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算法鲁棒预测聚合
预测聚合结合了多个预测者的预测以提高准确性。但是，缺乏有关预测者信息结构的知识阻碍了最佳聚集。鉴于一系列信息结构，强大的预测汇总旨在与无所不知的聚合器相比，以最小的最坏情况遗憾找到聚合器。鲁棒预测的先前方法依赖于启发式观察和参数调整。我们提出了一个算法框架，用于鲁棒预测聚合。我们的框架提供了有限的信息结构家族的一般信息聚合的有效近似方案。在Arieli等人考虑的设置中。（2018），如果两个代理在二元状态下接收独立的信号，我们的框架还通过对固定器或代理报告中的分离条件施加Lipschitz条件来提供有效的近似方案。数值实验通过在Arieli等人考虑的设置中提供几乎最佳的聚合器来证明我们方法的有效性。（2018）。
超过220 ...
Argomm Group和Gapi Group是Sebino Rubber-Plastics District的领先公司，宣布了一个工业汇总，可以增强其市场地位，巩固国际竞争力，并为发展和增长创造新的机会。此操作发生在贝加莫橡胶谷的心脏地带，这是一个主要的欧洲和国际制造业中心，目前是一个高度分散的市场，大约250家公司，4,600名员工，每年营业额超过20亿欧元。在这种情况下，Argomm和Gapi共享共同的家庭起源，开发了高级技术知识，并建立了可靠的声誉。两组之间的互补性将使他们能够扩展其产品和服务范围，优化运营协同作用，提高效率并增强其全球影响力。Argomm Group和Gapi Group之间的工业聚合在该领域创建了一个关键参与者，合并营业额超过2.2亿欧元，在包括意大利和国外在内的11个国家 /地区的11个国家中，有1,745名员工在20个生产地点和5个物流中心运营的1,745名员工。
MISO 中的第三方聚合监管及……
免责声明 本文件是作为美国政府资助工作的记录而编写的。尽管我们认为本文件包含正确的信息，但美国政府及其任何机构、加利福尼亚大学董事会或其任何员工均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证，也不承担任何法律责任，也不表示其使用不会侵犯私有权利。本文以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构或加利福尼亚大学董事会对其的认可、推荐或支持。本文表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构或加利福尼亚大学董事会的观点和意见。
gnark＆2链聚合
+ No DSL, plain Go, no dependencies + Compiles large circuit (seconds) + Playground, constraints profiler, … + multiple curves and backends + MPC trusted setup + Web2 and Solidity verification + Several packages audited (by Algorand, EF, Worldcoin and Linea) + One code base which performs well on:
数字系统中聚合的设计框架...
该方法首先分析物理系统复杂性，以确定与管理复杂性相关的关键需求。然后引入合适的需求分类，以帮助将需求转化为 DT 系统应满足的需求。还引入了分层聚合作为管理复杂性的主要架构方法。分层聚合允许关注点分离、计算负载分配、增量开发和模块化软件设计。设计框架分为六个步骤：1）需求和约束分析，2）物理系统分解，3）服务分配，4）性能和质量考虑，5）实施考虑以及6）验证和确认。
AI和大型模型的基础
近年来，基于深度卷积网络的对象重新识别（REID）的性能已达到很高的水平，并且取得了不错的进步。现有方法仅着眼于特征和分类精度的鲁棒性，而忽略了不同特征之间的关系（即画廊 - 壁画对之间的关系或探测 - 探针对之间的关系）。特别是，位于决策边界的探针是抑制对象REID性能的关键。我们将此探针视为硬样本。最近的研究表明，图形卷积网络（GCN）显着改善了特征之间的关系。但是，将GCN应用于对象REID仍然是一个悬而未决的问题。本文提出了两个可学习的GCN模块：特征聚合图卷积网络（FA-GCN）和评估连接图卷积网络（EC-GCN）。具体来说，预处理选择一个任意特征提取网络来提取对象REID数据集中的功能。给定探针，FA-GCN通过画廊集的亲和力图聚集了相邻节点。之后，EC-GCN使用随机概率库采样器来构建子图，以评估探针 - 壁画对的连通性。最后，我们将节点特征和连接比共同汇总为一个新的距离矩阵。对两个人REID数据集（Market-1501和Dukemtmc-Reid）和一个车辆REID数据集（VERI-776）的实验结果表明，所提出的方法可实现最先进的性能。
通过气相聚集形成先进纳米材料
气体聚集是一种众所周知的现象，在自然界中通常出现在温度降低的情况下，例如云、雾或霾的形成。大气气体的原子和分子形成非常小的聚集体，称为团簇或纳米颗粒。几十年前，气相聚集原理成为在实验室条件下合成原子和分子团簇用于特定研究应用的新技术的基础[1,2]。从那时起，这项技术逐渐发展成为一种广泛使用的方法，并在20世纪90年代获得了显著的推动力，此后由于与快速发展的纳米科学和纳米技术领域的高度相关性[3-6]。目前市场上可买到的不同类型的气体聚集源与其他物理和化学纳米级合成方法相比具有许多优势，可以调整纳米颗粒参数并将其组装成功能系统，这在各种研究和工业部门中都有很高的需求[7,8]。近年来，人们开展了大量研究以改进气体聚集源以及相关团簇光束操纵系统的性能和能力[9,10]。许多研究探讨了团簇聚集的物理原理和影响其形成的关键参数，从而为控制团簇的组成、形状、大小和结构铺平了道路[11,12]。大量研究致力于将气相合成纳米粒子用作功能纳米材料和光学、催化、传感和成像、生物技术和其他领域的器件的构建块[13]。我们编写这期特刊的目的是讨论气相聚集技术的最新进展、纳米粒子合成和功能化的趋势，以及团簇光束在制备功能纳米材料或纳米级表面改性中的应用。总体而言，本书为读者提供了该领域的各种主题：从核@壳纳米粒子的形成技术到纳米粒子组装基质的应用和纳米尺度的表面改性。这种多样性表明人们对纳米粒子气体聚集和团簇束领域的兴趣是多方面的。本书以 Popok 和 Kyli án [ 14 ] 的综述开始，该综述分析了使用气相聚集法合成纳米材料的最新技术，并概述了主要应用领域，如催化、磁介质的形成、纳米粒子用于传感和检测，以及功能涂层和纳米复合材料的生产。本文从应用的角度很好地概述了不同的团簇物质相互作用机制和团簇束方法的优势。它还解决了集群技术分支的巨大发展与工业层面集群资源的稀疏使用之间的矛盾局面。Skotadis 等人的第二篇论文 [ 15 ] 也是一篇关于气相纳米粒子合成的综述，但特别关注传感技术中的应用。本文概述了基于电导率变化的传感器基质的工作原理
增强土壤聚集和有机碳...
摘要：在温室蔬菜生产中，还原性土壤消毒（RSD）有效地减轻了土壤传播的疾病，但其对土壤有机碳（SOC）动态的影响尚未得到充分检查。这项研究研究了深度RSD处理后土壤聚集体和有机碳保留机制的分布。温室实验，包括对照（CK），小麦稻草（RSD）和用化肥（RSD + NP）处理的小麦稻草，表明在RSD + NP治疗中，在RSD下，在RSD下形成了宏观凝聚力（> 2 mm和0.25-2 mm）的增强。粉质粘土颗粒转化为宏观和微聚集。傅里叶红外光谱谱图强调了SOC中含有碳的功能基团的增强，脂肪族碳在宏观聚集体中积聚，粉粘土中的芳香族碳。实验室培养实验采用了不同的C/N比（带小麦稻草的RSD1，带有奇异果分支的RSD2）强调了低C/N比有机物对粗大宏观宏观含量和平均重量图，几何量，几何学，几乎平均直径和silt silt silt silt silt silt silt clay coby c/n比的有益影响。低C/N比增强了大骨料的SOC保留率，而高比例稳定微聚集碳。这项研究强调了连续的温室种植系统中的严重降解，并强调了RSD的双重好处 - 预防疾病和改善的SOC保留率。实施RSD需要仔细考虑有机材料选择，即其C/N比率，这是一种关键因素的影响。
征求建议书电力聚合咨询...
沃辛顿市自 2019 年起就实施了电力聚合计划，此前选民批准该市成为电力聚合商，允许该市汇集社区的电力购买力。该市电力聚合计划的目标是降低家庭电费并增加可再生（绿色）能源的使用。沃辛顿计划消耗的 100% 能源由对风能可再生能源证书 (REC) 的投资抵消。
安全消息传递的匿名投诉聚合
私人消息平台为窃听窃听提供了强有力的保护，但恶意用户可以使用隐私来掩盖滥用和错误信息。试图确定私人平台上错误信息的来源，研究人员提出了探测用户报告消息来源（CCS '19，'21）的机制。不幸的是，初始提案考虑的威胁模型允许单个用户妥协另一个用户的效率，该用户的合法内容报告用户不喜欢。最近的工作试图通过要求阈值数量的用户报告消息来确定其起源（NDSS '22）来减轻这种副作用。但是，最先进的计划需要引入新的概率数据结构，并且仅实现“模糊”阈值保证。更重要的是，可以识别出未报告消息的来源的误报。本文介绍了一种新的阈值源跟踪技术，该技术允许私人消息平台在第三方主持人的合作下，以使用精确阈值和没有误报的阈值报告方案操作阈值报告方案。与先前的工作不同，我们的技术不需要修改标准源跟踪方案的消息传递过程，仅影响滥用报告程序，并且不需要调整概率数据结构。