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mwcapital和caixabank探索数据计算的潜力，朝着可持续消耗模型
巴塞罗那，2025年3月3日。- 移动世界首都巴塞罗那（Mwcapital）和Caixabank在MWC25的公民中促进数据计算和人工智能的潜力。通过教育和互动的体验，两个实体使用户能够对其个人碳足迹进行大致计算，并了解他们可以在日常生活中应用的变化，以实现更环保的生活方式。
采访了Lenovo of车辆计算副总裁-Autotechinsight
技术与汽车行业之间的合作对于相互学习和进步至关重要。在接下来的5 - 10年中，彼此快速有效地学习的能力将是成功的关键。这不是一场竞争，而是一项合作的努力，以利用优势并推动创新。大型语言模型有可能通过提高驾驶体验并提高汽车制造商的生产率来彻底改变汽车行业。这些模型可以更好地了解驾驶情况，从机舱收集信息并协助复杂的汽车功能解释和设计决策。流动性的兴起 - 服务为消费者提供了选择，可以选择拥有汽车或支付出行服务。有些人认为无人驾驶汽车会很昂贵，但重要的是要注意，随着计算机电源的下降，4级和2级++自动驾驶车辆的更实惠的选择将共存。
糖尿病，全身性炎症和过度活跃的膀胱
其复杂性限制了融合能量和高能量应用中的进步，由等离子体物理学，超出经典计算限制的多尺度现象驱动。这些变革性解决方案，尤其是在等离子体模拟中，为指数加速是可能的，代表了对可持续能源和极端国家研究的突破的重要希望。在这篇综述中，量子计算（QC）被探索为通过提供融合能和高能系统等应用来推动等离子体物理模拟的一种手段。这包括用于模拟湍流，波粒相互作用以及具有接近量化效率的磁流失动力学（MHD）不稳定性的计算方法。我们表明，通过将QC整合到等离子研究中，可以求解大规模的线性方程，计算特征值并优化复杂系统，比经典方法更好。本讨论研究了血浆物理学的量子计算的潜力，突出了其当前局限性，包括硬件限制以及对适用于精确模拟复杂等离子体现象的专门算法的需求。尽管存在这些挑战，QC仍有可能显着改变血浆建模并加快融合反应器的发展。QC代表了一种新的方法，可以使工程师摆脱计算瓶颈，提供了对可持续能量突破所需的血浆行为前所未有的观点。这项工作的结果强调了在等离子体物理学外面持续的重要性，以实现质量控制在推进高能科学方面的全部潜力。
量子计算中的金融科技前沿，分形和区块链分布式分类帐：范式移动和开放创新
摘要：在热门研究主题中，金融科技在最新的技术应用方面领先于趋势。各种科学中相对较新的新兴范式，例如几何（分形），物理（量子）和数据库系统（分布式分类帐 - 窗口），似乎在很大程度上促进了财务行业的框架更大的变化，这也带来了一些担忧（网络临时）。对这些新模型（及其潜在技术）的合理潜在影响进行一致而广泛的研究，然后通过SWOT分析进行了测试，作为这项研究的主要目的。威胁和机遇始终是由技术进步（革命）的引入而内在驱动的。这项研究证实了信息可用性以及每个发现与科学不同领域的交叉应用的互连的日益增加，这确定了通过经济范式明显的巨大变化所确定的革命的迅速连续。不断增长的计算能力和越来越强大的预测软件的开发导致了竞争性，极具动态性和具有挑战性的系统。在这种情况下，如历史所示，市场集中的可能性很大，但是，只有少数公司（数字巨头）可以负担开发这些技术，从而巩固其优势。
在材料实施策略中，物理储层计算的纳米纳米网络
抽象物理储层计算（RC）代表一个计算框架，可利用可编程物质的信息处理能力，从而实现具有快速学习和低训练成本的能源有效神经形态硬件。尽管自组织的回忆网络已被证明是物理储层，能够从时空输入信号中提取相关特征，但多发纳米网络为计算实施的新型策略开辟了可能性。在这项工作中，我们报告了Materia RC的实施策略，并具有自组装的回忆网络。除了显示自组织纳米线网络的时空信息处理能力外，我们还通过模拟显示，新兴的集体动力学允许RC非常规实现，其中相同的电极可以用作储层输入和输出。通过在数字识别任务上比较不同的实施策略，模拟表明，非常规实现允许降低硬件复杂性，而无需限制计算能力，从而为在Materia计算中充分利用的新见解提供了对神经形态系统合理定义的全面优势。
在材料实施策略中，物理储层计算的纳米纳米网络
抽象物理储层计算（RC）代表一个计算框架，可利用可编程物质的信息处理能力，从而实现具有快速学习和低训练成本的能源有效神经形态硬件。尽管自组织的回忆网络已被证明是物理储层，能够从时空输入信号中提取相关特征，但多发纳米网络为计算实施的新型策略开辟了可能性。在这项工作中，我们报告了Materia RC的实施策略，并具有自组装的回忆网络。除了显示自组织纳米线网络的时空信息处理能力外，我们还通过模拟显示，新兴的集体动力学允许RC非常规实现，其中相同的电极可以用作储层输入和输出。通过在数字识别任务上比较不同的实施策略，模拟表明，非常规实现允许降低硬件复杂性，而无需限制计算能力，从而为在Materia计算中充分利用的新见解提供了对神经形态系统合理定义的全面优势。
Edgair：Enterprise Edge Computing
需要在处理中心的实时位置进行扫描仪的大量数据。具有本地数据存储和可靠的平台，可允许客户无缝操作。Edgair嵌入式已部署在客户位置/物流中心，提供了一个用于数据处理和存储的下一级平台，即使在安全平台上，即使在季节性的季节性时间中，也可以在不中断的情况下运行虚拟化工作负载。这种支持的数字转换以及维护成本的降低和机器的正常运行时间。
通过在线加固学习中的多租户边缘计算中的缓存分配
摘要 - 我们在此工作边缘计算（EC）中考虑在多租户环境中：资源所有者，即网络运营商（NO），虚拟资源使资源虚拟化，并允许第三方服务提供商（SPS-租户）运行他们的服务，这可以多样化，并且具有异质要求。由于确保保证，NO无法观察到已加密的SPS的性质。这使资源分配决策具有挑战性，因为它们必须仅基于观察到的监视信息进行。我们专注于一个特定资源，即缓存空间，部署在某个边缘节点中，例如一个基站。我们研究了关于如何在几个SP中分区缓存的决定，以最大程度地减少上游流量。我们的目标是使用纯粹的数据驱动的，无模型的增强学习（RL）优化缓存分配。与RL的大多数应用程序不同，RL的大多数应用程序在模拟器上学习了决策策略，我们认为没有以前的知识可用于构建这种模拟器。因此，我们以在线方式应用RL，即通过直接扰动实际系统并监视其性能的变化来学习策略。由于扰动会产生虚假的流动，因此我们也限制了它们。我们在模拟中表明，我们的方法迅速融合了理论最佳，我们研究了它的公平性，对几种情况特征的敏感性，并将其与最先进的方法进行比较。我们的代码复制结果可作为开源。1