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使用知识图谱和以人为本的人工智能构建可重构供应链：一个研究框架
供应链的配置和运作与企业的成功息息相关，多年来一直是学术界和工业界关注的话题。许多供应链都高度优化，注重效率和利润，因为企业将全球化、低关税和稳定的贸易规则视为理所当然。然而，近年来，全球形势变得越来越不稳定，最近发生的几起事件暴露了全球供应链的脆弱性。特别是 COVID-19 大流行导致全球不同地区的工厂暂时关闭，影响了供应链。再加上中美贸易战、英国脱欧或苏伊士运河暂时堵塞等其他事件，这些中断成为严重威胁，导致不同产品短缺。更严格的准入规定导致交货时间更长、更不可预测，并破坏了库存不足的长距离供应链。目前，由于极端天气事件更频繁，以及由气候变化引起的新传染病爆发，情况似乎不会很快好转。
Xuelin Cao、Bo Yang、Chongwen Huang、Chau Yuen、Marco Di Renzo 等人。可重构智能表面辅助无线网络的人工智能辅助 MAC：挑战与机遇。 IEEE 通信杂志，2021 年，10.1109/mcom.001.2001146。hal-03357949
HAL 是一个多学科开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
可重构天线及其应用的概述和最新进展
摘要。可重构天线代表了现代无线通信的一项关键创新，可动态控制天线频率、辐射模式和极化等参数。这种适应性对于满足下一代通信系统日益增长的需求至关重要，包括 5G/6G 网络、认知无线电和物联网 (IoT)。通过集成 PIN 二极管、MEMS 和可调材料等技术，可重构天线可以适应不同的环境和操作条件，在带宽、效率和干扰缓解方面提供增强的性能。该领域的最新发展侧重于小型化、多频带操作以及与人工智能 (AI) 等先进技术的集成以实现智能重构。超材料和液晶等智能材料为实现天线设计的更大灵活性提供了新方法。可重构天线的应用正在扩展到各个领域，从航空航天和国防到医疗保健和可穿戴设备。尽管取得了重大进展，但在优化成本、功耗和可靠性方面仍然存在挑战。
基于 MoS2/PdSe2 异质结构和电荷陷阱栅极堆栈的可重构偏振光电探测器
1 中国科学院物理研究所北京凝聚态物理国家实验室，北京 100190；baiqinghu@iphy.ac.cn (QB)；yangguo@aphy.iphy.ac.cn (YG)；azjin@iphy.ac.cn (AJ)；quanbaogang@iphy.ac.cn (BQ)；hfyang@iphy.ac.cn (HY)；blliu@iphy.ac.cn (BL) 2 中国科学院大学物理学院，中国科学院真空物理重点实验室，北京 100190 3 松山湖材料实验室，东莞 523808；liangqijie@sslab.org.cn 4 深圳大学射频异质集成国家重点实验室，深圳 518060；2200434018@email.szu.edu.cn (TL) wgliao@szu.edu.cn (WL) 5 深圳大学电子信息工程学院，深圳 518060，中国 6 中国科学院大学，中国科学院拓扑量子计算卓越中心，中国科学院真空物理重点实验室，北京 100190，中国 * 通信地址：xinhuang@iphy.ac.cn (XH); czgu@iphy.ac.cn (CG) † 这些作者对这项工作做出了同等贡献。
通过量子退火优化电池材料中的离子配置
多元素化合物中离子排列的建模是能源材料计算研究的普遍挑战。混合或部分占据晶格位置的材料被广泛研究，例如用于光伏电池的掺杂半导体[1-3]，或用于锂离子电池（LIB）的插层材料和离子导体[4-7]。虽然元素的配置排列会影响计算的热力学[8,9]、电子[10]、化学[11]和离子传输参数[12,13]，但构建可靠的占据无序模型是模拟的一大困难[14-19]。对于包含 M 个位置的模拟单元，其中一部分 θ 被占据，可能的配置总数由（使用斯特林公式）M θ M 给出
突触前cAMP-PKA介导的增强作用诱导海马苔藓纤维末梢处突触囊泡池的重构和通道囊泡的耦合
人们普遍认为，神经回路中的信息存储涉及突触处的纳米级结构变化，从而导致突触印迹的形成。然而，这一假设缺乏直接证据。为了验证这一猜想，我们结合了化学增强、成对突触前后记录的功能分析以及电子显微镜 (EM) 和冷冻断裂复制标记 (FRL) 的结构分析，研究了啮齿动物海马苔藓纤维突触，这是海马三突触回路中的关键突触。突触传递的生物物理分析表明，福斯高林诱导的化学增强分别使易释放囊泡池大小和囊泡释放概率增加了 146% 和 49%。通过 EM 和 FRL 对苔藓纤维突触进行结构分析，发现靠近质膜的囊泡数量和启动蛋白 Munc13-1 簇的数量有所增加，这表明对接囊泡和启动囊泡的数量均有所增加。此外，FRL 分析显示 Munc13-1 和 Ca V 2.1 Ca 2+ 通道之间的距离显著缩短，表明通道-囊泡耦合纳米拓扑结构发生了重构。我们的结果表明，突触前可塑性与活性区的结构重组有关。我们提出，突触囊泡释放位点的潜在纳米组织变化可能与可塑性中枢突触的学习和记忆有关。
具有全可重构路由器的模块化量子处理器
超导量子比特为大规模容错量子计算提供了一种有前途的方法。然而，平面上的量子比特连接通常仅限于几个相邻的量子比特。实现更长距离和更灵活的连接（鉴于纠错码的最新发展，这尤其有吸引力）通常涉及复杂的多层封装和外部布线，这需要大量资源并且可能造成保真度限制。在这里，我们提出并实现了一种高速片上量子处理器，它支持可重构的全对全耦合，具有较大的开关比。我们在四节点量子处理器中实现了该设计，该处理器采用模块化设计，包括一个与两个单独的量子比特承载基板耦合的布线基板，每个基板包括两个单量子比特节点。我们使用该设备演示所有量子比特对的可重构控制 Z 门，基准平均保真度为 96 . 00% 0 . 08%，最佳保真度为 97 . 14% 0 . 07% ，主要受量子比特失相限制。我们还生成分布在各个模块上的多量子比特纠缠，显示 GHZ-3 和 GHZ-4 状态的保真度分别为 88 . 15% 0 . 24% 和 75 . 18% 0 . 11% 。这种方法有望有效扩展到更大规模的量子电路，并为实现受益于增强的量子比特连接性的量子算法和纠错方案提供了途径。
基于Yang Models的网络管理中低级NetConf配置的生成AI
摘要 - 由IETF标准化的NetConf协议是一种用于配置网络实体的尖端解决方案，并在现代网络设备中提供了SNMP的替代方案。由于配置协议的复杂性以及创建有效配置的挑战，生成的AI解决方案有望将文本提示转换为配置构造的人。但是，LLM在文献中尚未探讨LLM产生NetConf配置的潜力。本文通过评估五个不同的LLM的性能（包括Llama3，开源，本地模型）来解决这一差距，以使用广泛的Yang数据模型来创建NetConf配置。为了使用生成AI创建有效的网络配置，本文提出了将域知识集成到LLM的管道，而无需其他培训，并突出了常见的缺点和错误，以防止生成有效的配置。发现表明LLM的使用有望实现此任务，但是当前的最新技术还不够成熟，可以在复杂情况下立即进行工业应用。索引条款 - 网络管理，服务管理，NetConf，Yang，SNMP，Generative AI，LLM，RAG，XML，XML，MIB，GPT，GPT，LLAMA3
intel-hpe-verified-reference-configuration-for-nfvi-sase-on- ...
通知和免责声明的加速器的可用性因SKU而异。访问英特尔产品规格页面以获取其他产品详细信息。性能因使用，配置和其他因素而异。在www.intel.com/performanceIndex上了解更多信息。性能结果基于配置中显示的日期的测试，并且可能无法反映所有公开可用的更新。有关配置详细信息，请参见配置披露。没有绝对安全的产品或组件。英特尔不控制或审核第三方数据。您应该咨询其他来源以评估准确性。您的成本和结果可能会有所不同。Intel Technologies可能需要启用硬件，软件或服务激活。您不得使用或促进与本文所述的Intel产品有关的任何侵权或其他法律分析的使用。您同意授予Intel非判有非特许权使用权限的许可，此后起草的任何专利索赔，其中包括此处披露的主题。所描述的产品可能包含设计缺陷或称为Errata的错误，可能导致产品偏离已发布的规格。可应要求提供当前特征的Errrata。©Intel Corporation。英特尔，英特尔徽标和其他英特尔商标是英特尔公司或其子公司的商标。其他名称和品牌可能被称为他人的财产。
“安全启动” SDK用户指南
4个生命周期阶段。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9 4.1 normal_provings。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9 4.2安全。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9 4.3 Secure_W_Debug。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 4.4 RMA。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。9 4.4 RMA。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 4.4.1过渡到RMA生命周期阶段的要求。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 4.4.1.1 TransitionTorma API。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。11 4.4.1.1 TransitionTorma API。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.11 4.4.1.2 OpenRMA API。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.11 4.5损坏。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.12