摘要 - 在本文中,我们为在协作环境中为智能负载平衡和排队代理提供了图形卷积深的加固学习框架。我们旨在平衡不同路径上的流量负载,然后控制网络节点上属于不同流量类别的数据包。我们的目标是双重的:首先是在吞吐量和端到端延迟方面提高一般网络性能,其次,以确保满足一组分类网络流的严格服务水平协议。我们的建议使用注意机制从当地观察和邻里政策中提取相关特征,以限制机构间通信的开销。我们在台球测试台中评估了我们的算法,并表明它们在吞吐量和端到端延迟方面都优于加载平衡和智能排队的经典方法。索引术语 - 智能排队,负载平衡,深入执行学习,多代理系统。
摘要。使用人工智能(AI)来增强对环境,社会和治理(ESG)报告的可持续核算方法的前景。但是,这种采用也带来了以下政府需要解决的道德考虑:算法偏见,缺乏透明度和数据隐私。目的:该研究旨在回顾AI在增强ESG披露的质量和/或信誉方面的作用,同时还探讨有关使用AI的新兴道德问题,并在可持续会计中负责任地采用AI的方式,以提高利益相关者的信任。方法论:该研究通过分析了20个组织在ESG报告中应用AI的20个组织完成的调查问卷,并通过对30名从业者的访谈中的定性数据进行了调查问卷。参数,例如准确性,报告生成时间和利益相关者满意度。结果:评估结果表明,导航密钥的有效性的总体增强:ESG报告的具体准确性增加到17.67%,而产生报告的时间降至58.33%。对定性文献的分析强调需要应对实施AI时可能会经历的道德问题。结论:AI通过提高ESG报告标准,对更可持续的会计变化有望。然而,必须基于强大的道德和管理标准来纳入其进一步的应用,以克服缺乏理性和信任的方向。
“我的公司可能有1亿条法规,我们可能没有五个法规。如果我们不同意其中一些法规,那是因为我们认为要做好事的法规实际上并不能做得好。但不是为了它而违反法规。,如果我们不遵守这一庞大的法规,我们将不允许将汽车放在道路上。您可以用必须遵守的规定来填写舞台。如果我们不遵守火箭或星条链接的所有规定,他们将我们关闭。因此,实际上,我非常符合法规。偶尔会有一些我不同意的原因是,我认为在这种情况下,在这种情况下,在这种情况下的法规并不支持公共利益。因此,我认为我有义务反对旨在为公共利益服务但不能服务的法规。那是我唯一的反对,不是因为我寻求反对。实际上,我非常遵守规则。”
毕竟,提供警务,教育,健康,道路,公园和其他服务要求政府与私营部门竞争人才和材料。随着私营部门收入的增加,公共部门的收入最终必须遵循给定的服务水平和效率。通过减少对收入变化和州长的提议做出反应的需求,结构平衡扩大了立法者寻求效率和考虑计划在平静的情况下的相对价值观的能力。
本研究调查了插电式燃料电池电动汽车 (PFCEV) 的储能系统 (ESS) 的最佳尺寸,同时考虑了技术、经济和环境挑战。主要目标是最大限度地降低生命周期成本 (LCC) 和运营成本,同时减少二氧化碳排放并保持电力系统的耐用性。PFCEV 的 ESS 包含三个核心组件:电池、质子交换膜燃料电池 (FC) 系统和超级电容器 (SC)。性能评估涉及对车辆运行参数的严格约束,并按照城市测功机驾驶时间表 (UDDS) 进行模拟。本研究的一个显著贡献是实施了双循环优化技术,使用二次规划 (QP) 和遗传算法 (GA) 来确定尊重指定约束的可行解空间。总之,研究结果为 PFCEV ESS 的最佳尺寸提供了宝贵的见解和建议。对不同 PFCEV、燃料电池汽车 (FCV) 和电池电动汽车 (BEV) 进行的比较分析表明,PFCEV 具有明显的优势。最后,对各种氢气类型的敏感性分析表明,需要降低生产绿色氢气的成本,以提高其经济可行性和运营效率。
能够在探索性数据分析(EDA)中找到一组记录(EDA)的能力,以取决于数据集中对象的散射以及用户对数据的了解及其表达需求的能力。这产生了各种EDA方案和解决方案,它们在向用户提供的指导上有所不同。在本文中,我们研究了建模的好奇心与熟悉程度(DRL)(DRL)和表达数据探索操作员之间的相互作用。我们将好奇心形式化为固有的奖励和熟悉,作为外在奖励。我们研究了为这些奖励所学的几个政策的行为。我们在SDSS上进行的实验,一个非常大的天空调查数据集1提供了几种见解,并证明需要更深入地检查DRL和数据探索操作员,而这些探索者超越了钻孔和滚动。
摘要 - 这项研究探讨了大型量子限制的玻尔兹曼机器(QRBMS)的实现,QRBMS(QRBMS)是量子机器学习(QML)的关键功能,作为D-Wave Pegasus量子硬件上的生成模型,以解决入侵检测系统(IDS)中数据集中的数据集不平衡。通过利用Pegasus的增强连接性和计算功能,成功嵌入了具有120个可见和120个隐藏单元的QRBM,超过了默认嵌入工具的限制。QRBM合成了超过160万次攻击样本,达到了超过420万张记录的平衡数据集。使用传统平衡方法(例如Smote和Randomovers采样器)进行比较评估表明,QRBMS产生了高质量的合成样本,显着改善了不同分类器的检测率,精度,回忆和F 1分数。该研究强调了QRBM的可扩展性和效率,完成了毫秒的平衡任务。这些发现突出了QML和QRBM作为数据预处理中的下一代工具的变革潜力,为现代信息系统中的复杂计算挑战提供了强大的解决方案。
Drishti Parmar Jyotish Menon Parab Godawat Utkarsh Dev Omkar Thorat Mohit Joshi Rishikesh More Abhishek Deswal Amey Mahamuni Angad Anchit Astha Bhadauria Pravin Gupta Dipti Ahire Vaibhav Mittal Swadha Mehrotra Shephali Khalkho Krisha Shah Ayush Singh Priya Jha Preeti Bharadwaj Chris Pinto Ansuman Mohapatro Anadi Vatsa Heena Fatwani Sakshi Gaur Divya Parakh Puneet Chaturvedi Shrinidhi Vaitheswaran Mohit Hingorani
摘要 - 边缘计算在云和最终用户之间运行,并努力以很高的速度提供计算服务。由于计算和存储资源是数量的,因此将更多资源引导到某些计算作业将阻止(并传递到云)他人的执行。我们使用两个指标评估系统性能:作业计算时间和工作阻止概率。边缘节点通常在高度不可预测的环境中运行,并在资源允许时复制工作执行会改善工作平均执行时间。我们表明,工作计算时间随组数量增加,但阻塞概率却没有。也就是说,在工作计算时间和阻止概率之间存在一个权衡。本文采用平均系统时间作为单个系统的性能指标来评估权衡。我们得出的结论是,随着到达率和云时间的最大化组的最佳组数量。