CloudVision是一种用于工作负载编排和工作流程自动化的网络范围的方法,作为加速计算的交钥匙解决方案。CloudVision在整个网络,拓扑,监视和可见性的网络上扩展了EOS Publish-Subscribe架构架构架构。CloudVision与Arista验证的设计(AVD)结合使用,使模板驱动的自动配置模型可以在所有网络元素上确定地部署,从而实现具有最小用户输入的最佳实践配置参数。与用于计算主机的Arista AI代理结合使用时,配置一致性和可见性将扩展到计算平台,以改善集群部署时间,操作稳定性和端到端遥测。
月份; p = 0.015,p = 0.033,p = 0.041;早产次:1个月时为6.8±2.3%,3个月时为7.1±2.1%,在6个月时为7.2±1.9%; p = 0.015,p = 0.022,p = 0.031)。AHRE患病率从1个月的9.7±2.3%增加到3个月时的18.1±4.1%,在6个月时为23.3±5.9%。但是,这些关联在6个月后减少,在1年和2年时持续较少。接收器工作特征曲线分析确定了1个月的94.5%心房起搏百分比截止比例,敏感性为68%,特异性为82%[曲线(AUC)下的面积(AUC):0.806,P <0.001],在3个月时截止94%,敏感性和特异性为68%和901%,<0.8001,<0.8001。对于模式开关发作,1和3个月的1.5截止值分别产生73%和74%的敏感性,分别为99%和98%(AUC:0.890和0.895和0.895,p <0.001)。
他们提供了与统一访问数据平面(UADP)2.0和UADP 3.0的ASIC体系结构有关的Cisco Catalyst 9000系列开关的完整收敛。该平台运行一个开放的Cisco iOS XE,该XE支持模型驱动的可编程性,具有托管容器的能力,并在交换机内本身运行第三方应用程序和脚本(借助X86 CPU架构,本地存储,本地存储和更高的内存足迹)。本系列构成了SD-Access的基础构建块,这是Cisco的Lead Enterprise Architecture。
摘要 - 深处增强学习(DRL)已成为制定排队网络中控制策略的强大工具,但是在这些应用程序中,多层多层感知器(MLP)神经网络的常见使用具有重要的缺点。MLP体系结构虽然多才多艺,但通常会遭受样本效率差和过度合适的培训环境的趋势,从而导致新的,看不见的网络的次优性能。响应这些问题,我们引入了开关型神经网络(STN)体系结构,旨在提高排队网络中DRL策略的效率和概括。从传统的非学习政策中的STN杠杆作用模式,确保在类似状态下进行一致的行动选择。这种设计不仅简化了学习过程,而且还通过减少过度效果的趋势来促进更好的概括。我们的作品提出了三个关键贡献:首先,STN的开发是MLP的更有效替代方案;其次,经验证据表明,在各种培训方案中,STN在各种培训方案中实现了卓越的样本效率。第三,实验结果表明,STN在熟悉的环境中与MLP性能相匹配,并且在新设置中的表现明显优于它们。通过嵌入特定领域的知识,STN增强了近端策略优化(PPO)算法的有效性而不损害性能,这表明其适合各种排队网络控制问题。
摘要 目的 本研究旨在了解对 Janus 激酶抑制剂 (JAKi-IR) 反应不足的类风湿关节炎 (RA) 患者的特征并评估后续治疗的疗效和安全性。 方法 本研究纳入 434 例开始接受 JAKi 治疗的 RA 患者。JAKi-IR 患者是指因反应不足或开始 JAKi 治疗后 26 周内未达到低疾病活动度而改用其他药物的患者。在 JAKi-IR 患者中,分析在换药治疗 26 周后换用生物制剂抗风湿药 (bDMARDs) 或循环的靶向合成抗风湿药的疗效和安全性。 结果 JAKi-IR RA 患者占 31.8% (n=138/434)。多元逻辑回归确定了导致 JAKi-IR 的因素,例如之前使用多种无效的 bDMARDs 和 JAKi 剂量不理想。在比较换用另一种 JAKi(n=31)的 JAKi-IR 类风湿性关节炎患者和换用 bDMARD(n=45)的患者时,患者背景没有差异。在换用另一种 JAKi 的患者中,临床疾病活动指数 (CDAI) 评分在第 26 周有所改善,缓解率更高,而保留率和不良事件保持相似。轨迹分析确定了三种 CDAI 反应模式,其中“治疗反应”组在换用另一种 JAKi 时显示出快速而持续的改善。该组的多元逻辑回归确定另一个 JAKi 周期是治疗反应的关键因素。结论 在 JAKi-IR 类风湿性关节炎患者中,换用 JAKis 比换用 bDMARD 更有效,且安全性和保留率没有差异。这项研究表明,换用另一种 JAKi 可能适合患有 JAKi-IR 类风湿性关节炎的患者。
突触可塑性对于模仿感觉知觉、学习、记忆和遗忘具有基本意义。[1 − 3] 它通过控制突触前事件的发生来加强或削弱神经元间的连接,以突触后电流 (PSC) 为输出,从而实现对过程的定量监测。[4,5] 例如,通过重复的突触前刺激可以实现促进,从而增强超快突触传递和记忆巩固。[6] 相反,相反的过程是抑制,它代表一种抑制操作,避免过度兴奋并维持神经网络的稳定性。 [7] 由于突触可塑性在人工智能中起着促进人机交互的关键作用,人们投入了大量精力利用有机共轭材料模拟生物突触,旨在编码和放大信息。 [8 − 16] 特别是电解质门控有机材料在通道中结合了电荷传输和电化学掺杂, [17 − 19] 因此它们代表了赋予突触装置独特电性能的多功能平台。 [20 − 23] 将它们集成到光电装置中的努力导致了有机电化学晶体管 (OECT) 的发展。 [19] 作为电子突触,OECT 中离子掺杂和去掺杂的动力学已经被开发来模拟促进和抑制行为。 [10,20] 作为一种模型系统,电解质门控的 PEDOT:PSS 因可移动离子和聚合物骨架之间的可逆电化学相互作用而受到研究。[9,11] 在静电门控下,移动阴离子被驱动掺杂通道,增加通道电导率,从而产生促进作用。通过反转静电门控的极性,渗透到通道中的阴离子被提取出来,从而有可能按照抑制过程恢复到原始状态。通过掌握这种极性诱导的开关,已经实现了各种具有复杂功能的有机突触。[15] 在使用水性电解质[9,10,16]离子凝胶[14,17,23]和聚电解质门控[12]时,它们同时以电子双层 (EDL) 的形成为特征
使用本指南安装硬件并执行QFX5120开关的初始软件配置,常规维护和故障排除。完成本指南中涵盖的安装和基本配置过程后,请参阅Junos OS文档以获取有关更多软件配置的信息。
基于电阻开关存储器(也称为忆阻器或 RRAM)的新型计算架构已被证明是解决深度学习和脉冲神经网络能源效率低下问题的有前途的方法。然而,电阻开关技术尚不成熟,存在许多缺陷,这些缺陷通常被认为是人工神经网络实现的限制。尽管如此,可以利用合理的可变性来实现高效的概率或近似计算。这种方法可以提高稳健性、减少过度拟合并降低特定应用(如贝叶斯和脉冲神经网络)的能耗。因此,如果我们将机器学习方法适应电阻开关存储器的固有特性,某些非理想性可能会成为机会。在这篇简短的评论中,我们介绍了电路设计的一些关键考虑因素和最常见的非理想性。我们通过成熟的软件方法示例说明了随机性和压缩的可能好处。然后,我们概述了利用电阻开关存储器的缺陷的最新神经网络实现,并讨论了这些方法的潜力和局限性。