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修改模糊遗传算法：规则生成和缓存的最近邻居策略
摘要：遗传算法（GA）比其他方法（例如梯度下降或随机搜索）更有用，尤其是对于具有许多局部最小值和Maxima的非不同的函数，例如梯度下降或随机搜索。标准GA方法的缺点之一是需要设置许多超参数，并且基于复杂规则而不是更直观的模糊规则，选择压力是基于复杂的规则。通过模糊逻辑调整此类参数的遗传算法的变体，以使参数更新原理更容易解释，构成模糊遗传算法（FGAS）的类别。本文提出了对具有N个特性和自动生成规则的两个相对模糊遗传算法（FGA）的修改，以及旨在改善模拟运行时的计算优化。在基准功能（Ackley，Griewank，Rastrigin和Schwefel）上评估了修改，并且选择了每个修改方法的最佳设置（即成员资格功能，术语数，T-norm和t-conorm）。将结果与标准GA和粒子群优化（PSO）进行了比较。结果表明，FGA方法可以使用缓存和最近的邻居方法进行优化，而不会失去准确性和收敛性。证明这两种修改后的方法在统计学上的表现明显比基线方法差。结果，我们提出了对现有两种算法的两种优化：通过缓存和测试其性能，通过规则生成和最近的邻居估算进行外推。
infinigen：具有动态KV缓存管理的大语言模型的有效生成推断
基于变压器的大语言模型（LLMS）在各种自然语言处理任务中都具有令人印象深刻的表现。为LLM推断为生成长含量而构成挑战，这是由于瞬态状态的巨大内存足迹（称为键值（KV）缓存），该状态以序列长度和批处理大小缩放。在本文中，我们提出了Infinigen，这是一种针对Longext Genertion量身定制的新型KV缓存管理框架，该框架协同与现代卸载基于卸载的推理系统合作。Infinigen利用了关键见解，即可以通过对当前层的最小彩排以及查询权重的一部分和后续层的关键缓存进行最小化的彩排来推测，对于计算变压器中后续注意力层至关重要的重要洞察力。这使我们只能预取基本的KV缓存条目（不提供所有内容），从而在基于卸载的LLM服务系统中减轻主机内存中的提取开销。我们对几种代表性LLMS的评估表明，与先前的KV高速缓存管理方法相比，Infinigen将基于现代卸载系统的总体性能提高了3.00倍，同时提供了更好的模型准确性。
通过在线加固学习中的多租户边缘计算中的缓存分配
摘要 - 我们在此工作边缘计算（EC）中考虑在多租户环境中：资源所有者，即网络运营商（NO），虚拟资源使资源虚拟化，并允许第三方服务提供商（SPS-租户）运行他们的服务，这可以多样化，并且具有异质要求。由于确保保证，NO无法观察到已加密的SPS的性质。这使资源分配决策具有挑战性，因为它们必须仅基于观察到的监视信息进行。我们专注于一个特定资源，即缓存空间，部署在某个边缘节点中，例如一个基站。我们研究了关于如何在几个SP中分区缓存的决定，以最大程度地减少上游流量。我们的目标是使用纯粹的数据驱动的，无模型的增强学习（RL）优化缓存分配。与RL的大多数应用程序不同，RL的大多数应用程序在模拟器上学习了决策策略，我们认为没有以前的知识可用于构建这种模拟器。因此，我们以在线方式应用RL，即通过直接扰动实际系统并监视其性能的变化来学习策略。由于扰动会产生虚假的流动，因此我们也限制了它们。我们在模拟中表明，我们的方法迅速融合了理论最佳，我们研究了它的公平性，对几种情况特征的敏感性，并将其与最先进的方法进行比较。我们的代码复制结果可作为开源。1
Ancer相关的缓存，疼痛和贫血
i。慢性癌症疼痛疼痛调节的临床生物学研究 - 对影响疼痛感知的情感和认知维度II的大脑区域之间的相互作用。用于慢性癌症疼痛的新的非阿片类药物 - 可能有效靶向混合起源的慢性癌症疼痛的潜在新分子的发展。iii。综合评估的策略，该策略将临床评估，认知心理社会和精神评估，生物学标记和机器学习方法整合在一起，以有效评估癌症中的慢性疼痛。 iv。 整合医学方法用于多模式管理的慢性癌症疼痛 - 探索与综合疗法相关的生物学因素和标志物，这些疗法有助于疼痛管理和策略，这些综合疗法如何单独或结合使用，无论是在慢性癌症疼痛的疼痛效果/疗法诱导的促进症中的疼痛（perip）的痛苦（促进）促进性促进性的（peripera）诱导的促进症的痛苦（并针对辐射的靶向疼痛。综合评估的策略，该策略将临床评估，认知心理社会和精神评估，生物学标记和机器学习方法整合在一起，以有效评估癌症中的慢性疼痛。iv。整合医学方法用于多模式管理的慢性癌症疼痛 - 探索与综合疗法相关的生物学因素和标志物，这些疗法有助于疼痛管理和策略，这些综合疗法如何单独或结合使用，无论是在慢性癌症疼痛的疼痛效果/疗法诱导的促进症中的疼痛（perip）的痛苦（促进）促进性促进性的（peripera）诱导的促进症的痛苦（并针对辐射的靶向疼痛。
- Windows 11 Home 64位-Intel Core Ultra 7 155h（24MB缓存）-35.6 cm（14“）
- Windows 11 Home 64 -bit -Intel Core Ultra 7 155H（24MB缓存）-35.6 cm（14“”） 35.6厘米（14英寸）Wuxga 1920 x 1200 OLED，Intel Arc图形，WLAN，网络摄像头，Windows 11 Home 64位Lenovo IdeaPad 5 Slim Notebook 14“ Intel Core ultra 7 16GB 1TB。产品类型：笔记本电脑，外形：clamshell。家庭处理器：Intel Core Ultra 7，处理器模型：155H。RAM已安装：16 GB，RAM类型：LPDDR5X-SDRAM。 总存储容量：1 TB，内存支持：SSD。 集成的图形卡模型：Intel Arc图形。 产品颜色：灰色。 重量：1.46 kgRAM已安装：16 GB，RAM类型：LPDDR5X-SDRAM。 总存储容量：1 TB，内存支持：SSD。 集成的图形卡模型：Intel Arc图形。 产品颜色：灰色。 重量：1.46 kgRAM已安装：16 GB，RAM类型：LPDDR5X-SDRAM。总存储容量：1 TB，内存支持：SSD。集成的图形卡模型：Intel Arc图形。产品颜色：灰色。重量：1.46 kg
驱逐与随机的缓存中的探索，并通过加强学习Mulong Luo和Mohit Tiwari austin mulong@utexas.edu
备注：驱逐设置算法是实现更强大的缓存正时攻击的关键1.last级高速缓存侧渠道攻击是实用的，刘，奥克兰，2015年，2015年2。加密地址缓存的新攻击和防御寻找驱逐集的理论和实践，奥克兰Vila，2019年4。对基于随机的保护缓存架构的系统分析。Purnal等。al。2021 5。最后一级的缓存侧通道攻击在现代公共云中是可行的，
抗白血病化学疗法期间的恶病质：它不是“ ...
通常，急性髓细胞性白血病（AML）突然到达，如果不加以治疗，迅速致命。患者以前从未听说过他们的疾病，并且在诊断时通常别无选择，只能迅速为最糟糕的情况做准备。从该点开始的移动通常是如此之快，以至于最初的化学疗法讨论在很大程度上仅限于死亡，复发，感染和出血的风险。几天后，当患者停止进食并开始减肥时，我们放置了鼻胃管或开始肠胃外营养。在患者准备离开HOS Pital时（即在大多数中心开始强化化疗后4周），他们通常看起来像另一个人，随便说“殴打”或更科学地说“ Ca Chectic”。卡希克西亚是一种多因素的全身综合征，包括厌食症，肌肉浪费，体重减轻，毒素和不同程度的胰岛素抵抗。回顾医院的住宿，当家人在第2周中问他们所爱的人为什么不吃饭和/或减肥时，我们可能说：“这只是化学疗法”或“这是癌症”。但是，实际上，我们根本不知道。Pötgens等。 试图解决这个知识差距。 1他们询问肠道微生物群中是否发生变化（又称 dys Biosis）可能与AML/Chemothera PY相关的恶病质有关。 具体来说，营养不良是否会导致系统性代谢改变，从而导致恶病质？ 这个问题的灵感来自AML肠道菌群改变及其与治疗并发症（包括中性粒细胞膜热和感染）的相关性的一些先前报道。Pötgens等。试图解决这个知识差距。1他们询问肠道微生物群中是否发生变化（又称dys Biosis）可能与AML/Chemothera PY相关的恶病质有关。具体来说，营养不良是否会导致系统性代谢改变，从而导致恶病质？这个问题的灵感来自AML肠道菌群改变及其与治疗并发症（包括中性粒细胞膜热和感染）的相关性的一些先前报道。2作者先前曾报道过与急性白血病相关的恶病质的小鼠模型，其中合成生改善了肠胃异化，病虫病减少和提高的存活率。3已经建立了肠道微生物群对循环代谢产物的贡献，4使作者的假设在机械上合理。Pötgens等。 招募了30名新诊断的AML患者，并将他们与年龄，性别，体重指数和吸烟状况的健康对照组成1：1。 缺乏抗生素暴露Pötgens等。招募了30名新诊断的AML患者，并将他们与年龄，性别，体重指数和吸烟状况的健康对照组成1：1。缺乏抗生素暴露