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物理信息量子通信网络
摘要 — 量子通信是一种很有前途的技术，将在未来网络的设计中发挥重要作用。事实上，量子物理学和经典通信界都在致力于开发量子通信网络 (QCN) 的新架构、解决方案和实际实现。尽管这些努力导致了当今技术的各种进步，但两界在设计和优化 QCN 性能方面的研究工作仍然存在不小的差距。例如，经典通信界的大多数先前研究在设计 QCN 时都忽略了重要的基于量子物理的约束。例如，许多现有的关于纠缠分布的研究没有考虑到量子存储器内量子比特的退相干，因此，由于它们假设量子态的寿命是无限的，因此它们的设计变得不切实际。在本文中，我们通过依赖 QCN 不同组件所依据的量子物理原理，以物理学的方式对 QCN 的性能进行了新颖的分析。然后评估物理信息方法的需求，并分析其在各个开放研究领域设计实用 QCN 的基本作用。此外，我们确定了新的物理信息性能指标和控制，使 QCN 能够利用量子技术的最新进展来提高其性能。最后，我们分析了 QCN 中的多个紧迫挑战和开放研究方向，必须使用物理信息方法来处理这些挑战和开放研究方向才能产生切实可行的结果。最终，这项工作试图弥合 QCN 领域经典通信和量子物理学界之间的差距，以促进未来通信网络向量子互联网的发展。
VMware ARIA操作网络
Joep Piscaer是一位经验丰富的IT专业人士，拥有10多年的经验，担任CTO，IAAS和基础设施负责人（Enterprise）Archi Tect和技术顾问。他的专业知识是基础架构，云和工作方式（Devop，基础架构 - 代码）。他已经建立了基础架构 - 代码工具链，IAAS平台，以基础架构为中心的组织（以基础架构为中心的）组织，以DevOps和基础架构为代码的工作方式。
整合地面和非事物网络
目标1：设计一个用于集成T/NT网络的3D多层通信架构2：评估自由空间，光学和射频链接链接的链接预算目标3：设计高级传输技术目标4：构思创新的方法论，用于沟通和计算资源的目标5：评估Conce of Conce of Conce的方法
生产网络中的工人流动性
本文记录了生产网络在求职和匹配过程中起着至关重要的作用。我们使用与多米尼加共和国的公司宇宙相匹配的雇主与雇主数据的数据记录了有关工人流动性的事实：1）工人在买家和供应商之间移动几乎两倍，在标准劳动力市场特征中，工人在供应商之间的预测几乎增加了两倍，而在标准劳动力市场特征中，比供应商在2）越来越多的收益量增加了，2）越来越多的收益企业，2）越来越多的收益企业，2）越来越多的收益企业，2）越来越多的收益企业，2）越来越多的繁殖力。当他们的企业从买家或供应商那里雇用时，4）供应链雇用后的公司到公司的贸易增加，以及5）购买者或供应商雇用的公司与企业增长更强劲有关。调查证据指出，供应链的人力资本，并更好地了解工作申请人是供应链中雇用的主要原因。这些结果揭示了一个新的渠道，通过哪些因素影响供应链的因素，例如国际外包或签约摩擦，影响劳动力市场。
复杂网络的量子模拟
量子步行提供了一个自然框架，可以使用量子计算机来解决图形问题，在其经典对应物上展示了诸如搜索标记节点或缺失链接的预测之类的任务。连续的量子步行算法假设我们可以模拟量子系统的动力学，其中hamiltonian由图形的邻接矩阵给出。众所周知，如果基础图是行且可有效的行计算，则可以有效地模拟这样的模拟。虽然这足以适用于许多应用程序，但它限制了该类别的算法研究现实世界复杂网络的适用性，而现实世界中的复杂网络除其他属性中，其特征在于存在一些密集连接的节点，称为集线器。换句话说，即使所有节点上的平均连接性都很小，复杂的网络通常不是排-sparse。在这项工作中，我们将量子模拟的最新结果扩展到包含少量集线器但否则稀疏的图表。希望，我们的结果可能会导致量子计算对网络科学的新应用。
多任务记忆电容网络 - PDXScholar
摘要 — 最近的研究表明，记忆电容设备网络为储存器计算系统提供了低功耗的理想计算平台。随机、交叉或小世界幂律 (SWPL) 结构是储存器基底计算单个任务的常见拓扑结构。然而，神经学研究表明，与不同功能相关的皮层大脑区域互连形成富俱乐部结构。这种结构允许人类大脑同时执行多项活动。到目前为止，记忆电容储存器只能执行单一任务。在这里，我们首次提出了集群网络作为记忆电容储存器同时执行多项任务。我们的结果表明，在三个任务上，集群网络分别比交叉和 SWPL 网络高出 4.1 × 、5.2 × 和 1.7 × 倍：孤立口语数字、MNIST 和 CIFAR-10。与我们之前和已发表结果中的单任务网络相比，多任务集群网络可以实现类似的准确率，分别为 MNIST、孤立口语数字和 CIFAR-10 的 86%、94.4% 和 27.9%。我们的扩展模拟表明，输入信号幅度和集群间连接都会影响集群网络的准确性。选择信号幅度和集群间链接的最佳值是获得高分类准确率和低功耗的关键。我们的结果说明了记忆电容式大脑启发集群网络的前景及其同时解决多项任务的能力。这种新颖的计算架构有可能使边缘应用程序更高效，并允许无法重新配置的系统解决多项任务。