码。并查集解码器是最佳候选解码器之一。它具有非常有机的特性，涉及通过最近邻步骤增长和合并数据结构；这自然表明它有可能使用带有最近邻链接的简单处理器格来实现。这样，计算负载可以以近乎理想的并行性进行分配。在这里，我们首次证明了这种严格（而非部分）局部性是实用的，最坏情况运行时间为 O(d3)，平均运行时间在表面代码距离 d 上是亚二次的。我们采用了一种新颖的奇偶校验计算方案，可以简化以前提出的架构，并且我们的方法针对电路级噪声进行了优化。我们将我们的局部实现与通过长距离链接增强的实现进行了比较；虽然后者当然更快，但我们注意到本地异步逻辑可能会消除差异。
使用答案集编程在 Unity 中进行声明式 AI 设计
摘要 — 声明性方法（例如答案集编程）在降低商业视频游戏和一般实时应用程序的开发成本方面显示出潜力。然而，许多缺点阻碍了它们的采用，例如性能和集成差距。在这项工作中，我们说明了我们的 ThinkEngine，这是一个框架，在 Unity 游戏引擎的上下文中，可以将声明性形式主义与典型的游戏开发工作流程紧密集成。ThinkEngine 允许将声明性 AI 模块连接到游戏逻辑，并使用混合审议/反应架构将推理任务的计算负载移出主游戏循环。在本文中，我们说明了 ThinkEngine 的架构及其在设计和运行时的作用。然后，我们展示了如何在概念验证游戏中编写声明性模块，并报告性能和相关工作。索引术语 — 答案集编程、声明性方法、游戏设计、知识表示和推理、Unity
Actis：严格的地方工会——寻找解码器
容错量子计算需要经典硬件来执行纠错所需的解码。并查集解码器是最佳候选解码器之一。它具有非常有机的特性，涉及通过最近邻步骤增长和合并数据结构；这自然表明它有可能使用带有最近邻链接的简单处理器格来实现。这样，计算负载可以以近乎理想的并行性进行分配。在这里，我们首次证明了这种严格（而非部分）局部性是实用的，最坏情况运行时间为 O(d3)，平均运行时间在表面代码距离 d 上是亚二次的。我们采用了一种新颖的奇偶校验计算方案，可以简化以前提出的架构，并且我们的方法针对电路级噪声进行了优化。我们将我们的局部实现与通过长距离链接增强的实现进行了比较；虽然后者当然更快，但我们注意到本地异步逻辑可能会消除差异。
商用飞机机翼结构
该项目探索了全碳纤维增强聚合物无人机 (UAV) 的商用飞机的经典机翼结构。它是多个研究飞机不同部件的小组合作工作的一部分。本报告的目的是介绍更环保、更高效的 2:1 版 Skywalker X8 内翼结构的设计。为了使飞机尽可能高效，结构需要轻量化。首先使用 XFLR5 近似计算负载，并进行初步设计。然后使用 Ansys Static Structural 程序中的有限元分析 (FEA) 对该设计进行测试。测试的材料是碳纤维/环氧预浸料。机翼的最终设计重 3.815 公斤，由一根翼梁和 1 毫米厚的蒙皮组成。整机重量（包括其他研究小组研制的推进系统和翼尖鲨鳍小翼）为20.262千克，升阻比也经过计算，得出最有效的迎角在2-3°左右。
iPad：迭代，平行和基于扩散的网络用于场景文本识别
如今，由于其多种应用，场景文本识别引起了越来越多的关注。大多数最先进的方法都采用带有注意机制的编码器框架，从左到右生成文本。尽管表现令人信服，但这种顺序解码策略限制了推理速度。相反，非自动回归模型提供了更快的同时预测，但通常会牺牲准确性。尽管使用明确的语言模型可以提高性能，但它会负担计算负载。此外，将语言知识与视觉信息分开可能会损害最终预测。在本文中，我们提出了一种替代解决方案，该解决方案使用平行且迭代的解码器，该解码器采用了简单的解码策略。此外，我们将文本识别视为基于图像的条件文本生成任务，并利用离散扩散策略，确保对双向上下文信息的详尽探索。广泛的实验表明，所提出的方法在基准数据集（包括中文和英语文本图像）上取得了卓越的结果。
心力衰竭成人的基于运动的心脏康复
摘要：由于已知锂离子电池的快速充电方案导致电池容量的减小，因此需要在充电过程中避免锂电池。本文为电池模块设计了阳极潜在的观察者和无电镀充电方案，以避免模块中所有单元的锂镀层的风险。观察者是使用电化学细胞模型和电舱电池模型设计的，以估计平行连接的电池模块中所有细胞的阳极电位。由于其简单性和低计算负载，观察者在电荷管理系统中易于实现。结果表明，设计的观察者和充电方案可以准确估计模块中所有细胞的阳极电位。在无电镀充电方案中使用了观察者的估计结果。与常规充电方法相比，提出的方案增加了一个额外的阶段，以估算和控制阳极电位，从而降低了在充电过程中锂电池的风险。它还将电池的峰值温度降低了约9.8％，并将整体充电时间降低了18％。