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大脑区域中的异质运动 BOLD-fMRI 反应......
'引言，对二氧化碳 (CO 2 ) 表现出负血氧水平依赖性脑血管反应 (BOLD-CVR) 反应的脑区被认为患有完全耗尽的自调节脑血管储备能力并表现出血管窃取现象。如果这个假设是正确的，那么血管窃取现象的存在随后应该会导致在基于运动任务的 BOLD-fMRI 研究期间在其他功能性脑组织中产生相等的负 fMRI 信号响应（由于储备能力耗尽，代谢增加但不导致脑血流量增加）。为了研究这个前提，本研究的目的是进一步研究表现出负 BOLD-CVR 的脑区中基于运动任务的 BOLD-fMRI 信号响应。 %材料和方法，纳入了 71 例无运动缺陷的脑血管狭窄闭塞症患者的数据集，这些患者在同一 MRI 检查期间接受了基于 CO 2 校准的运动任务的 BOLD-fMRI 研究（采用指敲范式），以及随后的 BOLD-CVR 研究（采用精确控制的 CO 2 激发）。我们比较了双侧中央前回和中央后回（即感兴趣区域（ROI））的 BOLD-fMRI 信号响应与该 ROI 中的相应 BOLD-CVR。使用对接受相同研究方案的 42 名健康个体的 BOLD-fMRI 任务研究的二级组分析来确定 ROI。结果，BOLD-CVR 的整体下降与 ROI 内的 BOLD-fMRI 信号响应的下降有关。对于表现出负 BOLD-CVR 的患者，我们发现基于运动任务的 BOLD-fMRI 信号响应既有正的也有负的。结论，我们发现，对 CO 2 的 BOLD-CVR 负反应的存在与异质性运动任务 BOLD-fMRI 信号反应有关，其中一些患者表现出更可能的负 BOLD-fMRI 信号反应，而其他患者表现出正 BOLD-fMRI 信号反应。这一发现可能表明
全球路径规划和Waypoint for Inderoine
3：𝑝←∅4：％构建th具有独特任务5的部分路线5：for𝑘= 1：𝑁= do 6：𝑁𝑁练习6：𝑟𝑟←{0}％使用任务0 7：while 7：while𝐸𝐸𝐸≠do 8：从𝐸9：插入任务𝑖𝑘𝑘𝑘𝑖𝑖𝑖9： end while 12: 𝑝←𝑝∪{𝑟 𝑘 } 13: end for 14: % Dispatch the common tasks 𝐶\{0} among 𝑁 𝐹 partial routes 15 𝐶 ′ ←𝐶\{0} 16: while 𝐶 ′ ≠∅ do 17: Randomly select task 𝑗 from 𝐶 ′ 18: Insert task 𝑗 into route 𝑝 with total minimal distance increase 19: Remove task 𝑗 from 𝐶 '20：结束时21：返回𝑝329
使用 COTS 异构平台进行空间计算
由于高性能商用现货 (COTS) 计算平台的技术进步，空间计算正在蓬勃发展。太空环境复杂且具有挑战性，具有尺寸、重量、功率和时间限制、通信限制和辐射效应。本论文提出的研究旨在研究和支持在空间系统中使用 COTS 异构计算平台进行智能机载数据处理。我们研究在同一芯片上至少有一个中央处理器 (CPU) 和一个图形处理单元 (GPU) 的平台。本论文提出的研究的主要目标有两个。首先，研究异构计算平台，提出一种解决方案来应对空间系统中的上述挑战。其次，使用新颖的调度技术补充所提出的解决方案，用于在恶劣环境（如太空）中在 COTS 异构平台上运行的实时应用程序。所提出的解决方案基于考虑使用并行任务段的替代执行的系统模型。虽然将并行段卸载到并行计算单元（如 GPU）可以改善大多数应用程序的最佳执行时间，但由于过度使用 GPU，它可能会延长某些应用程序中任务的响应时间。因此，使用所提出的任务模型是减少任务响应时间和提高系统可调度性的关键。基于服务器的调度技术通过保证 CPU 上并行段的执行时隙来支持所提出的任务模型。我们的实验评估表明，与应用程序的静态分配相比，所提出的分配可以将实时系统的可调度任务集数量增加高达 90%。我们还提出了一种使用基于服务器的调度和所提出的任务模型的动态分配方法，该方法可以将可调度性提高高达 16%。最后，本文提出了一个模拟工具，支持设计人员使用所提出的任务模型选择异构处理单元，同时考虑处理单元的不同辐射耐受性水平。
2025异构集成路线图（HIR）第8版...
加州大学洛杉矶分校材料科学与工程系任职。直到最近，他被任命为美国商务部国家先进封装制造计划主任，在那里他为国家封装势在必行奠定了基础战略。他是异构集成和性能扩展中心 (UCLA CHIPS) 的创始主任。在此之前，他是 IBM 研究员。他的主要技术贡献是开发了世界上第一个 SiGe 基 HBT、Salicide、电子保险丝、嵌入式 DRAM 和 45nm 技术节点，用于制造第一代真正低功耗便携式设备以及第一个商用中介层和 3D 集成产品。自加入加州大学洛杉矶分校以来，他一直在探索新的封装范例和设备创新，这些范例和设备创新可能实现晶圆级架构、内存模拟计算和医学工程应用。他是 IEEE、APS、iMAPS 和 NAI 的研究员，也是 IEEE EDS 和 EPS 的杰出讲师。他是孟买印度理工学院的杰出校友，2012 年荣获 IEEE 丹尼尔·诺布尔新兴技术奖章，2020 年荣获 iMAPS 丹尼尔·C·休斯 Jr 纪念奖，2021 年荣获 iMAPS 杰出教育家奖。Iyer 教授还是班加罗尔印度理工学院 Ramakrishna Rao 教授客座教授。业余时间，Subu 会学习梵文。
2025异构集成路线图（HIR）第8版...
Subramanian S. Iyer (Subu) 是加州大学洛杉矶分校的杰出教授，担任电气工程系 Charles P. Reames 特聘教授，并兼任材料科学与工程系教授。2023-4 年，他被任命为美国商务部国家先进封装制造计划主任，在那里他为国家封装势在必行奠定了基础战略。他是异构集成和性能扩展中心 (UCLA CHIPS) 的创始主任。在此之前，他是 IBM 研究员。他的主要技术贡献是开发了世界上第一个 SiGe 基 HBT、Salicide、电保险丝、嵌入式 DRAM 和 45nm 技术节点，用于制造第一代真正低功耗的便携式设备以及第一个商用中介层和 3D 集成产品。自加入加州大学洛杉矶分校以来，他一直在探索新的封装范式和设备创新，这些创新可能实现晶圆级架构、内存模拟计算和医学工程应用。他是 IEEE、APS、iMAPS 和 NAI 的研究员，也是
消费者贷款，异质利率和不平等
个人面临就业，收入和费用冲击的巨大风险，这些风险因不完整的金融市场而加剧。减轻这些风险的一种方法是通过无抵押的消费者贷款，但是获得这些贷款的机会不平等，利率差异很大。本文使用巴西的信用注册表（SCR）和雇主 - 雇员数据（RAIS）研究从2013年到2019年的利率差异。数据包括超过一百万个人以及有关贷款金额，期限，风险水平和利率的详细信息。关键发现表明利率上有明显的差异。个人贷款平均为146％A.A.，而工资贷款为28％，个人贷款利率表现出更大的分散。重要的是，即使在考虑风险概况之后，低收入借款人也会面临更高的利率。借款人的最低工资的1-2倍比最低工资的20倍的借款人高28-44个百分点。较小的贷款，非正式就业和性别也有助于更高的利率，而金融素养则适度降低借贷成本。工资贷款虽然更实惠，但许多人（包括非正式工人）仍然无法访问。相似的不等式模式在这个细分市场中持续存在，尽管幅度较小。为了应对这些挑战，该研究探讨了财务改造的潜力，以减少信贷市场的不平等现象。核心重点是旨在增加银行业竞争的改革如何使消费者受益于年轻和低收入个人。2013年的贷款可移植性改革被强调为一项促进福利的亲竞争政策的一个例子。该研究介绍了信用市场的校准生命周期模型，以阐明降低利率差异的潜在影响。的发现表明，消除或最小化这些差异可能会导致重要的福利提升，尤其是对于贫困和非正式工人而言。例如，消除这些差异（不切实际的情况）可能会增加福利，相当于每年消费的2.6％，而最贫穷的分数则更大。本文还评估了扩大获得工资贷款的潜在好处，该贷款更便宜，但很大程度上仅限于公共部门的工人和退休人员。尽管这种扩张具有积极影响，但其影响受到面临最高财务脆弱性的非正式工人的限制。因此，本文强调了金融改革在减少消费不平等和改善巴西的福利方面的潜在影响。洞察力为寻求解决信贷市场财务限制的政策制定者提供了挑战。政策制定者必须优先考虑提高银行业竞争，扩大低收入和非正式工人的负担得起的信贷的竞争，并投资金融教育以增强消费者权能的竞争。
使用能力感知共享超网络学习灵活的异构协调
合作的异构多智能体任务要求智能体以灵活和互补的方式行事，以最大限度地利用其多样化的能力。针对这一挑战的基于学习的解决方案涵盖两个端点之间的范围：i）共享参数方法，通过为每个智能体分配一个 ID，在单一架构内编码不同的行为，这种方法具有样本效率，但行为多样性有限；ii）独立方法，为每个智能体学习单独的策略，以样本和参数效率为代价实现更大的多样性。先前针对异构多智能体团队的学习工作已经通过学习智能体类别的共享参数或独立策略探索了这一范围的中间地带，从而允许在多样性和效率之间进行折衷。然而，这些方法仍然没有推理智能体能力对行为的影响，因此不能推广到看不见的智能体或团队组成。受到最近迁移学习和元强化学习研究的启发，并在基于特征的任务分配的先前研究的基础上，我们提出了能力感知共享超网络 (CASH)，这是一种用于异构协调的新型软权重共享架构，它使用超网络明确推理持续代理能力和局部观察。直观地说，CASH 允许团队学习共享的决策策略（由共享编码器捕获），这些策略可以通过共享超网络根据团队的个人和集体能力轻松调整。我们对两个异构协调任务和三个标准学习范式（模仿学习、基于价值和策略梯度强化学习）进行了详细的实验，展示了我们的设计如何与底层学习范式无关。结果表明，CASH 生成了适当多样化的行为，在训练和零样本泛化过程中，其任务性能和样本效率始终优于基线架构。值得注意的是，CASH 仅使用基线使用的可学习参数的 20% 到 40% 就实现了这些改进。我们所有的代码都可以在 https://github.com/kfu02/JaxMARL 上找到。
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。
在线安排异质分布式机器学习工作
分布式机器学习（ML）在当今的AI服务扩散中发挥了关键作用。分布式ML的典型模型是通过多个工人节点对训练数据集进行分区训练数据集，以并行更新模型参数，采用参数服务器档案。ML培训作业通常是资源弹性，使用具有不同资源配置的各种时间长度完成。分布式ML集群中的一个基本问题是如何探索ML作业的需求弹性并以不同的资源配置安排它们，以便最大化资源的利用并最小化了平均职位完成时间。为了解决它，我们提出了一种在线调度算法，以确定执行时间窗口，到达时的同时工人和参数服务器的数字和类型，目的是最大程度地减少加权平均完成时间。我们的在线算法由（i）在线调度框架组成，该框架将未加工的ML培训作业分组为批次迭代，以及（ii）批处理调度算法，该算法配置每个ML作业以最大程度地提高当前迭代中计划的总重量。我们的在线算法可以保证具有多项式时间复杂性的良好参数化竞争比率。使用现实世界数据进行的广泛评估表明，它在当今的AI云系统中优于最先进的调度程序。