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迈向连续变量量子编译器
连续变量 (CV) 量子光学系统 (QOS) 是量子计算 (QC)、量子机器学习 (QML) 和量子传感 (QS) 的一个有利平台，因为它们可以在室温下运行，具有确定性纠缠操作，并且具有变分量子算法 (VQA) 中使用的高效量子噪声缓解协议 [1,2]。VQA 评估在量子计算机上执行的参数化量子电路的成本函数 [3]，而经典计算机通过优化电路参数来最小化该成本。到目前为止，VQA 已在 CVQOS 中为变分特征值求解器实现 [4]。CV 平台特别适合 CV 幺正的变分编译任务 [5]。这种量子编译可用于优化量子门组合，以最大限度地减少量子算法所需的资源。
思科数据中心网络 AI/ML
为小型响应或确认数据包设置专用队列，以便它们在同一队列中等待大型数据包时不会延迟。还可以根据 GPU NIC 的流量配置文件使用多个无丢弃队列或优先级队列。Cisco Nexus 仪表板会自动检测网络延迟的异常峰值并将其标记为异常。此延迟信息以流粒度提供，并与其他相关事件（如突发和错误）相关联。实时查看网络热点可为用户提供足够的洞察力，以采取纠正措施，例如调整 QoS 阈值、增加网络容量或使用改进的负载平衡方案。为了在整个网络中统一应用这些操作，Nexus 仪表板提供了可自定义的模板和功能齐全的 API。
CCDE书面和实用考试v3.1核心技术清单
6.1 Infrastructure security 6.1.a Device hardening techniques and control plane protection methods 6.1.b Management plane protection techniques 6.1.b.i CPU 6.1.b.ii Memory thresholding 6.1.b.iii Securing device access 6.1.c Data plane protection techniques 6.1.c.i QoS 6.1.d Policy plane signaling 6.1.d.i RADIUS 6.1.d.ii TACACS+ 6.1.D.III PXGRID 6.1.D.IV SXP 6.1.e第2层安全技术6.1.E.I动态ARP检查6.1.E.I.II IPDT 6.1.E.III STP SETS SECTION 6.1.E.IV端口端口安全6.1.E.E.E.E.V DHCP DHCP Snoop Snoop 6.1.e.vi ipv6-Speci.E.E.V6-Specifififififififififibs.6.1。 6.1.e.viii MACsec (802.1AE) 6.1.e.ix MACsec in WAN environments 6.1.f Wireless security technologies 6.1.f.i WPA 6.1.f.ii WPA2 6.1.f.iii WPA3 6.1.f.iv TKIP 6.1.f.v AES 6.1.f.vi OWE
D2.1 AI随需应变平台要求
缩写 解释 AI 人工智能 API 应用程序编程接口 ASIC 专用集成电路 CPU 中央处理单元 DDA 数据驱动算法 EC2 弹性计算云 FPGA 现场可编程门阵列 eduroam 教育漫游 FTP 文件传输协议 GPU 图形处理单元 HPC 高性能计算 HW 硬件 IaaS 基础设施即服务 LPDNN 低功耗深度神经网络 LSF 负载共享设施 ML 机器学习 NLP 自然语言处理 NNM 神经网络模型 NPU 神经处理单元 PaaS 平台即服务 POSIX 便携式操作系统接口 QoS 服务质量 SME 中小型企业 SoC 片上系统 SLURM 简单的 Linux 资源管理实用程序 SSD 固态硬盘 SSH 安全外壳协议 WebDAV 基于 Web 的分布式创作和版本控制 WP 工作包
基于量子的5G专网应用...
第五代移动通信（5G）具有高带宽、低时延、低功耗等优势，可在输电、变电站、配电、用电等各个环节发挥重要作用，有效弥补传统光纤通信的弊端，深刻变革电力通信网。但5G技术应用带来的信息安全问题也逐渐凸显。基于此，提出一种基于服务质量（QoS）的量子密钥分发策略，提高5G电力专网应用方案的保密性。最后验证了量子通信在电力调度系统中应用的可行性。测试结果表明，5G专网服务质量满足电网业务的通信需求，电网模拟调度数据实际传输时延在1s左右，且无丢包现象。
基于机器学习的5G网络切片管理...
摘要 - 互联网，网络带宽和稳定性的快速发展变得越来越重要。随着用户数量的增加，如何使每个用户拥有高质量的服务（QoS）是一个紧迫的问题。5G切片允许灵活地管理每个用户的网络使用情况，这又可以优化整体网络使用情况并减少网络资源的消耗。5G切片可以灵活地管理每个用户的网络使用情况，以优化整体网络使用并减少网络资源消耗。在本文中，使用机器学习分析网络流量，并分析网络上的141个不同应用程序，并在不同的机器学习模型上进行实验。基于上述实验结果，提出了用于5G切片管理的算法。基于上述流量分析结果，我们将根据每个用户的当前网络流量动态配置和优化每个切片的资源。
推荐引用 推荐引用 Fazlollahtabar, Hamed (2021) “使用人工智能进行在线业务服务质量信息分析”，信息科学快报：第 10 卷：Iss。1，第 11 篇文章。网址：https://digitalcommons.aaru.edu.jo/isl/vol10/iss1/11
摘要：在线业务服务组合是面向服务架构中最重要的问题之一。为了应对大多数复杂的业务流程，可能不只是单一的服务，因此必须将多个服务组合起来才能达到合适的效果。组合服务将通过组合单个在线业务服务来生成。每个在线业务服务可能具有具有相似功能的不同实现，但服务质量是其与其他类似服务的不同之处。本研究正在研究基于 QoS 的在线业务服务组合，并提出用于自动化在线业务服务组合的架构。在该系统中，用户通过用户界面插入其功能性和非功能性需求，然后开发人工智能方法来优化在线业务服务的组合，以便在合理的时间内满足用户的需求。
使用 IMS 网络通过 VoLTE 和 VoWiFi 进行紧急呼叫的比较
摘要 — 紧急呼叫 (eCall) 服务是移动通信网络的重要组成部分，因为它可以帮助移动用户在警报情况下进行通信。eCall 服务已被 3G 网络广泛使用，并且可被 4G 长期演进 (LTE) 网络以及无线局域网 (WLAN) 网络使用，它们都使用 IP 多媒体子系统 (IMS) 核心。本文提供了有关如何在 IMS 上的长期演进语音 (VoLTE) 和 Wi-Fi 语音 (VoWiFi) 技术中使用 eCall 服务的指南。此外，本研究还评估了 VoLTE 和 VoWiFi 上呼叫的服务质量 (QoS)。此外，使用数据包分析器软件，详细分析了会话初始协议 (SIP) 消息头、每种技术收集用户位置信息的方式以及 VoLTE 和 VoWiFi 上 eCall 的信令过程。索引术语 — eCall、4G、VoLTE、VoWiFi