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关于数据结构和近似算法的算法进度
在大数据制度中，计算机系统和算法必须处理大量数据，使许多传统的精确算法太昂贵了。为了解决此问题，研究人员已经开发了近似算法，这些算法可以在运行时和数据结构的渐近改进方面进行一些准确性，这些精度可以有效地存储并回答有关数据集的多个查询。这自然会导致这个问题，多年来近似算法和数据结构如何改善？在这里，我们提供了一些有关此问题的见解，研究了算法和数据结构的趋势，速度和准确性之间的权衡或特定数据结构操作的运行时间之间的权衡以及特定的感兴趣问题。我们的分析基于大约300个近似算法和大约250个数据结构的数据集。对于这两个领域，我们都发现，即使到今天，研究仍然相当活跃，即使数据结构的显着或渐近增长在下降缓慢。改进也是相当异质的 - 有些问题看到了很多工作和改进，而另一些则没有看到太大的进步。此外，具有精确和近似算法的问题，约为1
Vertiv™Liebert®ITA2带电池的三阶段倒置...
y高效率：Liebert®Ita2™在双转换模式下提供高达93.4％的一流效率，在ECO模式下，在各种负载条件下，可提供高达99％的效率，从而可节省大量成本。y 1.0输出功率因数（PF）：确保最大的可用功率，使您能够连接更多的设备可节省金钱和空间。y功率因数校正：防止噪声，谐波和失真转移到连接的载荷或送回实用程序中。y延长运行时：可将多达5个字符串（10个外部电池柜）和Li-ion最多可连接到Liebert®Ita2ups，可与Liebert®Ita2UPS连接，以提供可扩展的跑步速度y高级警告状态：接收到早期的听觉和视觉警报，并视觉警报警告您对系统状态发出输入电压，输出电压，输出电动机，供应量低电量，电动机，电动机，电动机，电动机，电动机，电动机，电动机，电动机，电动机，电动机量低。y宽的输入电压范围：其尖端，稳健的组件设计有助于其容易容忍宽的输入电压和频率波动。通过允许UPS在转移到电池之前最大化用途功率来延长电池寿命。y闪电和电涌保护：Liebert®Ita2内部的瞬态电压抑制电路为连接的设备提供了额外的保护。
基因表达光谱：单个和多OMIC数据的快速密度感知光谱聚类
动机：聚类患者的浮躁数据是开发精确医学不可或缺的，因为它允许鉴定疾病亚型。当前的主要挑战是识别共享结构并降低噪声的集成多摩管数据。群集分析也越来越多地应用于单粒数据，例如，在单细胞RNA-SEQ分析中用于聚类单个细胞的转录组。该技术具有临床意义。因此，我们的动机是为了为单个和多摩尼克数据开发一种灵活而有效的光谱聚类工具。结果：我们提出了一种用于复杂的Omic数据的新光谱聚类方法。Spectrum使用一种自我调节密度感知的内核，我们开发了共享共同最近邻居的点之间的相似性。它使用张量产品图数据集成和扩散程序来减少噪声并揭示基础结构。频谱包含一种新方法，用于查找涉及特征向量分布分析的最佳簇数（K）。频谱可以自动发现高斯和非高斯结构的k。我们在21个真实表达数据集中证明了频谱相对于其他方法提供了改进的运行时间和更好的簇结果。可用性和实现：频谱可作为R cran https：//cran.r-project的R软件包提供。org/web/packages/spectrum/index.html。联系人：Christopher.john@qmul.ac.uk补充信息：补充数据可在Online BioInformatics获得。
达到最佳有效抗性估计
我们为估计n个节点M边缘无向膨胀的有效电阻的问题提供了新的算法和条件硬度。我们提供了一个r o o p m✏´1 q - 时间算法，该算法具有很高的可能性，一个r o o o pn✏´1 q-可以估计任何一对节点之间的有效抗性，从而在r o p 1 q -time中估计p 1 q -q mymultiplicative精度。因此，我们获得了一个r o p m✏´1 q - 时间算法，用于估计此类图中所有边缘的有效电阻，从而在先前快速的RO o p m✏´3 {2 Q [Chu等人的最快运行时间上改进（对于稀疏图）。al。2018]和r o p n 2 ✏´1 Q [Jambulapati，Sidford 2018]，用于一般图表，而R o P M”n✏2Q用于扩展器[Li，Sachdeva 2022]。我们通过显示有条件的下限来补充这一结果，即一组广泛的算法来计算所有对节点之间的有效电阻的估计值，需要r r⌦p n 2✏´1 {2 q-时间，改善了先前的最佳下限R r 2 p n 2 Q p n 2 p n 2 Q✏usco et usco等。al。2017]。此外，我们利用这些结果基础的工具来获得改进的算法和条件硬度，以勾勒出正面半限定矩阵的伪内的更一般问题，并估计其特征值的功能。
确保云原生容器化应用程序
摘要 - 在过去的几年中，网络安全专业人员已公开认识到集装箱技术越来越受欢迎并被众多企业使用。云本地环境在促进许多位置的应用程序创建和部署应用程序方面已经获得了巨大的动力，从而提高了灵活性和简化的开发生命周期。容器提出了不同的网络安全问题，这些问题涉及几个组件，例如图像，容器，主机，运行时，注册和编排系统。这强调了分配资源来确保容器堆栈安全性的必要性。这项研究由Aqua Security于6月21日发布，重点介绍了攻击者可能损害公司的集装箱基础架构和图像供应链的各种方法。此外，如果未采取适当的措施，他们预计未来几年将增加600％。本文研究了集装箱编排和软件供应链环境中涉及的安全因素。为了解决这些问题，实施标准化的安全性和配置控件至关重要。本研究介绍了三个广泛的方案，这些方案可以解决容器管理中普遍的安全漏洞，以及当前可访问的相应解决方案。The use cases encompass: (I) Ensuring the security of application containers by preventing misconfigurations in the orchestrator (II) Protecting application containers from potential threats posed by insecure registries (III) Implementing a shielding cloud platform to protect against hacked containers Keywords — Cybersecurity, Containers, Orchestrations, Kubernetes, Infrastructure, Software Supply chain
APMOVE：连接和自动驾驶汽车的服务迁移技术
摘要 - 在4G和5G电信系统的背景下，将云计算的能力更接近无线电访问网络（RAN），并与现有的无线电访问技术（如卫星或wifi）收敛。MEC是在移动网络边缘运行的云服务器，并使用虚拟机（VM），容器和/或功能安装和执行。CloudLet类似于MEC，该MEC由许多服务器组成，这些服务器可为连接的用户提供实时，低延迟，计算服务，以近距离接近。在连接的车辆中，可以从运行用户应用程序的云或边缘提供服务。结果，当用户跨许多MEC旅行时，有必要以透明的方式传输其应用程序，以免受到负面影响。在本文中，我们提出了一种有效的策略，将连接的用户服务从一个边缘迁移到另一个边缘，或更有可能，更有可能，转到MEC中的远程云。提出了一个数学模型，以估算分配和迁移服务的预期时间。我们的评估是基于实际的工作量迹线和流动性模式，这表明拟议的策略“ apmove”迁移了连接的服务，同时确保其性能（约0.004％–2.99％损失），降低了运行时间，因此用户的成本（约4.3％–11.63％），并最小化响应时间（〜7.45％-9.45％-9.45％-9.45％-9.45％-9.45％-9.45％-9.45％）。此外，避免了大约17.39％的迁移。我们还研究了汽车速度和网络传输速率对服务迁移持续时间，延迟和服务执行时间的影响。
a随机量子 - 算法 - 统计 - 阶段...
量子计算机可用于模拟动力学并学习量子系统的光谱，例如由某些哈密顿h h描述的构成复合分子或伴侣的相互作用粒子。相位估计[1]在统一的u = e iht上有效地解决了计算基态启用的常见光谱问题，只要我们能够有效地准备一个具有非平凡（非指数性的小）重叠的试验状态。标准相位估计的每次运行都会返回单个特征值，其精度和成功概率取决于使用u的次数。最近，已经提出了相位估计的统计方法[2-4]，其中每次运行仅使用少数几个Ancillae和较短的电路。因此，统计阶段估计可能更适合于固定和深度限制的早期耐断层量子计算机。但是，在这些方法中，单次运行给出了某些运行时j的估计器的样本，仅此运行时J，仅此操作不足以推断光谱属性。需要具有不同J值的多个运行，并且统计分析给出了表格信息，并有信心随着获得的数据量而增加。这些运行可以在多个量子计算机上大规模平行。相关地，Lin＆Tong [4]的方法不仅是其分析中的实力，而且还会从随机的集合中产生Runtimes J，因此也会产生电路。基于使用Trotter公式实现U的简单方案具有O（L）门复杂性[5-9]。阶段估计的成本（统计或标准）通常取决于哈密顿的稀疏性L，在适当的基础上分解时，诸如Pauli的基础时，哈密顿量中的术语数量。这对于化学和伴侣科学中的电子结构问题可能会过时，在n-轨道问题上，我们通常具有L = O（n 4）[10]。使用经远比轨道[11，12]来更好地求解电子电子相互作用时，这会增加到l = o（n 6）。有趣的是，下线性非cli效率o（√
基于机器的基于机器的分裂启发式启发式 -
摘要。在本文中，我们提出了一个基于机器学习的启发式启发式，用于分裂和遇到的平行布尔sat求解器。使用代理指标设计的分裂启发式方法，无论它们是看上去的还是看上去的，它是设计的，在优化后，近似于拆分产生的亚构架上的求解器运行时的真实度量。这样的指标的理由是，除了以在线方式计算时，它们已被经验证明是解决方案运行时的绝佳代理。但是，传统拆分方法的设计通常是临时的，并且不利用求解者生成的大量数据。为了解决上述问题，我们提出了一种基于机器学习的启发式启发式启发式，以利用输入公式的特征和在分裂和构架（DC）Par-allel求解器运行期间生成的数据。更准确地说，我们将分裂问题重新制定为排名问题，并为成对排名和计算最低排名变量开发两个机器学习模型。我们的模型可以根据它们的分裂质量比较变量，该变量基于从输入符号的结构属性中提取的一组功能，以及在求解器运行期间收集的动态探测统计。，我们通过在样品公式和其中的变量上的o ffl i ine收集了平行直流求解器的运行时间来得出真实标签。在每个拆分点，我们生成了候选变量的预测排名（成对或最低等级），并将公式分配在顶部变量上。我们在无痛的平行SAT框架中实施了启发式，并在编码SHA-1预映射以及SAT竞赛2018和2019基准的一组密码实例上评估了我们的求解器。与基线无痛求解器相比，我们从最近的SAT比赛（例如TreenGeling）中求出了更多的实例。此外，我们比这些顶级求解器在加密基准测试中要快得多。
航空货运装载规划问题 - KIT
航空货运业的一个主要运营规划问题是如何安排飞机上的货物，以便安全且有利可图地飞行。因此，每次飞行都必须解决一个具有挑战性的规划难题。除了复杂性之外，规划如今大多是手动完成的，这是一个耗时且解决方案质量不确定的过程。关于航空货运装载问题的文献很少，而且这个术语在不同的子问题中的使用含糊不清，例如选择集装箱、将物品装入集装箱或将集装箱装入飞机。所有提出的模型都只关注实践中更大的规划问题的某些方面。此外，文献中没有涉及一些实际方面。在这项工作中，我们全面概述了我们工业合作伙伴的运营实践中看到的空运货物装载规划问题。我们正式确定了它的要求和各个利益相关者的目标。此外，我们开发和评估合适的解决方案。因此，我们将问题分解为四个步骤：飞机配置、集结调度、空运货物码垛以及重量和平衡。我们主要采用混合整数线性规划来解决这些步骤。通过添加滚动时域规划方法和基于逻辑的 Benders 分解 (LBBD)，进一步分解两个子问题。实际的三维包装问题作为子问题中的约束程序得到解决
设计可交换电池组的设计-Diva
抽象背景由于过去十年的技术进步，电动汽车市场已迅速扩展，关键的推动力是开发具有更高能量密度，更快充电速度和寿命更长的高性能电池。建筑设备行业在电气化方面面临着独特的挑战，包括高功率需求，延长的运营时间以及最少的停机时间。为了应对这些挑战，沃尔沃建筑设备正在调查电池交换系统解决方案，该解决方案允许快速换台，减少停机时间和与机器的脱钩寿命。这项研究的目的是设计用于电池交换系统的电池组，同时回答以下研究问题：RQ1：在设计用于建筑设备的电池组时，电池模块，机架和辅助系统的哪种配置可实现最高的能量密度？rq2：设计电池模块，机架和辅助系统以实现用于施工设备的电池组的最高能量密度时，应考虑哪些因素？方法这个项目遵循Ulrich等人的有限版本。的（2019）产品开发过程，重点介绍了电池交换系统的概念开发和系统级设计。采用了一种归纳研究方法，从访谈，文献，文件和会议中收集了定性和定量数据，以对项目挑战产生整体理解。使用诸如前向和向后滚雪球之类的技术，使用多个数据库中的相关关键字进行了结构化文献审查。数据分析方法（包括对话分析）被用来构建和分析收集的数据，确保通过三角测量确保有效性和可靠性，并与沃尔沃的专家进行交叉引用。实证研究是通过基准测试和案例研究进行的，从内部文档和与产品开发人员进行沟通的规格和定性见解提供了定量数据。这些发现构成了迭代概念生成过程，强调了在早期阶段探索各种可能性的重要性。结论设计过程涉及评估先前的电池组解决方案，这些解决方案在预定义的约束中工作，例如使用特定的外壳，内部开发的电池模块，辅助组件，同时满足一组利益相关者的需求。由于电池组有新的内部布局，因此也开发了一些支持电池模块的辅助组件和一个支撑电池模块的机架。这导致了一个概念电池组，从理论上讲，其能量密度比以前的电池组解决方案高30％。提出的解决方案使沃尔沃建筑设备能够通过在给定约束内最大化存储容量来提供更长的运行时的机器和提高生产率。关键字：电池交换，电池组，产品开发，概念生成，建筑设备，设计，电池模块布局。