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用于并行动态的可配置分层架构...
电气和电子工程师协会 › iel7 作者 C Wang · 2022 · 被引用 1 — 作者 C Wang · 2022 被引用 1 (MPI) [27]，并行计算中的通信标准。... 基于代理的电力系统建模和仿真的计算。
动态频谱访问框架用于授权使用电视白色空间的使用框架。
1。背景1 1.1。肯尼亚的沟通局法律和监管框架1 1.2。关键职责2 1.3。频谱管理职责2 1.4。电信设备类型批准2 1.5。国际方法对频谱管理的重要性3 1.6。将当局的任务应用于电视白色空间4 2。频谱共享TVWS应用程序的机会5 2.1。电视白空间的定义5 2.2。白空间设备操作的授权6 2.3。与电视白色空间相关的风险7 2.4。TVWS 8 2.5的可能许可模型。采用了TVWS的许可模型8 3。使用电视白色空间10 3.1的框架。简介和概述10 3.2。TVWS框架的关键规定11 3.3。主要参考标准11 3.4。地理位置数据库的资格12 3.5。主人和客户端WSD 13 3.6。设备参数13 3.7。操作参数13 3.8。通道使用参数13 3.9。WSD和GeoLocation数据库之间的参数交换14 3.10。干扰管理15 3.11。调整最大发射功率15 3.12。停止提供地理位置数据库服务的要求15 3.13。符合参数的传输15 4。电视白空间试验18 4.1。引言18 4.2。审判目标19 4.3。试验时间表19 4.4。地理位置数据库验证20 4.5。白空间审判授权21 4.6。试验期间的操作员，数据库和设备合作伙伴21 4.7。审判风险23 4.8。地理位置数据库服务模型23 4.9。将数据从权限转移到地理位置数据库24 4.10。设备的地理位置24 4.11。在WSD和GeoLocation数据库之间交换参数24 4.12。干扰管理24 4.13。TVWS试验结果的目标和摘要24
运用辩论动态进行知识图谱推理
我们提出了一种基于辩论动态的知识图谱自动推理新方法。其主要思想是将三重分类任务构建为两个强化学习代理之间的辩论游戏，它们提取论据（知识图谱中的路径），目标是分别促使事实为真（论点）或事实为假（反论点）。基于这些论据，一个称为评判者的二元分类器决定事实是真是假。这两个代理可被视为稀疏的对抗性特征生成器，为论点或反论点提供可解释的证据。与其他黑箱方法相比，这些论据让用户能够了解评判者的决定。由于这项工作的重点是创建一种可解释的方法以保持具有竞争力的预测准确率，因此我们在三重分类和链接预测任务上对我们的方法进行了基准测试。因此，我们发现我们的方法在基准数据集 FB15k-237、WN18RR 和 Hetionet 上的表现优于几个基线。我们还进行了一项调查，发现提取的参数对用户很有帮助。
物理综合的3D高斯用于生成动力学
我们介绍了Physgaussian，这是一种新方法，将物理扎根的牛顿动力学无缝地集成在3D高斯人中，以实现高质量的新型运动合成。采用自定义材料方法（MPM），我们的方法丰富了3D高斯内核，具有物理意义的运动学变形和机械应力属性，所有这些都符合连续力学原理。我们方法的定义特征是物理模拟和vi-sual渲染之间的无缝集成：这两个组件都利用相同的3D gaus-sian内核作为离散表示。这否定了三角/四面体缝合，行进的立方体，“笼子网格”或任何其他几何嵌入的必要性，突出了“您所看到的就是您所见的原则（WS 2）。”我们的方法证明了各种材料（包括弹性实体，塑料金属，非牛顿液和颗粒状材料）的特殊效果，展示了其在创建具有新颖观点和运动的Di-Verse视觉内容方面的强大能力。我们的项目页面是：https：//xpandora.github。io/ physgaussian/。
光激发二维钙钛矿中的非平衡晶格动力学
2D金属卤化物钙钛矿是一类新兴的可溶液加工半导体，由于其依赖于厚度和成分的电子可调性、简便的合成和高缺陷容忍度而引起了人们的浓厚兴趣，这使得它们在各种光电应用中具有吸引力。 [1] 这些2D变体是通过有机铵阳离子和金属卤化物八面体自组装成量子阱结构而形成的。 与相关的3D组合物相比，这种维度赋予了电荷载流子的量子限制，并且由于介电屏蔽减少而增加了激子结合能。 [2] 3D组合物中低频声子的数量和室温下的动态无序影响电子-空穴对的介电环境，从而导致电子-声子相互作用，例如电荷载流子屏蔽
MADTP：多模式对准引导的动态令牌修剪，以加速视力 - 语言变压器
视觉 - 语言变压器（VLT）最近显示出巨大的成功，但同时伴随着大量的计算成本，其中主要原因可以归因于大量的视觉和语言令牌。存在用于压缩VLTS的令牌修剪研究主要遵循基于单模式的方案，但忽略了对齐不同模态来指导令牌修剪过程的关键作用，从而导致重要的代币在另一个模态分支中错误地修剪一个模态。同时，现有的VLT修剪作品也缺乏基于不同输入样本动态压缩每一层的灵活性。为此，我们提出了一个名为M Ultodal的新颖框架，用于加速变化VLT的木质制成d ynamic t ynamic t oken p Runing（MADTP）。具体来说，我们首先引入了精心设计的多模式对齐指导（MAG）模块，该模块可以使相同语义概念的特征与不同的模式相结合，以确保修剪的代币对所有模式都不太重要。我们进一步设计了一种新型的dy-namic令牌修剪（DTP）模块，该模块可以根据不同的输入实例自适应地调节每个层中的令牌压缩比。对各种基准测试的广泛实验表明，MADTP可以显着确定多种模型的计算复杂性，同时保留竞争性能。值得注意的是，当将MADTP应用于NLVR2数据集中的BLIP模型时，可以将GFLOPS降低80％，而性能降低少于4％。该代码可在https://github.com/double125/madtp上找到。
JRDB-Social：一个多方面的机器人数据集，用于理解社会群体内人类互动的上下文和动态
了解人类的社会行为对于综合愿景和机器人技术至关重要。微观的观察（例如，分裂行动）不足，需要采取一种全面的方法来考虑个人行为，组内动态和社会群体层次，以彻底理解。要解决数据集限制，本文引入了JRDB-Social，JRDB的扩展[2]。旨在填补跨室内和室外社会环境的人类理解的空白，JRDB-Social提供了三个层次的注释：个体属性，组内侵入和社会群体环境。该数据集旨在增强我们对机器人应用的人类社会动态的理解。利用最近的尖端多模式大型语言模型，我们评估了我们的基准，以表达其破译社会人类行为的能力。
使用4D隐式神经表示
构建准确的地图是构成可靠的局部设备，计划和导航的关键构建块。我们提出了一种新的方法，可以利用LiDAR扫描来建立动态环境的准确地图。为此，我们建议将4D场景编码为新的时空隐式神经图表示，通过将时间依赖性的截断符号距离函数拟合到每个点。使用我们的代表，我们通过过滤动态零件来提取静态图。我们的神经表示基于稀疏特征网格，一种全球共享的解码器和时间依赖性的BAIS函数，我们以无监督的方式共同优化。要从一系列li-dar扫描中学习此表示，我们设计了一个简单而有效的损耗函数，以分段方式监督地图优化。我们在包含静态图的重建质量和动态点云的分割的各种场景上评估了我们的方法1。实验结果表明，我们的方法是删除输入点云的动态部分的过程，同时重建准确而完整的3D地图，以超出几种最新方法。
Rosecliff算法：制作密码动态
摘要：数字景观中的身份验证是由于不断发展的网络威胁而面临的持续挑战。传统的基于文本的密码，这些密码容易受到各种攻击，因此需要创新解决方案来加强用户系统。本文介绍了Rosecliff算法，该算法是一种双重身份验证机制，旨在提高针对复杂的黑客尝试的弹性并不断发展存储的密码。该研究探讨了加密技术，包括对称，不对称和混合加密，从而解决了量子计算机构成的新兴威胁。Rosecliff算法将动态介绍给密码中，该密码允许在多个平台上进行更安全的通信。评估算法的强大攻击，例如蛮力，字典攻击，中间攻击和基于机器学习的攻击。Rosecliff算法通过其动态密码的一代和加密方法，证明了针对这些威胁有效的。可用性评估包括实施和管理阶段，专注于无缝集成以及用户体验，强调清晰度和满意度。限制被承认，从而敦促对加密技术的弹性，鲁棒性的鲁棒性以及对新兴技术的整合的进一步研究。总而言之，Rosecliff算法是一种有希望的解决方案，从而有效地应对现代身份验证挑战的复杂性，并为未来的数字安全研究和增强功能奠定了基础。