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诺克斯网络白皮书2025年1月
签名块一个递归链接列表结构，可提供公共密钥，哈希，时间戳和以前的签名块。在最新的签名块中的哈希分别由先前的所有者和授权者的钥匙签署，以创建授权和转让签名。这些签名块位于每个唯一的FBDA中。创世纪签名块 - FBDA（n = 0）的根签名块转移签名块 - 随后的FBDA（n> 0）的签名块
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。
在 HPC 基础设施上扩展脉冲神经网络
1 机器人、人工智能与实时系统，慕尼黑工业大学信息学院，德国慕尼黑，2 于利希超级计算中心 (JSC) 神经科学模拟与数据实验室，高级模拟研究所，JARA，于利希研究中心有限公司，德国于利希，3 瑞士国家超级计算中心 (CSCS)，苏黎世联邦理工学院，瑞士卢加诺，4 神经计算单元，冲绳科学技术研究生院，日本冲绳，5 机器人与人工智能卓越系，生物机器人研究所，Scuola Superiore Sant'Anna，意大利蓬泰代拉，6 计算机架构与技术系，格拉纳达大学信息与通信技术研究中心，西班牙格拉纳达，7 图像处理研究团队，日本理化学研究所先进光子学中心，和光，8 计算工程应用单元，信息系统与网络安全总部，理化学研究所，日本和光市、9 日本东京电气通信大学信息与工程研究生院、10 德国于利希研究中心、神经科学与医学研究所 (INM-6)、高级模拟研究所 (IAS-6)、JARA BRAIN 研究所 I、11 德国亚琛工业大学计算机科学 3-软件工程、12 日本神户理化学研究所计算科学中心
文章 - 公用事业网络地热factsheet.docx
网络地热的工作地热加热和冷却系统，也称为地面源热泵（GHP），使用地面而不是空气中的热能来适应建筑物的温度。整个系统都是由水平和垂直管道网络制成的，该网络是一种水基溶液，可在管道内传输热能，以及温暖而凉爽的单个房屋和建筑物的热泵。地面将基于水的溶液在恒定温度下通过管道循环。热泵将热能从溶液中拉到温暖的建筑物。同样，这些系统通过溶液将热能分散到冷却建筑物中。在网络地热系统中，地热加热和冷却系统连接，可以使多个建筑物受益 - 使用一栋建筑物的废热来加热附近的另一座建筑物。
大脑图像合成，无监督的多元规范CSCL4NET
神经科学的最新进展强调了多模式医学数据在研究某些病理和了解人类认知方面的有效性。但是，获得一组不同的模态的完整集受到各种因素的限制，例如长期获取时间，高检查成本和伪影抑制。此外，神经影像数据的复杂性，高维度和异源性仍然是有效地利用现有随机扫描的另一个关键挑战，因为不同机器通常对相同方式的数据进行了不同的测量。显然需要超越传统成像依赖性过程，并从源中综合解剖学特定的目标模式数据。在本文中，我们建议学习使用新型CSCℓ4NET跨内部和模式内变化的专用特征。通过特征图和多元典范适应性中的模态数据的初始统一，CSCℓ4净4净促进了特征级别的相互转换。正定的riemannian歧管 - 惩罚数据限制项进一步使CSCℓ4NET可以根据变换的特征重新构建缺失测量值。最后，最大化ℓ4 -norm沸腾到计算上有效的优化问题。具有较大的实验可以验证我们的CSCℓ4NET的能力和鲁棒性与Multiple数据集中的最新方法相比。
在 5G 及 5G 之后的网络中发挥 AI/ML 的力量.docx
本文介绍了目前在 5G 和 B5G 网络中研究和利用的人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的主要相关机制。该研究解释了 AI/ML 在电信行业的各种应用。介绍了一类神经网络，一般来说，它们是非线性统计数据建模和决策工具。它们通常用于对系统的输入和输出参数之间的复杂关系进行建模或在数据中查找模式。前馈神经网络、深度神经网络、循环神经网络和卷积神经网络属于这一类。强化学习关注智能代理必须如何采取行动才能最大化集体奖励，例如改善系统的属性。深度强化学习结合了深度神经网络，具有可以对非结构化数据进行操作的优势。提出了混合解决方案，例如组合分析和机器学习建模以及专家知识辅助机器学习。最后，介绍了其他具体方法，例如生成对抗网络 (GAN) 和无监督学习和聚类。
利用trinetx数据库的基于人群的队列研究
结果：71931例癌症患者（54.7％男性； 76.5％白人；指数为63.6±12.2岁的平均年龄）接受ICI治疗（ICI组）和71931名癌症患者（男性为54.7％；男性为54.7％；平均白色；平均年龄为63.5±12.4岁），从未接受过ICI（比较组）（比较组）。相关的Kaplan-Meier曲线在所有随访年中ICI组中的葡萄膜炎风险显着增加（P <0.001）。在144个月的随访期间，ICI组的葡萄膜炎风险也更高，危险比（HR）为2.39（95％CI：2.07- 2.75）。发现了特定葡萄膜炎疾病的风险，例如虹膜炎，脉络膜视网膜炎，视网膜血管炎，未染色的脓性内po炎，泛 - 葡萄膜炎和交感神经炎。亚组分析表明，ICI受体中葡萄膜炎的发展的危害比升高，涵盖了65岁以下的个体以及65岁及65岁以上的人。与非ICI对手相比，在所有性别中，在白人和亚洲种族，具有吸烟史的人，具有吸烟史和血脂异常等合并症的患者中，在所有性别，具有吸烟史的葡萄膜发育率升高的危害比。还进行了有关单一疗法与组合性ICI方案的其他亚组分析。从抗PD-1的类别接受单一治疗的个人
神经网络 - 艺术状态，简短历史，基本模型和体系结构
人工神经网络（ANN）是一个信息或信号处理系统，由大量简单的处理元素组成，这些元素与直接链接互连，并配合以执行并行分布式处理以解决所需的计算任务。神经网络以类似的方式处理信息。ann的灵感来自生物神经系统的方式，例如大脑的作品 - 神经网络以身作则。ANN采用与常规计算相比，解决问题的方法。传统的计算机系统使用算法方法，即遵循一组说明以解决问题。将解决问题的能力限制在我们已经理解并知道如何解决的问题上。但是，神经网络和常规算法计算不在竞争中，而是相互竞争。有些任务更适合于算法方法（例如算术操作）和更适合神经网络方法的任务。