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技术愿景和建筑v1.1 -Finternet
印度有效地利用并扩大了DPI来弹射其数字经济的前进，绕过了数十年的传统进步。dpi在大规模正式化中发挥了作用，可以访问服务并促进各个部门的无缝交易。印度的ID基础架构（AADHAAR），可验证的身份系统（发给1.39亿多的用户），提供超低成本的身份验证和EKYC服务。该国可以通过使其公民获得正式的金融服务和负担得起的移动连通性来超越多年的进步。统一的付款接口已彻底改变了印度的付款环境，使数字付款无处不在，并使公众负担得起。支付部门目睹了一个实质性的飞跃； 1.5 MN POS终端至50 MN商人接受点，每年超过2吨的数字支付用户50 MN用户。可验证的凭据（VC）是个人数据共享的有力手段 - 用户控制，包含，多模式（在线/离线）和异步。他们的扩大规模是在各种用例中进行的，从身份文件，疫苗接种证书和收入证书到等级卡，这是已发行给249多名MN用户的6.2+ BN凭证所证明的。财务数据共享框架（也称为帐户汇总者2）已将其财务数据作为数字资本授权，使他们能够控制和共享数据以访问各种
TouringMachines：动态、合理、移动代理的架构
自动化工厂、核电站、电信中心和空间站等设施的计算机控制操作环境正变得越来越复杂。随着这种复杂性的增加，使用集中管理和调度策略来控制此类环境将变得越来越困难，这些策略既能应对意外事件，又能灵活应对可能随时间发生的操作和环境变化。解决这个问题的一个越来越有吸引力的方法是将此类操作的控制权分配给许多智能的、能够完成任务的计算代理。现实世界领域可能由多个代理组成。在这样的领域中，代理通常会执行许多复杂的任务，这些任务需要在一定程度上关注环境变化、时间限制、计算资源界限以及代理的短期行动可能对其长期目标产生的影响。在现实世界中操作意味着必须在时间和空间的多个粒度级别上处理意外事件。虽然代理必须保持反应能力才能生存，但如果代理要与其他代理协调其行动并以有效的方式处理复杂任务，则需要一定程度的战略和预测决策。本论文提出了一种新的集成代理架构，旨在为具有
sea-baths-as-as-An-exampleable-achitectuct-
到19世纪的最后三分之一，西班牙莱万特（Levante）培养了许多海浴结构，但目前只有圣安东尼奥（San Antonio）的海水浴场（San Antonio's Sea Bath）仍然伸出默西亚（Murcia）的Mar Menor。关于这些位于穆尔西亚和艾里坎特的海岸建筑的历史文档使我们能够研究这些建筑类型，以此作为旨在将其产品与自然协调的设计过程的方法。所有历史地图和计划，图纸和照片在建筑物过程的每个阶段都最少使用能量，除了低维护和未来的总回收利用外，还传达了系统化执行的整个过程。对海岸建筑设计的改编是这些传统建筑的最重要方面之一。本文展示了对不同建筑，结构和建设性解决方案的研究，其特征在于使用固定和可移动的轻质结构以及桩系统的演变。可移动的功能和组装的简单性使我们能够谈论一个无生态足迹的可持续建筑示例。关键词：海水，生物气候建筑，生态足迹，木制建筑，可移动。
神经元的反向迁移：探索大脑的进化体系结构
早期的研究主要集中在神经发生（大脑中神经元的产生）和快速的神经元迁移均在胚胎发育的早期朝着一个方向移动。但研究人员发现，神经元在出生后慢慢移动以调整其最终位置，而神经元的产后反向运动导致了从三层皮层到六层新皮层的进化过渡。他们认为，如果没有反向运动，只有紧凑的三层皮层才能发展出来，而稀疏的六层新皮层的正确形成是不可能的。
kan-mixers：
由于其有效的性能，卷积神经网络（CNN）和视觉变压器（VIT）架构已成为解决计算机视觉任务的标准。此类架构需要大量的数据集，并依靠卷积和自我注意操作。在2021年，MLP-Mixer出现了，与CNN和VIT相比，仅依赖于多层感知器（MLP）并取得极具竞争力的结果。尽管在计算机视觉任务中表现良好，但MLP混合体架构可能不适合图像中的精制功能提取。最近，提出了Kolmogorov-Arnold网络（KAN）作为MLP模型的有希望的替代品。kans有望提高与MLP相比的准确性和可解释性。因此，目前的工作旨在设计一种新的基于混音器的架构，称为Kan-Mixers，使用KAN作为主要层，并根据几个性能指标在图像分类任务中评估其性能。作为主要结果，Kan-Mixers模型在时尚摄影和CIFAR-10数据集中优于MLP，MLP-Mixer和KAN模型，分别为0.9030和0.9030和0.6980，分别为平均精度。
spikeatConv：用于节能神经形态视觉处理
尖峰神经网络（SNNS）代表了向更有能力和生物学上合理的计算模型转变的范式的最前沿。作为第三代神经网络技术，通过模拟生物神经加工的事件驱动的特征，SNN是传统机器智能系统的有前途的替代方案（Maass，1997）。SNN的吸引力是多方面的，它们的能力不仅可以在较低的功耗下运行，还可以以紧密反映大脑时空动态的方式进行计算（Roy等，2019）。SNN的基于尖峰的通信协议特别适合稀疏和异步计算，使其非常适合在神经形态芯片上部署。这些芯片旨在模仿大脑的神经结构，利用SNN的固有稀疏激活模式实现了显着的能量效率改善（Li等，2024; Frenkel等，2023; Merolla et al。; Merolla et al。，2014; Davies et al。，2018; davies et al。，2018; pei; pei et al an al et al et al。
自动化深瓶颈残留82层建筑...
尽管在过去的二十年中，全世界的孕产妇死亡率下降，但低收入国家和高收入国家之间存在很大的差距，其中94％的孕产妇死亡率集中在低收入和中等收入国家。超声是一种普遍的诊断工具，用于监测胎儿的生长和发育。尽管如此，即使对于熟练的超声师来说，以准确的解剖结构获得标准的胎儿超声平面也被证明具有挑战性和时间密集型。因此，为了确定超声图像的常见母胎胎儿，需要自动化的计算机辅助诊断（CAD）系统。已经提出了一种新的基于剩余的瓶颈机制的深度学习体系结构，其中包括82层深度。所提出的体系结构添加了三个残差块，每个块包括两个高速公路路径和一个跳过连接。此外，在每个残留块之前，已经添加了一个尺寸为3×3的卷积层。在训练过程中，使用贝叶斯优化（BO）而不是手动初始化初始化了几个超级参数。深度特征是从平均合并层中提取的，并执行了分类。在分类过程中，计算时间发生了增加；因此，我们提出了一种改进的基于搜索的飞蛾火焰优化算法，以进行最佳特征选择。然后根据所选功能使用神经网络分类器对数据进行分类。实验阶段涉及对超声图像的分析，专门针对胎儿脑和常见的母亲胎儿图像。所提出的方法可实现78.5％和79.4％的脑胎儿平面和常见母体胎儿平面的精度。与几个预训练的神经网和最先进的（SOTA）优化算法的比较显示出提高的精度。
基因组疼痛的基因发现和多效性结构在全基因组的关联研究中> 120万个人
Kranzler博士是Altimmune和Clearmind Medicine的咨询委员会成员； Sobrera Pharmaceuticals和Altimmune的顾问；来自Alkermes的研究人员提出的研究的研究资金和药物供应的接受者；美国临床心理药理学学会的酒精临床试验计划的成员，在过去三年中得到了Alkermes，Dicerna，Dicerna，Ethypharm，Imbrium，Indivior，Kinnov，Kinnov，Lilly，Otsuka和Pear的支持；以及美国临时专利的发明者“丁丙诺啡治疗反应的多功能基因组协会荟萃分析”。
模拟飞行任务中的认知负载识别
量子卷积神经网络（QCNN）代表量子机学习中的一种有希望的方法，为量子和经典数据分析铺平了新方向。由于缺乏贫瘠的高原问题，训练量子神经网络（QNN）及其可行性，这种方法特别有吸引力。但是，将QCNN应用于经典数据时会产生一个限制。当输入量子数的数量为两个功率时，网络体系结构是最自然的，因为每个池层中的数量减少了两个倍。输入量子位的数量确定可以处理的输入数据的尺寸（即功能数量），从而限制了QCNN算法对现实世界数据的适用性。为了解决此问题，我们提出了一个QCNN体系结构，能够处理任意输入数据尺寸，同时优化量子资源（例如辅助量子器和量子门）的分配。这种优化不仅对于最大程度地减少计算资源很重要，而且在嘈杂的中间量子量子（NISQ）计算中至关重要，因为可以可靠地执行的量子电路的大小是有限的。通过数值模拟，我们基准了具有任意输入数据维度的多个数据集的各种QCNN体系结构的分类性能，包括MNIST，Landsat卫星，时尚 - 纳斯特和电离层。结果验证了提出的QCNN体系结构在利用最小资源开销的同时实现了出色的分类性能，当可靠的量子计算受噪声和缺陷限制时，提供了最佳解决方案。
差距分析和拟议的基于区块链的体系结构
摘要：可再生能源的异构和分散的性质对于传统和集中式IT网格基础设施而言实在是太多了。区块链技术可以解决许多相关的挑战。本文概述了网格系统基础架构的最新技术层，这是一种使用区块链技术的未来状态和GAP分析。本文还为支持区块链的未来状态以及使用区块链技术，能够确保凭证和智能合约的拟议混合体系结构提供了一系列建筑要求。该体系结构可以唯一支持对可再生能源至关重要的技术层，包括系统体系结构，注册表，网格管理，计费，隐私和互操作性。