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Engie Solutions，可持续领土和工业家服务的地热专家
在人类规模上，以及考虑到地下水的体积，相当于数千亿立方米，这种热水的自然资源被认为是取之不尽的，尤其是在同一储层中重新注入所产生的地热水。与普遍的看法相反，没有干燥资源的风险，因为水通过地质层次行走而连续变暖。
移动边缘计算的深图强化学习：挑战和解决方案
随着物联网（IoT）的服务质量的提高（QoS）要求，移动边缘计算（MEC）无疑已成为一个新的范式，用于在用户设备（UE）附近找到各种资源，以减轻骨干iot Net-Net-Net-Net-Works的工作量。深度加固学习（DRL）已成为首选的概念，这主要是由于它可以指导每个用户设备（UE）在动态环境中做出适当决策的能力。但是，传统的DRL算法无法完全利用MEC图中设备之间的关系。在这里，我们指出了两个典型的IoT方案，即，当在UES和交叉分布式服务的编排中生成资源受限的边缘服务器（ESS）中的依赖任务时，任务卸载决策制定，其中系统成本是通过编排层次结构网络最小化的。为了进一步增强DRL的性能，图形神经网络（GNN）及其变异性为广泛的物联网场景提供了有希望的概括能力。我们相应地为上述两个典型情况提供了混凝土解决方案，即图形神经网络策略优化（GNNPPO）和图形神经网络工作 - 工作 - 工程 - 工程增强学习（GNN-MRL），它们将GNN与受欢迎的Actor-Critic方案和新开发的MRL结合在一起。最后，我们指出了四个有价值的研究方向，用于探索AI授权MEC环境的GNN和DRL。
无标题 - 国际核信息系统 (INIS)
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低地球轨道卫星星座中的多卫星协作信息通信和位置感知
摘要 — 综合感知与通信 (ISAC) 和无处不在的连接是第六代 (6G) 网络的两种使用场景。在此背景下，低地球轨道 (LEO) 卫星星座作为 6G 网络的重要组成部分，有望在全球范围内提供 ISAC 服务。在本文中，我们提出了一种新颖的双功能 LEO 卫星星座框架，该框架使用相同的硬件和频谱同时实现多个用户设备 (UE) 的信息通信和感兴趣目标的位置感知。为了在动态环境下有限的无线资源内提高信息传输速率和位置感知精度，我们根据 LEO 卫星星座的特点，通过联合优化通信波束成形和感知波形，设计了一种多卫星协作信息通信和位置感知算法。最后，给出了大量的仿真结果，以证明所提算法的竞争性能。
最佳节能数据中心设计实践指南
• 第 18 页：需要在第 18 页第一段后添加新部分：（粗体标题）能源再利用效率 (ERE)（正文） ERE 定义为运行数据中心设施的总能量减去再利用能量与所有 IT 设备消耗的总能量之比： ERE = 冷却+电力+照明+IT-再利用 IT IT 设备能源 IT 进一步研究 PUE 和 ERE 的属性会产生另一个重要结果。 PUE 的值范围在数学上从 1.0 到无穷大。 PUE 为 1.0 意味着带到数据中心的 100% 电力都用于 IT 设备，没有用于冷却、照明或其他非 IT 负载。 对于 ERE，范围是 0 到无穷大。 ERE 允许小于 1.0 的值。 ERE 为 0 意味着带入数据中心的 100% 能量在数据中心控制量之外的其他地方被重新利用。
深度预测的对比度学习-IRIS
深度预测是几种计算机视觉应用程序的核心，例如自动驾驶和机器人技术。通常将其作为回归任务进行表达，其中通过网络层估算深度阀。不幸的是，很少探索深度图上值的分布。因此，本文提出了一个新颖的框架，结合了对比度学习和深度预测，使我们能够更加关注深度分布，从而对整体估计过程进行改进。有意地提出了一个基于窗口的对比学习模块，该模块将特征映射划分为非重叠的窗口，并在每个窗口内构造对比损失。形成和排序正面和负对，然后在代表空间中扩大两者之间的间隙，约束深度分布以适合深度图的特征。对Kitti和NYU数据集的实验证明了我们框架的有效性。
nautadutilh现代奴隶制陈述2024
2组织Nautadutilh是一家国际律师事务所，从事荷兰，比利时和卢森堡法律。我们在阿姆斯特丹，鹿特丹，伦敦，纽约，布鲁塞尔和卢森堡设有办事处。在我们的业务模型上提供的信息可以在我们的公司FACTSHEET和我们的法律信息部分上在线找到。nautadutilh承认其责任维护法治并符合我们的专业标准。我们的业务完整性标准总结了我们的核心专业效果和原则，它们提供了从事日常业务的指导。作为专业服务提供商，我们评估我们业务中现代奴隶制的总体风险相对较低。我们承认，现代奴隶制和人类贸易的可能风险主要在我们的供应链中。
在气孔门处争夺生存
气孔是植物与植物病原体之间的战场。植物可以感知病原体，从而诱导气孔关闭，而病原体则可以利用其植物毒素和诱导物克服这种免疫反应。在这篇综述中，我们总结了气孔-病原体相互作用的新发现。最近的研究表明，在细菌感染过程中，气孔运动继续以关闭-打开-关闭-打开的模式发生，这为气孔免疫带来了新的认识。此外，除了研究透彻的拟南芥-假单胞菌病原系统之外，典型的模式触发免疫途径和离子通道活动似乎在植物-病原体相互作用中很常见。这些发展有助于实现作物改良的目标。研究完整叶片的新技术和可用组学数据集的进展为理解气孔门的战斗提供了新方法。未来的研究应致力于进一步探讨与气孔免疫相关的防御与生长之间的权衡，因为目前我们对它知之甚少。
线性方程组的 HHL 算法 - PhysLab
HHL 算法由 Aram Harrow、Avinatan Hassidim 和 Seth Lloyd 于 2009 年提出，用于利用量子计算原理求解线性方程组。为了求解这样的系统，我们将问题表示为 A | x ⟩ = | b ⟩ 的形式，其中 | x ⟩ 和 | b ⟩ 是归一化向量，A 是厄米矩阵。该过程涉及利用量子相位估计 (QPE) 子程序查找矩阵的特征值。这反过来又利用了逆量子傅里叶变换 (QFT)。然后使用确定的特征值实现受控旋转，以有效地找到矩阵 A 的逆。这使我们能够计算 | x ⟩ = A − 1 | b ⟩ 。最后一步是取消计算相位估计。接下来我们讨论该算法在物理硬件上的逐步实现，并在IBM量子计算机上模拟结果。最后，我们将经典算法的运算次数与有望大幅提高计算速度的HHL算法进行比较。
数据素养：我们如何为未来做准备
当我们的军队经历了数十年来最大的跨跨地层之一，我们正在1940年代初期的路易斯安那州演习进行现代版本。使用新套件，编队和功能进行实验和培训。5，无论是通过C2修复，接触中的转换还是从战斗练习到与盟友的训练，我们都在全球范围内尝试新功能，不仅要研究哪些新的，令人兴奋的套件，还可以在规模上和各种条件下最佳地利用我们的现代力量。6具有新的数字功能的舞蹈舞蹈，我们正在尝试如何在当前和未来的运营环境中最好地拍摄，移动和交流。无论我们投资哪种新物资，如果没有士兵和领导人，他们都无法通过精神敏捷，信心和对在任何战场上统治，战斗和胜利的最佳方法的所有工具进行所有可用的工具。