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RAP-G：使用遗传算法进行深度边缘计算的可靠性感知服务放置
摘要 - 为了确保较低的延迟，服务提供商越来越多地转向边缘计算，将服务和资源从云到网络的边缘，尽可能靠近用户。但是，由于视频和图像处理应用程序在计算上特别密集，因此它们的部署通常基于边缘和云之间的分布式配置，这在依靠不可靠的网络时可能会增加故障的风险。在这项工作中，我们提出了算法RAP-G（具有遗传学的可靠性意识服务放置），该算法使用遗传算法（GA）考虑了网络链接的可靠性并在云和边缘之间分发服务。我们还开发了一种称为RF2（可靠性意识的第一拟合）的第一拟合算法的新变体，该算法在合理的时间内考虑可靠性。评估了RAP-G算法的性能，并将其与RF2算法进行比较。实验结果表明，考虑在服务提供的可靠性和RAP-G的优势方面的重要性。索引术语 - 边缘计算，人工智能，超可靠的低潜伏期通信，服务编排
在沙特阿拉伯的父母中，婴儿和幼儿的知识和意识
呼吸咒语（BHS）被称为阵发性非癫痫发作，通常会因触发事件（例如愤怒或挫败感）引起[1]。BHS有两种主要类型：氰和苍白。在氰基BHS中，一个孩子通常会在短时间内哭泣，然后突然停止哭泣并屏住呼吸，直到他们变成蓝ant病并失去意识。他们也可能会变得出汗，体验身体混蛋或失去膀胱控制。幸运的是，这些情节是短暂的，孩子通常在没有任何干预的情况下恢复意识。但是，孩子似乎很困[2]。氰基BHS是最常见的BHS类型。另一方面，苍白的BHS是为了响应痛苦或令人恐惧的经历而发生。在情节中，孩子的心率减慢，孩子停止呼吸，失去意识并变白[3]。也有一种混合类型，表现出氰和苍白的BHS的特征[4]。BHS影响5％的健康婴儿和六个月至六岁的幼儿，
使用LLMS评估知识图构建
“知识图”一词自1972年以来就已经存在，但是当前的定义可以追溯到2012年的Google。随后是Airbnb，Amazon，Ebay，Facebook，IBM，LinkedIn，Microsoft和Uber等公司的类似公告，从而导致各种行业采用知识图（KG）。因此，近年来，该领域的学术研究激增，关于KGS的科学出版物越来越多[1]。这些图是利用基于图的数据模型来有效地管理，集成和提取来自大型和多样化数据集的宝贵见解[2]。kgs是结构化知识的存储库，组织成三联的集合，被指定为𝐾𝐺=（ℎ，𝑟，𝑡）⊆×𝑅×𝐸×𝐸×𝐸，其中e代表实体集，r代表关系的集合[1]。在图中，节点表示各个层次，实体或概念。这些节点包括各种类型，包括人，书籍或城市，并与位于，生活或与之合作之类的关系相互联系。kg的本质融合了多种类型的关系，而不是仅限于单一类型。kg的总体结构构成了一个实体网络，其语义类型，属性和互连。因此，构建kg需要有关
有关感知不确定性的知识是否有助于代理商进行自动驾驶？
摘要 - 在现实世界中的代理商，例如自动驾驶的环境中的不确定性，尤其是由于感知不确定性。，尽管在不确定性下，这些算法通常不会了解其环境中当前所包含的不确定性，但强化学习专门用于自主决策。另一方面，感知本身的不确定性估计通常是在感知域中直接评估的，例如，基于摄像机图像的假阳性检测率或校准误差。它用于决定面向目标的动作的用途在很大程度上仍未被研究。在本文中，我们研究了代理人的行为如何受到不确定的看法的影响，以及如果有关此不确定性的信息，该行为如何改变。因此，我们考虑了一项代理任务，在该任务中，代理商在不与其他道路使用者发生碰撞的情况下驾驶路线会得到奖励。对于受控实验，我们通过在告知后者的同时扰动给定代理的感知来引入观察空间中的不确定性。我们的实验表明，以扰动感知建模的不可靠的观察空间会导致代理的防御驾驶行为。此外，当将有关当前不确定性的信息直接添加到观测空间时，代理会适应特定情况，并且一般而言，在同一时间占风险的同时，可以更快地完成其任务。索引术语 - 不确定性量化，增强学习，语义分割
使用深度学习的领域知识来解决应用的反问题
图2：从有或不包含强度定律方程的五个模型的预测孔隙率值的比较：（a）CNN，（b）knn，（c）lstm，（d）RF和（e）xgboost。将强度定律方程组合为输入的图可显着提高预测的准确性，从而与真实的孔隙率值更紧密地对齐。
如何引用本文Sandougah K，Alsywina N，Alghamdi H K等。 （2025年2月17日）评估Arti
系统需要大量数据（也称为大数据）进行培训[2]。高质量的标签和代表性现实生活数据需要创建机器学习或深度学习算法以防止系统偏见。未能遵循这一基本规则可能会产生不可靠的发现[3]。这类似于基于合成数据的使用[4]，对癌症患者的护理建议的建议类似。由于可以检索和用于训练的许多诊断成像方式（例如X射线，超声，CT，MRI等）的大量数据（例如X射线，超声，CT，MRI等），因此放射学在AI算法的开发中起着至关重要的作用。因此，预计AI不仅会影响传统的放射学过程（例如图像解释），还会影响临床决策支持系统和结构化报告[2]。可以改善放射科医生的实践，因为基于AI的工具可用于更有效地完成费力，重复性的活动和阅读时间[1]。为了使放射科医生对AI的基本理解，欧洲放射学会（ESR）产生了一份白皮书[5]。这些进步的其他用途包括在紧急情况下自动鉴定气胸，出血，肾结石和异物的病例，可帮助放射科医生在诊断过程中进行诊断，并提高其准确性[6]。人机互动将成为所有医生的关键能力，必须纳入医学教育。根据文献上发表的几项研究，基于AI的应用程序不会代替放射科医生目前的角色。相反，它们将增强放射学服务和放射学家的表现[1]。将来医学的问题是在使用AI工具时可以进行质量检查[3]。然而，正如人工神经网络的著名杰弗里·欣顿（Geoffrey Hinton）所说，AI的使用是放射学领域的发展领域，这可能是对专业诊断放射学家[7]的威胁[7]，因为远程放射学，3D印刷，在放射学中实施人工智能训练和其他放射性训练[7]，并且是训练有素的测试。至关重要的是要确保当前的临床从业人员鉴于正在进行的AI革命，对这项技术的状态和潜力了解。关于AI将如何影响临床实践的错误信息可能导致不利的态度和不明智的职业决定。因此，在整个过渡期间，至关重要的是，为临床医生提供准确，公正和当前的信息至关重要。从这个角度来看，评估临床医生对AI的潜在应用的感觉至关重要。因此，这项研究的目的是评估医师在放射学中使用AI的感觉[8]。
韩国向知识经济转型期间的就业机会
本文分析了 1990 年代至 2010 年代韩国经济向知识经济转型期间的就业创造情况。在此期间，服务业与制造业就业岗位的比例增加，知识密集型产业增长，就业创造在地理上集中在首尔周围。2010 年代，这种变化放缓，整体就业增长减弱。为了分析这一时期以知识密集型可贸易服务业为主的就业创造驱动行业对当地服务业就业创造的影响，我使用了 Moretti (2010) 当地劳动力市场的修改版本。我分析了机构普查数据集中 237 个西郡区 1995-2005 年和 2006-2016 年的就业变化。我发现，一个制造业岗位创造了 0.5 个本地服务业岗位，一个可贸易服务业岗位在大都市的区内创造了 1.1 个岗位，在西郡地区创造了 2.3 个岗位。这一时期贸易类服务业与本地服务业的就业创造关系没有发生变化，随着向知识经济转型，贸易类服务业创造了更多的就业机会，总体而言就业创造仍然活跃，反之亦然。
空间转录组学揭示了独特且保守的肿瘤核心和边缘结构，可预测生存和靶向治疗反应
致谢：本研究由 Ohson 研究计划和 Charbonneau 癌症研究所向 PB 提供的精确口腔生物学 (PROBE) 资助。我们感谢健康基因组学和信息学中心 (CHGI) 提供测序基础设施，以便对我们的 RNAseq 文库进行空间分析。我们要感谢卡尔加里大学高性能计算集群 (ARC) 提供数据分析基础设施。我们感谢 Danielle Simonot 帮助从阿尔伯塔癌症研究生物库 (ACRB) 检索组织。我们感谢 Christina Yang 帮助进行冷冻切片和载玻片制备以及对分析样本进行 H&E 染色。我们感谢 Mayi Arcellana-Panlilio 博士和 Guido van Marle 博士的极度指导和富有成效的反馈。我们要感谢 Arzina Jaffer 和 Keerthana Chockalingam 帮助设置生物信息学工具和提供生物信息学咨询。我们还要感谢患者及其家属同意为本研究提供组织。
EP 69 Gen AI播客转录时代的知识图
我最喜欢的人倾向于思考知识图是我们将世界视为事物的看法，而不一定是如何将数据存储和结构化为字符串。以及组织内部的许多这些信息存储库。因此，概念，商业概念的概念，我们都可以与人，地点，订购供应商，字体，代表性的skus以及这些商业概念之间的关系相关联是您如何开始描述数据并将含义附加到其上的关键。这确实是许多组织中知识图的体现。，因此，知识图确实适合这种模具，其中知识图的焦点往往是在需要消耗信息而不是需要如何生成，结构化或存储的信息上。以及在业务概念层面上以业务层面的代表数据，以至于企业中的所有用户不一定必须具有技术背景，了解技术的需求和寻找的内容，并以这种方式代表这些数据，只有这些数据只能使他们能够成为这个位置，使我们能够在这个位置处于这个位置，我们最终可以在自我服务的角度来看，这是我的最终数据，我知道这一点是我的讨论，而我的讨论得出了，这是我的讨论，这是我的讨论，这是我的讨论，而这是我的讨论，而这是一个如此之多，这是我的讨论，而这是一个如此之所以如此，这是我在这个位置的讨论。
知识引导的深度强化学习用于交互式推荐
摘要最多 350 个字：（请输入）交互式推荐旨在适应和学习项目和用户之间的动态交互，以实现推荐系统的响应性和准确性。强化学习天生有利于应对动态/交互环境，因此在交互式推荐研究中引起了越来越多的关注。然而，大多数现有工作倾向于学习固定的用户兴趣，而忽略了它们本质上是动态的。论文首先介绍推荐系统及其应用。然后是详细的文献综述，涵盖三个主要相关领域：序列感知推荐、交互式推荐和知识感知推荐系统。论文还回顾了基于强化学习的推荐系统应用，并讨论了其优点和缺点。之后，本论文报告了关于交互式推荐系统的一般问题陈述和要解决的挑战，包括用户动态兴趣建模、强化学习优化的计算成本以及基于强化学习的推荐系统的性能下降。特别是，我们提出了一套通过强化学习改进交互式推荐的技术和模型。我们提出了一种学习分布式交互嵌入的新模型，该模型可以以紧凑而富有表现力的方式捕获用户的动态兴趣。受到图卷积网络和知识感知推荐的最新进展的启发，我们设计了一个知识引导的深度强化学习 (KGRL) 模型，以利用强化学习和知识图谱的优势进行交互式推荐。该模型在演员-评论家网络框架内实现。它维护一个本地知识网络来指导训练阶段的决策过程，并采用注意力机制来发现项目之间的长期语义。为了降低强化学习的计算成本，我们进一步设计了一种增强优化策略，缩小了更新步骤的空间并改变了奖励函数。我们在模拟在线环境中对提出的三种方法进行了全面的实验，结果表明，与文献中的基线和最先进方法相比，我们的模型的性能得到了持续的改进。最后，本论文讨论了交互式推荐系统的未来工作和潜在的进一步改进。