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评估人工智能的临床实用性...
This study was funded by BC Cancer Foundation--BrainCare Fund.NVIDIA提供的计算资源和加拿大数字研究联盟（Alliancecan.ca）也启用了这项研究。所有作者都没有宣布财务或非财务竞争利益。
量子算法：从基础到微分方程
■ 图灵机 ■ 量化计算资源 ■ 复杂性类别 ■ 量子计算简介：历史视角 ■ 量子计算模型 ■ 电路符号和量子门 ■ 量子门的通用集 ■ Solovay-Kitaev 定理 ○ 量子预言机 ○ 预言量子算法：
用Seurat V5
○将细胞投射到共享的嵌入中，其中细胞按细胞类型而不是数据集特异性条件分组。○同时考虑了多种实验和生物学因素。○作者演示了和谐的优越性能，而不是先前发表的算法，同时需要更少的计算资源
当前糖尿病管理和预测中的人工智能
摘要 综述目的 人工智能（AI）可以根据大量数据做出高级推理。2021 年人工智能热潮的主流技术是机器学习（ML）和深度学习，由于计算资源的增加以及计算机性能的显着提高，它们取得了重大进展。在本综述中，我们介绍了基于 AI/ML 的糖尿病医疗设备和预测模型。最新发现 在糖尿病领域，美国食品和药物管理局已经批准了几种基于 AI/ML 的医疗设备以及自动视网膜筛查、临床诊断支持和患者自我管理工具。至于使用 ML 方法进行新发糖尿病预测，到目前为止，其性能并不优于使用统计方法的传统风险分层模型。摘要 尽管目前情况如此，但预计人工智能的预测性能将很快通过大量有组织的数据和丰富的计算资源得到最大化，这将有助于大幅提高糖尿病疾病预测模型的准确性。
建模考虑用于开发深空自主航天器和模拟器
为了扩展在遥远和复杂环境中进行操作中使用的自主权的有限范围，有必要进一步发展和成熟的自主权，这些自主权共同考虑了多个子系统，我们将其称为系统级自治。系统级别的自主权建立了解决各个子系统的相互矛盾信息的情况意识，这可能需要对基础航天器和板载模型的改进和互连。但是，由于对建模的假设和权衡的理解有限，因此设计板载模型以支持系统级别的功能带来了重大挑战。例如，排除交叉系统效应的简单车载模型可能会损害机构航天器的功效，而捕获航天器子系统和环境之间依赖性的复杂模型可能是在实现现实世界中的SpaceCecraft（E.G.G.G.G.G.G. ，有限的访问太空飞船和环境状态以及计算资源）。，有限的访问太空飞船和环境状态以及计算资源）。
联合强化学习授权的任务卸载车辆边缘计算中的大型模型
摘要 - 行驶边缘计算（VEC）由于其为计算密集型任务提供足够的组合资源的能力而引起了近视关注。但是，如何在车辆内分配计算任务并有效地管理任务消耗的资源已成为一种挑战。为了解决这个问题，这项研究推进了使用辅助车辆（AV）进行载体任务的主张，并引入了一种新颖的辅助车辆算法（AVA）。ava既可以在车辆环境中充分利用计算资源，并同时实现任务延迟减少，能源消耗最小化以及任务完成率的增强率。此外，我们建立了一个联合学习框架，以明智地确定通过实施创造性机制的AV分配的比例。实验结果验证了我们的方法不仅可以改善关键系统性能指标，还可以确保对移动车辆的计算资源进行全面利用。
整合地面和非事物网络
目标1：设计一个用于集成T/NT网络的3D多层通信架构2：评估自由空间，光学和射频链接链接的链接预算目标3：设计高级传输技术目标4：构思创新的方法论，用于沟通和计算资源的目标5：评估Conce of Conce of Conce的方法
利用无线感知引导人工智能生成的数字内容
摘要 人工智能（AI）的进步和各种训练数据的激增促进了人工智能生成内容（AIGC）的发展。尽管效率很高，但人工智能模型固有的不稳定性对创建用户特定内容提出了挑战，尤其是在为用户创建虚拟形象时。为了解决这个问题，本文将无线感知（WP）与AIGC相结合，并引入了一个统一框架WP-AIGC，该框架利用WP获得的用户骨架来指导AIGC，从而生成与用户实际姿势相符的虚拟形象。具体而言，WP-AIGC首先采用一种新颖的多尺度感知技术来感知物理世界中的姿势并构建用户骨架。然后，将骨架和用户的要求传达给AIGC，从而指导虚拟形象的创建。此外，WP-AIGC可以根据用户反馈调整分配给感知和AIGC的计算资源，从而优化服务。实验结果验证了该服务的有效性。在有限的计算资源下，当四条链路参与感知时，WP-AIGC 可实现最佳 QoS 3.75。
论系统软件在神经形态计算能源管理中的作用
摘要 神经形态计算系统（例如 DYNAP 和 Loihi）最近已被引入计算社区，以提高机器学习程序的性能和能源效率，尤其是使用脉冲神经网络 (SNN) 实现的程序。神经形态系统的系统软件的作用是聚类大型机器学习模型（例如，具有许多神经元和突触），并将这些聚类映射到硬件的计算资源。在这项工作中，我们制定了神经形态硬件的能耗，考虑了神经元和突触消耗的功率，以及在互连上传递脉冲所消耗的能量。基于这种公式，我们首先评估系统软件在管理神经形态系统能耗方面的作用。接下来，我们制定一种简单的基于启发式的映射方法，将神经元和突触放置到计算资源上以降低能耗。我们通过 10 个机器学习应用程序评估了我们的方法，并证明所提出的映射方法可以显著降低神经形态计算系统的能耗。