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出版信息 John, John Jacob, Arash Beiranvand 和 Paul Cuffe。“通过识别走廊对有向无环图中的节点进行聚类
摘要 — 本文提出了一种基于电网内现行功率流条件的节点聚类新方法。为此，首先，将网络的有功功率流状态建模为有向无环图。该有向图明确表示功率流向何处，这有助于监控和分析系统漏洞。有向无环图表示还可以轻松识别仅提供或吸收有功功率的总线：这些总线分别是纯源节点和纯汇节点。对系统中的每个节点应用迭代路径查找程序，以枚举供电的源节点和其将功率转发到的下游汇节点。然后应用新颖的聚类算法将共享同一组可达源节点和汇节点的节点分组在一起。首先提出这种新颖的聚类方法作为一种工具，通过更好地总结大型电网中的总功率流配置来提高控制室操作员的态势感知能力。所提出的方法应用于两个样本电网，并阐述了与河流系统的类比，将支流、分流和中央主流等概念应用于电网。
Lenovo Thinkagile VX645 V3 1U集成系统和认证节点（AMD EPYC 9000）
主动平台警报（包括PFA和智能警报）：处理器，电压调节器，内存，内部存储（SAS/SASA HDDS和SSD，NVME SSD，M.2存储，闪存存储适配器），风扇，电源，电源，电源，RAID控制器，服务器控制器，服务器环境和亚部件温度。警报可以通过XClarity控制器浮出水面，例如Lenovo XClarity Administrator和VMware Vcenter等经理。这些主动的警报可让您在可能的故障之前采取适当的操作，从而增加服务器正常运行时间和应用程序可用性。
利用 LSTM 和强化学习实现 CIoT 节点中的自适应感知
摘要 — 无线传感器网络 (WSN) 在消费者物联网 (CIoT) 中提供了广泛的应用。WSN 中的传感器节点配备了一系列传感器，这些传感器通常会遇到能源供应有限的问题。因此，本文针对多传感节点提出了一种联合长短期记忆 (LSTM) 和强化学习的边缘智能框架。这种新颖的策略旨在通过在边缘节点使用基于 Q 学习的优化函数解决传感信号之间的互相关与传感器能耗之间的权衡，在测量周期内估计一组最佳的活动传感器。采用基于 LSTM 的预测模型从活动传感器监测的互相关传感信号中预测非活动传感器监测的传感信号。为了评估所提出的框架在 CIoT 节点中的性能，在空气污染监测数据集上模拟了该算法。模拟结果证实了所提出的框架的有效性和效率。与目前最先进的方法相比，所提出的算法在错误性能方面提高了 13%，在感知能耗方面提高了 27%，同时保持了非活动和活动传感器集之间互相关系数的下限。
使用 ThinkSystem SR680a V3、SR780a V3、SR685a V3 计算节点和 DDN AI400X2 存储节点训练深度学习模型
2.2 解决方案组件 ................................................................................................................ 8 2.2.1 可选软件 .......................................................................................................................... 8
DeepFocus：一种通过鼻腔途径优化奖励回路节点深部脑刺激的方法
摘要。目的。经颅电刺激 (TES) 是一种调节大脑活动和治疗疾病的有效技术。然而，TES 主要用于刺激浅表大脑区域，无法达到更深的目标。如 [1] 中所述，注入电流在头部的扩散受到体积传导和电流通过具有不同电导率的头部层时额外扩散的影响。在本文中，我们介绍了 DeepFocus，这是一种旨在刺激大脑“奖励回路”中深层大脑结构的技术（例如眶额皮质、布罗德曼 25 区、杏仁核等）。方法：为了实现这一点，DeepFocus 除了在头皮上放置电极外，还利用经鼻电极放置（筛板下和蝶窦内），并优化这些电极上的电流注入模式。为了量化 DeepFocus 的好处，我们开发了 DeepROAST 模拟和优化平台。 DeepROAST 使用真实的头部模型模拟复杂颅底骨骼几何形状对 DeepFocus 配置产生的电场的影响。它还使用优化方法来搜索局部和有效的电流注入模式，我们在模拟和尸体研究中使用这些模式。主要结果。在模拟中，优化的 DeepFocus 模式在几个感兴趣的区域比仅限头皮的电极产生了更大、更聚焦的场。在尸体研究中，DeepFocus 模式在内侧眶额皮质 (OFC) 产生了大场，其幅度与刺激研究相当，并且结合已建立的皮质刺激阈值，表明场强度足以产生神经反应，例如在 OFC。意义。这种微创刺激技术可以更有效、更低风险地针对深部脑结构来治疗多种神经疾病。
身体互联网的生物电子传感器节点 - NSF-PAR
对于人身上、周围和体内的生物传感器来说，节能传感和物理安全通信是开发低成本医疗保健设备的主要研究领域，可实现持续监测和/或安全永久运行。当用作节点网络时，这些设备构成了身体物联网，它带来的挑战包括严格的资源限制、同时进行传感和通信以及安全漏洞。另一个主要挑战是找到一种高效的体上能量收集方法来支持传感、通信和安全子模块。由于收集的能量有限，我们需要降低每单位信息所消耗的能量，因此使用传感器内分析和处理势在必行。在本文中，我们回顾了低功耗传感、处理和通信的挑战和机遇，以及未来生物传感器节点可能的供电方式。具体来说，我们分析、比较和对比（a）不同的传感机制，如电压/电流域与时间域，（b）低功耗、安全通信模式，包括无线技术和人体通信，以及（c）可穿戴设备和植入物的不同供电技术。
更少的需求：让任务指挥节点更具机动性、隐蔽性和生存力
多年来，陆军使用昂贵的弹出式帐篷，由维护密集的环境控制装置提供支持，工作人员无法快速拆除，1-38 IN 的领导希望建立一个没有这些限制的战术行动中心。为了实现这一目标，该部队将其战术行动中心建造在两辆现有的轻型中型战术车辆 (LMTV) 中，这两辆车辆可以并排停放，并用伪装网覆盖，以最大限度地减少其信号并为工作人员提供遮荫。两辆 LMTV 携带了四台先进系统改进计划 (ASIP) 无线电（带支架和扬声器）、两个联合作战指挥平台 (JBC-P)、一个与战术通信节点 (TCN) 绑定的安全互联网语音协议 (SVOIP) 系统，以及一些桌子、椅子和白板。一台 15 千瓦发电机被安装在其中一辆 LMTV 的车厢内用于发电，但 1-38 IN 还在轮换之前购买了多台商用现货 (COTS) 电池发电机，以尽量减少对这台发电机的需求。该单位将使用 15K 发电机快速充电更安静、更隐蔽的 COTS 发电机，这些发电机将用于运行 TOC 的系统。这种新设计的最后一个方面是其最小特征。使用了多种技术来减少 TOC 的特征，例如利用伪装网、阻止敌人在电磁 (EM) 频谱上探测它的能力，以及试图将 TOC 伪装成低优先级目标。采取这些措施后，1-38 IN 部署到 NTC 以测试其新的 TOC。
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。
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