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特别会议：在异质和整体系统中检测和捍卫漏洞：当前的策略和未来方向
嵌入式系统正在复杂地发展，导致多种威胁的出现。嵌入式系统上软件的共同设计和执行进一步扩展了攻击表面，使它们更容易受到复杂攻击的影响。作为嵌入式系统在关键区域使用，确保其安全性至关重要。在这篇特别会议论文中，讨论了有关嵌入式系统安全性的四个主要主题。首先，本文最初探讨了异质硬件中微体系级别的时序渠道分析，以应对安全挑战。然后，它深入研究基于软件的模糊技术，以检测漏洞并增强嵌入式系统的安全性。此外，本文讨论了通过称为雪花物联网的分层防御策略来改善物联网设备安全性的策略。最后，它研究了确保大型且复杂的整体系统的方法。根据攻击的规模和类型保护嵌入式系统的挑战和机会。
hetecooper：异质协作感知的功能协作图
摘要。协作感知通过共享感知信息有效地扩展了代理的感知范围，并且它解决了单车感知中的遮挡问题。大多数现有作品都是基于感知模型同质性的假设。但是，在实际的协作场景中，代理使用不同的感知模型体系结构，这会导致合作者共享的中间功能的规模，渠道数量和语义空间的差异，从而为协作带来了挑战。我们介绍了HeteCooper，这是一个与异质感知模型的场景的合作感知框架。为了建模异质特征之间的相关性，我们构建了特征协作图，该图形完全保留了特征的语义信息和空间信息。此外，基于图形变压器的消息传递机制旨在在功能协作图中传输功能消息。首先，节点通道的数量和语义空间由Sepantic Mapper统一。然后，特征信息是由Edge Weighted引导的注意力集合而来的，最后实现了异质特征的融合。测试结果表明，我们的方法在模型均匀性和异质性方案中都能达到卓越的性能，并且对特征大小的变化也具有良好的可扩展性。
金融稳定评论，2024年5月 - 欧洲中央银行
r a t表示实际资产返回。z t =（1 - τt）w t n t是实际的劳动收入，其中w是实际的工资率，n t是劳动力供应，τt是税率。特质收入，E e t，遵循与I.I.D.的日志中的AR（1）过程正常创新。家庭可以使用三种类型的资产：国内政府债券（支付实际利率r t），外国债券（支付固定的实际利率r ∗）和国内股权（这支付了真正的税后税后股息D T）。具有完美的国际资本流动性，这产生了以下两个无肢体条件：
SARS-COV-2-在OMICRON变体激增期间具有突破性感染的增强疫苗受体中的特异性免疫反应
引言Covid-19美国公共卫生紧急状况在美国已经失效，但SARS-COV-2的社区水平仍然很大（1）。由于先前的感染和疫苗接种程度不同，现在人口中的SARS-COV-2免疫力高度异质（2）。此外，连续循环的SARS-COV-2变体（VOC）具有不同的免疫逃避和感染性能。这导致病毒脱落模式的变化比2020年初在祖先菌株感染期间观察到的差异更大（3，4）。了解SARS-COV-2的异质上呼吸道（URT）动力学可以使诸如测试，隔离，隔离和药物疗法等健康干预措施的知情设计。数学模型是理解观察到的病毒扩张和清除模式的机制的重要工具（5-10）。迄今为止，将SARS-COV-2动态模型拟合到病毒载荷轨迹的研究估计了先天和获得的免疫反应的时间和预测的传播参数，包括超级公民事件（11-23）。这些模型促进了关键量的估计值，例如感染周期的预期持续时间和峰值病毒负荷相对于症状发作的时间（21、22、24、25）。他们还提供了一种测试治疗方案的理论手段，并预测症状发作的5天内治疗可能与较高的疗效有关（12、23、24、26、27），这一结果在多次临床试验中已得到验证（28-30）。Hay等。 使用统计Hay等。使用统计这些模型也是第一个表明在早期抗病毒治疗的背景下可能发生病毒反弹的模型（12）。然而，早期建模研究仅考虑了来自少数受感染个体的数据（12、20-27、31-34），并且通常完全是从先前未感染和/或未接种疫苗的人群中汲取的（14）。另一个一致的限制是，大多数可用数据在感染的预症状阶段没有捕获早期时间点。模型结果不容易概括为当前的SARS-COV-2条件。国家篮球协会（NBA）的每日测试计划发生在2020年6月至2022年1月之间的2,875种感染，跨越了Alpha，Delta和早期Omicron VOC Waves，以及疫苗和增强剂的滚动。
可扩展且量子弹性的异构边缘计算实现值得信赖的人工智能 (SMARTY)
值得信赖的人工智能 (AI) 是边缘计算的关键问题。边缘计算涉及在网络边缘（靠近数据生成位置）处理数据，而不是将其发送到集中位置 [1]。这种方法可以提供更快、更高效的数据处理，但它也要求 AI 系统在远程环境中自主可靠地运行。因此，边缘计算中的 AI 系统值得信赖非常重要，这意味着它们是透明、安全和准确的 [2]。更详细地说，理想情况下，值得信赖的 AI 可以从网络中的任何点透明、安全、准确地部署。从根本上讲，这些要求转化为提供对传输中数据和处理中数据的保护，同时确保低延迟和可访问性。接下来，我们将描述如何应对这些技术挑战。
早期研究强化学习对异质车辆路由问题的应用与软时Windows nadine desyani 1，Sonna kr
有效的配电系统对公司很重要，因为它可以最大程度地减少运输过程中的费用。一种方法是确定运输路线或称为车辆路由问题（VRP），这是一种最广泛研究的优化科学。vrp通常可以通过Lingo应用程序的帮助来完成线性编程。本研究将使用软窗（HVRPSTW）应用增强学习（RL）到异质车辆路由问题。RL的使用可以从与其环境相互作用的代理商中获得实现目标，然后能够处理大型多样的数据，并在复杂情况下得出结论，以继续进行持续改进。RL的定义是人工智能和机器学习的一部分，它的重点是统计，优化和其他数学学科之间的整合。这项研究的结果是RL模型可以完成HVRPSTW。
hetegen：在资源约束设备上对大语言模型的异质平行推断
模型压缩（Dettmers等人，2022; Xiao等。，2022; Frantar等。，2022）压缩参数权重以减少参数存储器的位宽和低级操作，包括KV-CACHE管理（Kwon等人，2023年）和融合的注意内核（Dao等人，2022b）已提出通过系统选择来减少记忆使用量。但是，他们节省内存的能力仍然远非预期。零下载（Ren等人，2021; Aminabadi等。，2022b）提议将未使用的参数卸载到CPU内存和磁盘上，以大大降低内存成本，但它导致速度明显损失。flexgen（Sheng等人，2023）通过计算CPU中的注意力和计算重叠I/O中的注意力，改善了大批次推理的卸载吞吐量。但是，FlexGEN对CPU和I/O资源的利用仍然有限，并且不会有效地减少稀疏输入的延迟。
在异质排队系统中用于路由工作的有效强化学习
我们考虑了有效探索作业的问题，该问题到达中央队列到异质服务器系统。与ho-mogeneous Systems（一种阈值策略）不同，当队列长度超过一定阈值时，它将作业路由到慢速服务器，这对于一对一的一对一s-Slow两个服务器系统是最佳的。但是，多服务器系统的最佳策略是未知的，并且不琐碎。在强化学习（RL）被认为在这种情况下具有学习政策的巨大潜力，但我们的问题具有指数较大的状态空间规模，使标准RL效率低下。在这项工作中，我们提出了ACHQ，这是一种有效的基于策略梯度的算法，具有低维软阈值策略参数，利用了基本的排队结构。我们为一般情况提供了固定点的保证，尽管较低的参数化证明ACHQ对两台服务器的特殊情况有收敛到近似值的全局最佳最佳。模拟证明了预期的响应时间比贪婪政策的预期响应时间最高约30％，该政策将路由到最快的服务器。
学习以偏见搜索的异质多代理分配
摘要 - 基于信息的覆盖范围指示机器人在区域上移动，以根据某种信息来优化预定义的目标函数。我们先前的工作确定信息图的光谱分解可用于指导一组异质剂，每个剂具有不同的传感器和运动模型，以基于一种称为Ergodicity的度量来优化目标区域中的覆盖范围。在本文中，我们建立在这种见解的基础上，以构建将异质剂分配给频域中不同搜索区域的问题的增强学习公式。我们以三种不同的方式将搜索映射的光谱系数相互关联。第一个方法将代理映射到预定的光谱系数集。在第二种方法中，每个代理都会在所有光谱系数上学习重量分布。最后，在第三种方法中，每个代理都将权重分布作为参数化曲线而不是系数。我们的数值结果表明，根据其感应和运动模型将覆盖责任分配和分配覆盖责任会导致40％，51％和46％的覆盖范围提高覆盖范围的效果，如麦加德指标所测量的覆盖范围，并在搜索区域中分别在搜索区域中提高了所有目标。