XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemrouting
无人机路由和电池磨损的联合优化可持续供应链开发
摘要以及当代城市物流中的“最后一英里”交付的兴起，鉴于其出色的三下线表现，无人机表现出了商业潜力。但是，作为锂离子电池供电的设备，无人机的社交和环境优点可以通过电池回收和处置来推翻。为了维持经济绩效，但最大程度地减少环境负面影响，在运输场中广泛应用了平流共享，目的是在行业内部创造协同作用并增加总体使用。但是，如果对共享平台的透明度有疑问，则该平台的共享能力将被视为。以其透明和安全的优点而闻名，区块链技术为改善现有共享解决方案提供了新的机会。尤其是，区块链提供的分散结构和数据加密算法允许每个参与者在不破坏安全问题的情况下平等访问共享资源。因此，本研究探讨了启用区块链的电池共享解决方案的实施，以优化无人机操作，并考虑到电池磨损和处置效果。与具有频率共享问题的经典车辆路线不同，这项研究更具挑战性，具有多种目标（即短路路径和最少的充电时间），并考虑了不同级别的共享能力。在这项研究中，我们提出了一个混合成员编程模型，以制定预期的问题并通过量身定制的分支机构和价格算法解决该问题。通过广泛的实验，我们提出的解决方案的计算性能是第一个阐明的，然后是
中性粒细胞激活和免疫血栓形成谱持续存在于康复covid-19
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件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。
通过混合强化学习和优化算法增强了医疗废物管理的车辆路由
现代技术，尤其是人工智能，通过开发智能系统来优化从其一代到最终处置的最短路线，在改善医疗废物管理方面起着至关重要的作用。算法（例如Q学习和深Q网络）提高了运输和处置的效率，同时降低了环境污染的风险。在这项研究中，使用具有3吨能力的均质代理系统对人工智能算法进行培训，以优化封闭的电容车辆路由问题框架内医院之间的路线。将AI与探路技术集成在一起，尤其是混合A*-Deep Q网络方法，尽管最初的挑战，但仍导致了先进的结果。k均值聚类用于将医院分为区域，使代理可以使用深Q网络导航最短路径。分析表明，代理的能力尚未完全利用。这导致了使用Deep Q网络的分数背包动态编程应用，以最大程度地利用能力利用，同时实现最佳路线。由于用于比较算法的有效性的标准是车辆的数量和总车辆容量的利用率，因此发现具有DQN的分数背包脱颖而出，因为它需要最少的车辆数量（4），在该指标中达到0％的损失，因为它与最佳值相匹配。与其他需要5或7辆汽车的算法相比，它分别将车队尺寸降低了20％和42.86％。此外，与其他方法不同，它仅利用了车辆容量的33％至66％，它以100％的价格最大化车辆的容量利用率。但是，这种改进是以距离增加9％的成本，反映了每次旅行服务更多医院所需的较长路线。尽管取消了这种权衡，但该算法能够最大程度地减少车队的大小而充分利用车辆容量，这使其成为这些因素至关重要的情况下的最佳选择。这种方法不仅提高了性能，还提高了环境可持续性，使其成为研究中使用的所有算法中最有效，最具挑战性的解决方案。
线粒体丙酮酸载体抑制剂MSDC-0160的新陈代谢在帕金森氏病大鼠模型中减弱神经变性
摘要越来越多的证据支持了线粒体功能障碍可能代表帕金森氏病（PD）的关键特征的想法。能源生产的中央调节剂线粒体也参与了其他几种基本功能，例如细胞死亡途径和神经炎症，使它们成为PD管理的潜在治疗靶点。有趣的是，与PD相关的最新研究报告了胰岛素敏化剂MSDC-0160靶向线粒体丙酮酸载体（MPC）的神经保护作用。作为丙酮酸进入线粒体基质的唯一进入点，MPC在能量代谢中起着至关重要的作用，在PD中受到影响。因此，这项研究旨在提供有关MSDC-0160神经保护作用的机制的见解。我们研究了慢性MSDC-0160治疗在单侧6-OHDA PD大鼠中的行为，细胞和代谢影响。我们通过使用核磁共振光谱（NMR）基于基于的代谢组分学的人的背纹状体活检中的关键线粒体酶表达了线粒体相关的过程。MSDC-0160单侧6-OHDA大鼠的治疗改善了运动行为，减少了多巴胺能神经神经膜的神经神经化，并降低了MTOR活性和神经炎症。同时，MSDC-0160施用强烈修改的能量代谢，这是酮症发生，β氧化和谷氨酸氧化以满足能量需求并维持能量稳态的情况。MSDC-0160通过重组与能量代谢相关的多种途径来发挥其神经保护作用。
可重构神经形态系统的低延迟分层路由
使用现场可编程门阵列 (FPGA) 实现可重构硬件加速器以进行脉冲神经网络 (SNN) 模拟是一项有前途且有吸引力的研究，因为大规模并行性可以提高执行速度。对于大规模 SNN 模拟，需要大量 FPGA。然而，FPGA 间通信瓶颈会导致拥塞、数据丢失和延迟效率低下。在这项工作中，我们为多 FPGA 采用了基于树的分层互连架构。这种架构是可扩展的，因为可以将新分支添加到树中，从而保持恒定的本地带宽。基于树的方法与线性片上网络 (NoC) 形成对比，在片上网络 (NoC) 中，拥塞可能由众多连接引起。我们提出了一种路由架构，该架构通过采用随机仲裁引入仲裁器机制，考虑先进先出 (FIFO) 缓冲区的数据级队列。该机制有效地减少了由 FIFO 拥塞引起的瓶颈，从而改善了整体延迟。结果显示了为延迟性能分析而收集的测量数据。我们将使用我们提出的随机路由方案的设计性能与传统的循环架构进行了比较。结果表明，与循环仲裁器相比，随机仲裁器实现了更低的最坏情况延迟和更高的整体性能。
人脑膜瘤细胞对细胞周期蛋白的敏感性 -
大脑的连通性是局部密集且全球稀疏的，形成了一个小世界图，这是各种物种进化中普遍存在的原理，为有效的信息路由提供了通用解决方案。但是，当前的人工神经网络电路架构并不能完全包含小世界的神经网络模型。在这里，我们介绍了神经形态的镶嵌：一种非冯·诺伊曼收缩期架构，采用分布式备忘录来进行内存计算和内存路由，有效地实现了用于尖峰神经网络（SNNS）的小世界图形拓扑。我们使用具有130 nm CMOS技术的集成的备忘录，设计，制造和实验证明了马赛克的构建块。我们表明，由于在连接性中执行局部性，马赛克的路由效率至少比其他SNN硬件平台高一个数量级。这是Mosaic在各种边缘基准中实现竞争精度的同时。Mosaic为基于分布式尖峰的计算和内存路由的边缘系统提供了可扩展的方法。
空间互联网中的路由：接触图路由教程
摘要 — 只要妥善处理太空环境带来的延迟和中断挑战，太空互联网就有可能实现。由于地面互联网无法很好地解决这些问题，因此正在开发更强大的延迟容忍网络 (DTN) 协议和算法。特别是，近地轨道和深空地面元素和航天器之间的路由原则和技术是在接触图路由 (CGR) 框架中制定的。CGR 融合了一组非平凡算法调整、空间操作概念、时间动态调度和特定图形模型。该框架的复杂性表明需要进行重点讨论，以促进对其的直接和正确理解。为此，我们提供了一个深入的教程，收集和组织有关研究、开发、实施和标准化 CGR 的第一手经验。内容以考虑规划、路线搜索和管理以及连接地面和太空领域的转发阶段的结构进行布局。我们依靠直观的图形示例、支持代码材料以及对飞行级 CGR 实施细节的引用（如适用）。我们希望本教程能够成为工程师的宝贵资源，并且研究人员也可以将此处提供的见解应用于 DTN 研究主题。
最初发表于：Leite, Vanessa RC；Su, Zhe；Whatley, Adrian M；Indiveri, Giacomo (2022)。皮质启发式布局和布线：最小化
摘要 — 受大脑启发的基于事件的神经形态处理系统已成为一种有前途的技术，特别是用于生物医学电路和系统。然而，神经网络的神经形态和生物实现都具有关键的能量和内存限制。为了最大限度地减少多核神经形态处理器中内存资源的使用，我们提出了一种从生物神经网络中汲取灵感的网络设计方法。我们使用这种方法设计了一种针对小世界网络优化的新路由方案，同时提出了一种硬件感知的布局算法，该算法优化了小世界网络模型的资源分配。我们用一个典型的小世界网络验证了该算法，并给出了从中衍生的其他网络的初步结果。索引术语 — 编译器、神经形态处理器、分层路由、小世界网络、多核、扩展、皮质网络
在车辆临时网络中的基于模糊的高效和面向区块链的安全路由
车辆临时网络（VANET）代表了无线传感器网络（WSN）的改进，其移动感官节点位于车辆内。车辆Adhoc网络在智能城市的应用中处于关键位置，因为车间通信被认为是维持城市技术效率必不可少的。尽管Vanet提供了好处，但它在智能城市应用程序的背景下遇到了许多挑战和缺点。这样的挑战与Vanet的安全和隐私原则有关。隐私和安全性作为与Vanet相关的主要问题，促使多个研究人员在过去十年中提出安全解决方案。目前的研究工作着重于提高服务质量（QoS）的提高数据通信的安全性水平。通过使用区块链技术以及将椭圆曲线加密功能与安全的哈希功能集成以保护从节点到移动控制单元（MCU）的数据通信来实现此安全性增强。此外，提出的研究工作通过采用神经模糊逻辑来识别从源节点到移动控制单元（MCU）的最佳路径，为移动节点和控制单元之间的数据提供了有效的路由机制。将提出的工作与现有的密码方法以及最新的路由路径优化算法，即粒子群优化（PSO），遗传算法（GA），模因算法（MA）（MA）和Honey Bee优化（HBO），以及在计算时间内交付，以确定其优势，即通过PARTIT和分组，并在计算时间内建立优势。