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朝向具有能量自主洛杉矶传感器节点的质量大规模物联网
摘要：到2030年，预计将连接一万亿的东西。在这种情况下，数万亿节点所需的功率将需要使用数万亿个电池，从而导致维护挑战和巨大的管理成本。这项研究的目的是通过引入能源自治的无线传感器节点（EAWSN）来为可持续的无线传感器节点做出贡献，该节点（EAWSN）旨在是一种能量自治，自给自足的设备，适用于在远程和无环境中的长期大规模互联网应用程序（IOT）应用。EAWSN通过Lorawan连接利用了低功率大区域网络（LPWAN），并且由商业光伏电池提供动力，该电池还可以在室内环境中收获环境光。存储组件包括2 MF的电容器，这使EAWSN能够成功传输30个字节的数据包最高560 m，这要归功于机会性的Lorawan数据速率选择，从而在能源消耗和网络覆盖率之间进行了重大的权衡。通过在城市环境中的验证中证明了设计平台的可靠性，在显着距离上显示出卓越的性能。
Node4-碳还原计划-2024。 ...
•扩大ESO评估的范围，包括通过合并和收购获得的办公室。这将确保Node4不仅符合合规性法规，而且还致力于使这些办公室的能源效率。•继续投资于雷戈能源，以进一步减少我们的碳足迹。•投入进一步的时间和资源来提高办公室的能源效率。•为我们的员工启动环境家庭作业调查。这将有助于我们了解员工是否使用可再生能源加热房屋，从而提高我们的排放报告的准确性。•通过确保所有员工的全面环境和能源培训来提高员工对环境问题的认识。这将使员工有关相关立法和变更的最新信息。•鼓励选择排放量的选择在预订航班和公共交通时。这将有助于我们的碳抵消工作。•发起志愿活动，作为我们CSR参与和项目的一部分，有助于碳抵消碳。这不仅将有助于抵消我们的碳排放，还可以促进员工的参与度，并为我们的更广泛的CSR目标做出贡献。•确保所有办公室都配备了足够的设施来支持工作计划。通过提供安全的自行车存储，更衣室和其他设施，我们旨在鼓励员工骑自行车工作，而不是在可能的情况下乘坐汽车上班。
受控非门在离子阱量子网络节点中的实现及应用
量子比特相干时间是离子阱量子网络节点中的关键参数。然而，用于将量子比特编码为离子的状态之间的能量差波动可能是退相干的重要来源。为了增加任意单量子比特状态的相干时间，可以将状态编码为由两个物理量子比特的联合状态形成的无退相干子空间 (DFS)，在我们的例子中，这两个物理量子比特是两个共同捕获的离子。因此，离子量子比特的相干性被动地受到保护，免受对两个物理量子比特产生同等影响的波动的影响。这篇硕士论文介绍了在我们的实验装置中实现无退相干量子存储器的实验结果。为了实现量子存储器，需要一个受控非门 (CNOT)。为了实现 CNOT 门，我们实验装置中的本机门被扩展以完成一组通用量子门。在这篇硕士论文之前，多离子串和纠缠门内的离子量子比特全局旋转已经可用。为了完成一组通用的量子门，将单离子聚焦相位旋转添加到本机门中。然后使用 CNOT 门从双量子比特 DFS 存储和检索单量子比特状态。在 DFS 中存储和检索量子比特的过程完全由量子过程层析成像表征，存储时间为 500 毫秒，过程保真度为 94(6)%。与我们之前在离子阱系统中实现的相比，使用 DFS 编码可以将量子比特的相干时间提高至少一个数量级。
CSV3SB5衍生的Kagome中的无节星电子配对...
图2。CS中的各向同性超导间隙（V 0.86 TA 0.14）3 SB 5。 a。 费米表面映射。 b。 在k F处的温度依赖性EDC在a中标记为黑线的切割。 c-e，分别与a，b和d fs一起进行k f。 f，检查的位置K f。 g，从拟合到k f的EDC的SC间隙幅度。 阴影区域表示错误条。CS中的各向同性超导间隙（V 0.86 TA 0.14）3 SB 5。a。费米表面映射。b。在k F处的温度依赖性EDC在a中标记为黑线的切割。c-e，分别与a，b和d fs一起进行k f。f，检查的位置K f。g，从拟合到k f的EDC的SC间隙幅度。阴影区域表示错误条。
月球制氧与储能节点 2024
蓝色起源 2-5 30 XXXXX Cislunar Industries Crescent Space Services 2-5 30 Fibertek 2-5 30 Firefly Aerospace GITAI USA 50* Helios Project Ltd X Honeybee Robotics X ICON Technology, Inc. 诺基亚 2-5 30 诺斯罗普·格鲁曼 Redwire Space X SpaceX 2-5 30 10 XX
Bukidnon省的竹供应链节点...
进行了研究以评估竹制工业的供应链。它覆盖了布基顿的竹制生产区域。所确定的主要参与者是托儿所，农民，加工商，商人，农民/加工商，农民/商人和主要客户。进行了侦察调查，并访问了竹制生产地区的地方政府部门，以识别研究地点。制定了结构化调查问卷来收集主要数据。的结果表明，马来语的市政当局拥有最多的确定竹子，共有四个（4）。有八个特定的供应链。Bukidnon的Bamboo将被带到Cagayan de Oo City和Mindanao北部的其他省份。竹杆和板条被按原样或用于国内和出口市场的进一步处理。问题和问题包括农场到贫困的农业道路，没有从遥远的地方交付的车辆，农民对农民的知识或意识缺乏对竹子潜力的缺乏，统一和建立的竹农民协会的缺乏，价格波动，由于托儿所的竞争过多而导致的竞争过多，无法增加市场的竞争，无法增加市场的支持，并在某种程度上提供了一定的工具，并在化学上的用途范围内的一员，用途又有了一定的用途。市场联系的机构。最后，受访者指出，沿着连锁店的效率低下，例如缺乏技术和适当的机器以及有限的财务机会。强烈建议开发有关生产，营销和增值技术的干预项目，以进一步提高竹制行业。
通过大语言模型识别复杂网络中的关键节点
识别网络中的关键节点是一项经典的决策任务，许多方法难以在适应性和效用之间取得平衡。因此，我们提出了一种方法，该方法可以通过大语言模型（LLMS）赋予进化算法（EA），以生成一个称为“ Score_nodes”的函数，该函数可以进一步用于根据分配的分数来识别重要的节点。我们的模型由三个主要组成部分组成：手动初始化，种群管理和基于LLMS的进化。它从初始种群中演变，并手动创建了一组设计的节点评分功能。llms利用他们强大的上下文理解和丰富的编程技能来对个人进行交叉和突变操作，从而产生出色的新功能。然后将这些功能分类，排名和消除，以确保人口的稳定发展，同时保留多样性。广泛的实验证明了我们方法的出色性能，与其他最先进的算法相比，它表明了其强大的发电能力。它可以始终如一，有序地生成各种和高效的节点评分功能。可以在此工作中重现所有结果的所有源代码和模型在此链接上可公开可用：https：//anonymon.4open.science/r/llm4cn-6520
HTTP-QuSS AI 节点服务器网络
部署生成式 AI 应用程序或训练基础 AI 模型（例如 ChatGPT、BERT 或 DALL-E）可能需要大量计算，尤其是对于大型复杂模型而言。随着数据量和模型大小的增加，人们开始采用分布式计算来应对这一挑战。它通过将工作负载分布在多个互连的计算节点上来加速训练过程。具体而言，单个分布式任务的运行时间由最慢的参与节点的运行时间控制。网络在确保消息及时到达所有参与节点方面发挥着重要作用。这使得尾部延迟（最后一条参与消息的到达时间）至关重要，尤其是在大规模数据中心部署和存在竞争工作负载的情况下。此外，网络扩展和处理越来越多节点的能力对于训练大型 AI 模型和处理大量数据至关重要。
通过自监督学习捕捉时间节点演化：动态图学习的新视角
由于动态图会随着时间的推移而演变，因此在社会关系分析、推荐系统和医学等许多领域发挥着重要作用。捕捉动态图的演变模式是至关重要的。现有的研究大多集中于限制邻居快照之间的时间平滑度，而未能捕捉到有利于图动态嵌入的急剧变化。为了解决这个问题，我们假设动态图节点的演化可以分为时间移位嵌入和时间一致性嵌入。因此，我们提出了自监督时间感知动态图表示学习框架（STDGL），通过精心设计的辅助任务从节点局部和全局连接建模的角度以自监督的方式将时间移位嵌入与时间一致性嵌入分离，进一步增强可解释图表示的学习并提高各种下游任务的性能。在链接预测、边缘分类和节点分类任务上进行的大量实验表明，STDGL 成功学习了解开的时间偏移和一致性表示。此外，结果表明，我们的 STDGL 比最先进的方法有显著的改进，并且由于解开的节点表示而具有吸引人的可解释性和可迁移性。
欧洲联盟斯洛文尼亚联络点第一届会议...
史前家庭的地板建造技术和维护策略：整合斯洛文尼亚 Pungrt Hillfort 的微形态学和地球化学证据...................................................................................................................... 24