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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。
用于电子神经网络的数模混合突触芯片
级联的 CMOS 突触芯片包含一个 32x32 (1024) 个可编程突触的交叉阵列，已被制造为用于完全并行实现神经网络的“构建块”。突触基于混合数模设计，该设计利用片上 7 位数据锁存器来存储量化权重，并利用两象限乘法 DAC 来计算加权输出。突触具有 6 位分辨率，传输特性具有出色的单调性和一致性。已制造了一个包含四个突触芯片的 64 神经元硬件，用于研究反馈网络在优化问题解决中的性能。在本研究中，已在硬件中实现了 7x7 一对一分配网络和 Hop field-Tank 8 城市旅行商问题网络。已证明该网络能够实时获得最佳或接近最佳的解决方案。
资金准备就绪启动网络
●RSN应与当地的儿童保育资源和推荐机构（CCR＆R）合作，以确定如何在RSN中最好地使用学校准备税收抵免。业务可能对与RSN的潜在捐款相关的税收优势特别感兴趣。路易斯安那州目前提供一套公司和个人所得税信用额度，用于捐赠幼儿努力。路易斯安那州的准备就绪税收抵免是各种与托儿相关的费用或活动的五个可退还税收抵免。例如，企业可能会因向儿童保育资源和转诊机构捐款而获得税收抵免，这些捐赠与LDOE合同，向父母和育儿提供者提供信息和服务。为育儿中心建设或扩建提供资金，为中心购买设备，经营自己的中心或支持幼儿座位的企业也有资格获得可退还的税收抵免。有关路易斯安那州学校准备税收抵免的更多信息，请参见此链接。
使用人工神经网络进行分布式拒绝服务攻击分类。
研究指南，Acharya Nagarjuna 大学。摘要 对于所有规模的组织和 ISP，有史以来最具破坏性的攻击都是 DDoS 攻击 (分布式拒绝服务)。由于 DDoS 出租服务的可用性提高，数十亿不安全的僵尸网络和 IoT 设备的产生导致 DDoS 攻击增加。这些 DDoS 攻击的频率、规模和复杂程度不断增加。由于这些攻击日益智能化以及 IDS 的逃避，包括清理和基于签名的检测在内的传统方法受到了挑战。由于攻击规模主要集中在组织上，下一代安全技术无法跟上步伐。由于对人为干预的要求较高，基于异常的检测在误报和准确率方面存在各种限制。本文利用机器学习（ML）模型，基于开放的CICIDS2017数据集进行了DDoS异常检测。但是，使用该ML模型并精心调整超参数可以达到最大准确率。关键词：DDoS攻击，异常检测，机器学习，入侵检测系统，准确性。
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。
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
碳减少计划 - 2025年2月
HEET与MIT ESI和MIT Open Learning合作，在1月30日至31日在独立活动期（IAP）的1月30日至31日提供了为期两天的课程“地热能网络：改变我们的热能系统”。本课程的目标是为参与者提供地热网络如何将热系统转换为清洁可再生能源的概述。本课程将汇集不同的专家和利益相关者，以涵盖以下主题，因为它们与地热能网络（GENS）相关：构建气候变化和能源挑战；劳动力，健康和环境正义；政策创新；城市和社会规模的扩张；设计原则；钻探，建筑和调试；生产力的建模和对电网的影响；和案例研究。
第4课：网络和互联网
个人区域网络（PANS）和大都市区域网络（MANS）在连通性中也起着至关重要的作用。PANS通常在几米的范围内连接个人设备。它们促进了个人小工具之间的通信和数据交换，例如智能手机，平板电脑，笔记本电脑，可穿戴设备和物联网外围设备。蓝牙和Wi-Fi Direct是平底锅中使用的常见技术，可在设备之间建立临时连接，而无需集中基础架构。人类覆盖了比LAN的更大的地理区域，但与WAN相比，规模较小，通常跨越城市或大都市地区。男人在城市范围内为企业，政府机构，教育机构和住宅社区提供高速连通性。他们支持广泛的服务，包括互联网访问，视频会议，IP电话和多媒体流媒体，满足城市人口的各种连通性需求。
利用人工神经网络预测定向金属沉积中的高度
定向金属沉积 (DMD) 是一种很有前途的金属增材制造技术，其中零件是通过使用沿预定义轨迹移动的激光束融合注入的金属粉末颗粒来制造的。刀具路径通常包括曲线或边缘部分，机器轴需要相应地减速和加速。因此，局部施加的激光能量和粉末密度在沉积过程中会发生变化，导致局部过度沉积和过热。这些偏差还受到刀具路径几何形状和工艺持续时间的影响：先前的沉积可能会在时间和空间上影响相近的刀具路径段，导致局部热量积聚，并形成与使用相同参数沉积的其他段中产生的轮廓和微观结构不同的轮廓和微观结构，这是由于几何形状和温度相关的集水轮廓所致。为了防止这些现象，需要轻量级和可扩展的模型来预测可变刀具路径的工艺行为。在本文中，我们提出了一种基于人工智能的方法来处理 Inconel 718 的工艺复杂性和多种刀具路径变化。考虑到先前定义的刀具路径，使用人工神经网络 (ANN) 来预测沉积高度。通过打印包含多个曲率和几何形状的随机刀具路径，生成了训练数据。基于训练后的模型，可以成功预测整个刀具路径的显著局部几何偏差，并且可以通过相应地调整工艺参数来预测。