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分布式计算中的无服务器体系结构
国际计算机工程技术杂志（IJCET）第16卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。2439-2452，文章ID：IJCET_16_01_174在https://iaeme.com/home/issue/issue/ijcet?volume=16&issue = 1 ISSN印刷：0976-6367; ISSN在线：0976-6375;期刊ID：5751-5249影响因子（2025）：18.59（基于Google Scholar引用）doi：https：//doi.org/10.34218/ijcet_16_01_174©iaeme Publication
深入研究下一代计算前沿技术
国际计算机应用与信息技术研究杂志 (IJRCAIT) 第 8 卷，第 1 期，2025 年 1 月至 2 月，第 2016-2027 页，文章 ID：IJRCAIT_08_01_147 可在线访问 https://iaeme.com/Home/issue/IJRCAIT?Volume=8&Issue=1 ISSN 印刷版：2348-0009 和 ISSN 在线版：2347-5099 影响因子 (2025)：14.56（基于 Google Scholar 引用）期刊 ID：0497-2547；DOI：https://doi.org/10.34218/IJRCAIT_08_01_147 © IAEME 出版物
自然演绎中的一种新联结及其在量子计算中的应用
提供 A 或 B，证明归约过程可以用类似的方式定义。消去规则提供的命题恰好是引入规则所要求的命题这一性质可以分解为两个性质，即不多也不少（在 [10] 中称为“和谐”和“逆和谐”）。我们还可以想象有些演绎规则不能验证这个反转原理，要么是因为消去规则提供了引入规则所不需要的命题，要么是因为引入规则需要消去规则所没有提供的命题，或者两者兼而有之。当消去规则提供的命题不是引入规则所要求的全部命题时，我们称该演绎规则为不充分的。当消去规则提供的命题是引入规则所要求的，但引入规则所要求的一些命题没有由消去规则提供时，我们称它们为过度的。一个具有不充分演绎规则的连接词的例子是 Prior 的 tonk [18]，其引入规则
微型制造的表面电极离子陷阱，具有3D-TSV集成，用于可伸缩量子计算
Micro-fabricated Surface Electrode Ion Trap with 3D-TSV Integration for Scalable Quantum Computing Jing Tao 1 , Luca Guidoni 2 , Hong Yu Li 3 , Lin Bu 3 , Nam Piau Chew 1 and Chuan Seng Tan 1* 1 School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore 639798 2 Laboratoire Matériaux et Phénomènes Quantiques, Université Paris Diderot, France, 75205 3 Institute of Microelectronics, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR), Singapore 117685 Email: tancs@ntu.edu.sg Abstract In this paper, 3D architecture for TSV integrated Si surface ion-trap is proposed, in which the TSV and microbump technology is used to connect the surface electrodes of ion trap到底部的Si插座。伪电位模拟用于确定“平面陷阱”和“ TSV陷阱”几何形状的捕获离子高度。在两种情况下均未观察到伪能力的显着偏差。初步的微型离子陷阱芯片是特征的。所提出的技术在形式和寄生降低微型表面离子陷阱方面有希望，用于可扩展的量子计算应用。（关键字：表面离子陷阱，3D TSV集成，量子计算）简介量子计算被广泛吹捧为维持对高性能计算未来需求的最有可能的技术之一。实现量子计算机的一种有希望的方法是将悬浮在真空中的原子离子用作量子位（Qubits）来执行量子操作[1]。离子被一组产生静态（DC）和射频（RF）电场的表面电极限制在自由空间中。具有适当波长的激光束用于将离子冷却到地面振动能状态，并通过解决离子的电子能态执行量子操作。现代离子陷阱芯片促进了在SI基板上制造的大量多段表面电极，以操纵高密度离子阵列或形成多个离子捕获区[2]。离子捕获技术的关键挑战之一是以可扩展的方式将不断增加的电极号互连到外部DC/RF电源。传统的电线键合方法需要在芯片表面积上设计耗尽空间的外围粘结垫设计，并且还具有从芯片外围到被困离子的激光障碍物的缺点。使用高级3D集成技术，提议将离子陷阱芯片垂直堆叠在Si插台上，在该插座机上，将通过（TSV）和微型凹凸在其中形成垂直互连以连接表面电极。图1显示了所提出的TSV积分离子陷阱模具的示意图，该陷阱堆叠在Si插孔器上，其中一个离子被困在陷阱芯片表面上方。提出的架构提供了一个微型离子陷阱系统，其优势具有高密度电极积分能力，较小的RC延迟，紧凑的外形尺寸和芯片表面激光束的清晰可访问性。
量子频率计算：所有算法的二次运行时间优势
我们引入了一种称为量子频率计算机的新型计算机。它们以不同于传统量子计算机的方式利用量子特性，为所有算法生成二次计算运行时间优势，该优势与所消耗的功率有关。它们有两种变体：类型 1 只能处理经典算法，而类型 2 也可以处理量子算法。在类型 1 量子频率计算机中，只有控制是量子的，而在类型 2 中，逻辑空间也是量子的。我们还证明了量子频率计算机只需要经典数据总线即可运行。这很有用，因为这意味着在类型 1 量子频率计算机中，只有相对较小的一部分计算机整体架构需要是量子的，才能实现二次运行时间优势。与经典和传统量子计算机一样，量子频率计算机也会产生热量并需要冷却。我们还描述了这些要求。
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。
节能边缘计算：当Lyapunov符合分布的强化学习
摘要 - 在这项工作中，我们研究了通过边缘计算启用的流量计算的能量计算的问题。在考虑的情况下，多个用户同时竞争有限的无线电和边缘计算资源，以在延迟约束下处理经过处理的流量任务，并有可能利用所有网络节点的低功率睡眠模式。无线电资源分配考虑了细胞间和细胞内干扰，并且必须共同优化无线电和计算设备的职责周期，以最大程度地减少整体能源消耗。为了解决这个问题，我们将基本问题提出为动态的长期优化。然后，基于Lyapunov随机优化工具，我们将该法式问题与CPU调度问题和无线电资源分配问题分配为每插槽。虽然第一个可以使用快速迭代算法来最佳且有效地解决，但第二个可以使用分布式的多代理增强式学习来解决第二个算法，因为其非凸性和NP固定度。所得框架最多可实现96。基于详尽搜索的最佳策略的5％性能，同时大大降低了复杂性。与基准启发式方法相比，提出的解决方案还允许提高网络的能量效率。
MPCS 12阶层MS在CS计划要求中高性能计算专业
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[public] SI和经销商机密计算启用软件包
“ Ant Group在Alibaba Cloud ECS实例上构建了一个完整的机密PAA（作为服务）产品矩阵：机密计算引擎Oxclum和机密计算服务Kubetee。基于此机密的PAA，ANT Group还为财务场景提供机密的SaaS解决方案，例如Ant隐私增强数据分析平台，Ant Privacyenhancing AI平台等。” - Shuang Liu，Ant Group，机密计算团队负责人