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使用优化的 Slack 模型对晶格热导率进行高通量计算评估
设计及其应用，2,4 其中仅需最少的时间和资源即可快速评估 k 是关键。有很多可用的方法来评估 k 。基于第一性原理的非谐晶格动力学 (ALD) 是过去几年中广泛采用的方法。5 然而，使用大型超胞进行的太多力计算虽然可以部分重建，但非常耗时耗资源，6 这限制了其在高通量计算预测 k 中的实际应用。或者，使用经验模型评估 k 是一种更有效、更可行（计算成本更低）的方法，例如 Debye-Callaway 模型、7-9 Slack 模型、10 等。特别是，Slack 模型已广泛应用于评估许多材料的 k，11-13 显示出快速预测 k 和洞察热传输的潜在能力。14-16
社区优化能源系统 - OUC PeakShift
普遍观点：屋顶太阳能或商业利益相关方强烈反对太阳能补偿的任何变化。DemandLevel 看到了一些反对意见，但并非所有太阳能利益相关者都持反对态度。利益相关者推荐的替代方案：如果引入 Shift & Save 并提高成本差异并与电池存储相结合，它将足以避免净计量变化。支持能源存储回扣，并建议尽快将虚拟发电厂计划纳入 Peak SHIFT 计划。
量子风格的AI用于优化高频交易
本文探讨了量子启发的AI在优化金融实践中的变革性作用，尤其是在金融领域的高频交易（HFT）中。随着HFT在快速交易和重大市场波动的环境中运行，对高级优化技术的需求变得至关重要。量子启发的算法利用量子力学（例如叠加和隧道）的原则来增强交易策略的各个方面。这些算法可以快速优化资产分配，实时贸易执行和积极的欺诈检测，从而有效地解决了传统财务模型所带来的挑战。通过促进对多种策略的同时评估并实现复杂交易模式的实时分析，量子启发的AI显着提高了决策速度和准确性。这一进步的财务影响是深远的，导致了更高的盈利能力，提高了市场完整性以及增强了市场参与者的信任。最终，将量子启发的AI整合在金融中代表了朝着利用尖端技术来重塑贸易动态的关键步骤，为可以适应金融市场不断发展的景观的创新策略铺平了道路。这项研究强调了量子启发的AI重新定义财务运营效率的潜力，从而确保了在日益复杂的交易环境中的竞争力。
受量子启发的人工智能可优化高频交易
本文探讨了量子启发式人工智能在优化金融实践中的变革性作用，特别是在金融领域的高频交易 (HFT) 中。由于 HFT 在快速交易和市场波动剧烈的环境中运作，对高级优化技术的需求变得至关重要。量子启发式算法利用量子力学的原理（例如叠加和隧穿）来增强交易策略的各个方面。这些算法能够快速优化资产配置、实时交易执行和主动欺诈检测，从而有效应对传统金融模型带来的挑战。通过促进多种策略的同时评估和对复杂交易模式的实时分析，量子启发式人工智能显著提高了决策速度和准确性。这一进步的金融影响是深远的，它将提高盈利能力、提高市场诚信度并增强市场参与者之间的信任。最终，将量子启发式人工智能融入金融领域是利用尖端技术重塑交易动态的关键一步，为能够适应不断变化的金融市场格局的创新战略铺平了道路。这项研究强调了量子人工智能重新定义金融运营效率的潜力，确保在日益复杂的交易环境中的竞争力。
用Yolov9的在线多对象跟踪和通过光流优化的DeepSort
To ensure reliable environmental perception in the realm of autonomous driving, precise and robust multi- object tracking proves imperative.This study proposes an innovative approach to multi-object tracking by combining YOLOv9's sophisticated detection capabilities with an enhanced DeepSORT tracking algorithm, enriched through the integration of optical flow.In the proposed method, the YOLOv9 detector acutely identifies objects in input images, and these detected entities are subsequently transmitted to the optimized DeepSORT tracking algorithm.The principal contribution of this study lies in improving the Kalman filter measurement model within DeepSORT by incorporating robust local optical flow, thus adding a velocity dimension to the filter's update vector.这种新颖的方法可显着提高遮挡，快速运动和外观变化的追踪弹性。Evaluations on MOT17 and KITTI show substantial improvement gains of 2.42%, 2.85%, and 1.84% for HOTA, MOTA, and IDF1, respectively, on MOT17, and 1.94% in MOTA and 2.09% in HOTA on KITTI.The proposed method particularly excels in managing scenarios involving dense traffic and light variations, which are recurrent problems in dynamic urban environments.This enhanced performance positions the proposed solution as an essential component of future perception architectures for autonomous vehicles, promising safer and more efficient navigation in the complex real world.
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。
优化的制造和施工现场机器...
抽象有效的维护预测对于确保工业机械的运行连续性和寿命至关重要。本文对机器维护预测的任务进行了对机器学习算法的比较分析。通过严格的实验和评估，我们评估了包括Adaboost，随机森林，梯度增强和Sup-Port Vector Machines（SVM）在内的算法的性能。此外，为了提高预测精度，我们将优化器算法（杜鹃搜索）集成到我们的框架中。此优化技术微调算法参数，进一步提高了准确性。我们的发现为优化机器维护预测提供了宝贵的见解，通过积极的维护策略赋予行业能力，以减轻停机时间并提高生产率。关键字：机器学习模型，随机森林，克雷鱼，优化器，维护。简介小节样本预测维护已成为希望优化其操作，最小化停机时间并降低维护成本的行业的关键策略。通过利用高级数据分析和Ma-Chine学习技术，公司可以预测何时可能发生设备故障，从而实现主动维护干预措施。开发的预测维护软件利用了从计算机数据集派生的四个选定功能的实时数据。这些功能是机器健康和性能的指标。此优化技术有助于微调模型参数，以证明其预测精度和整体性能。通过实时连续监视这些功能，软件可以评估机器的当前状态并预测是否需要维护。为了确保准确的预测，比较和评估了各种分类技术，以确定最有效的模型。这涉及分析不同算法的性能，例如神经网络，决策树，SVM和随机森林等。通过严格的测试和验证，选择了最高表现的模型以在预测维护应用中实现。除了选择最佳分类技术外，使用小龙虾优化器进一步提高了模型的效率。通过利用小龙虾运算层的功能，该软件可以在预测维护需求方面获得更高的精度和可靠性。
效率网络B7卷积神经网络基于基于社会物联网环境的安全和隐私方法
收到：2024年6月26日修订：2024年8月6日接受：2024年8月29日发布：2024年9月30日摘要 - 太阳能构成宇宙中的主要能源。可以采用各种方法来有效利用这种能量。太阳能电池板的部署被区别为一种广泛采用的创新方法，用于积累这种能量。与固定面板相比，旋转面板已经证明了在某些情况下（例如部分阴影条件）产生更大能量输出的能力。太阳能跟踪系统（STS）是跟踪太阳运动的主要方法之一。STS的目的是通过将载荷（通常是太阳能电池板）定向到太阳来优化能源产生。这是通过最大程度地减少传入的阳光与光伏（PV）面板之间的发射角来实现的，从而增强了产生的能量的量。现有的系统，具有最大功率点跟踪（MPPT）方法的灰狼优化（GWO），会产生大量的能量，从而导致重大跟踪误差。为了减少跟踪误差并提高能源效率，已经实施了使用粒子群优化（PSO）的最初提出的方法，该方法已实施。该神经网络（NN）主要由自适应神经模糊推理系统（ANFIS）组成，其中包括从数据收集到部署的工作流程。由于适当的培训，测试和数据实施，此方法比现有的结果更好。关键字 - ANN，PSO，太阳能系统，太阳能，部分阴影条件，光伏，优化。
通过安全的IoT块链框架优化可持续农业的肥料分配
摘要 - 精确耕作对于优化资源使用和提高农作物产量以获得可持续农业至关重要。但是，诸如数据不安全感，肥料成本以及对土壤健康的考虑不足的挑战构成了实现这些目标的阻碍。为了克服这些问题，拟议的工作提出了一种新的方法，可以通过开发将物联网和区块链与温室链连接的框架来优化肥料分配的新方法。该系统由安装在温室内的物联网传感器组成，以测量土壤pH值和养分值。使用KECCAK-256，IPFS（行星间文件系统）哈希（IPFS）（行星间文件系统）将此收集的传感器数据牢固地压缩并存储。metAmask转移数据链注册和身份验证的数据。然后使用z得分归一化，标签编码和一式式编码来预处理数据，以获得精确的分析。基于深度学习的卷积神经网络（DL-CNN）用于对土壤条件进行分类并确定适当的肥料要求。通过分散的应用程序（D-App）在仪表板中查看DL-CNN模型的结果，我们开发了为消费者，现场分析师和农业组织提供实时信息。现场分析师使用信息来建立一个精确施肥的控制中心。所提出的方法达到了98.86％的分类精度，从而提高了土壤健康并为有效管理肥料提供了解决方案。
优化 PCI Express 的设计与实现...
1 研究生学者，印度班加罗尔 BIT 电子与计算机工程系 2 助理教授，印度班加罗尔 BIT 电子与计算机工程系 摘要 PCIe（外围组件互连快捷）协议对于在计算机外围设备（如显卡和网卡等）之间建立高速数据通信至关重要。此通信协议以数据包格式传输数据，每个数据包包含数据和目标地址以及其他准确传输数据的基本信息。本文重点研究物理层通过降低延迟参数实现高速数据传输。为了最大限度地减少干扰并提高可靠性，物理层使用加扰技术，并使用 8b – 10b 编码技术进行同步和错误检测。此外，SIPO 和 PISO 转换数据格式以提高效率和准确性。该设计使用针对 45nm 工艺技术的 Cadence 编译器实现。该设计具有延迟效率，路径延迟为 5.0ns，工作频率为 200MHz，功耗为 1.2mw，面积为 1999µm²。关键词：PCIe、加扰器和解扰器、8b-10b 编码器和 10b-8b 解码器、数据包、PISO 和 SIPO。I. 简介 PCIe（外围组件互连快速）是一种用于计算机的高速串行扩展总线，它取代了目前计算机中未使用的并行总线，如 PCI-PCI-X 和 AGP。因此，它具有速度、可扩展性和性能改进等特点 PCIe 基于点对点连接，其中每个设备直接连接到终端节点，最常见的是 CPU 或芯片组。这消除了共享总线设计带来的争用，从而提高了整个系统的性能，并降低了延迟。点对点连接大多基于数据包，服务质量 (QoS) 可实现低延迟。这些功能对于需要加载和传输大量数据的任何应用程序都至关重要，例如游戏、计算密集型应用程序 HPC 或商业智能和分析应用程序。借助 PCIe 接口中使用的热插拔、错误检测和纠正 (EDC) 功能，可以提高系统可靠性。PCIe 是一种串行、点对点和基于数据包的协议，由 PCI-SIG（PCI 特别兴趣小组）维护和定义。PCIe 实际上是 PCI 的替代品，PCI 是一种芯片并行总线协议。PCIe 是一种高速串行；这是选择 PCIe 来支持此机器高速数据传输的主要原因，用于连接的计算机扩展总线标准