XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System分布
多代理的深入强化学习，用于密集的MMWave网络中的分布式切换管理
毫米波小细胞与定向光束形成的密集部署是一种有前途的解决方案，可增强当前无线通信的净工作能力。但是，毫米波通信链路的可靠性可能会受到严重的路径，阻塞和耳聋的影响。作为一种款项，移动用户受到频繁的交接，这会限制用户吞吐量和移动终端的电池寿命。为了解决这个问题，我们的论文提出了一个深层的多代理控制学习框架，用于分布式移交管理，称为Rhando（增强移交）。我们将用户建模为代理商，他们在考虑相关成本的同时，学习如何执行移交以通过网络优化网络。所提出的SOUTIOT已完全分布，从而限制了信号传导和计算开销。数值结果表明，与传统方案相比，所提出的解决方案可以提供更高的吞吐量，同时大大限制了移交的频率。
针对分布式能源系统设计的可持续性分析：多目标优化方法
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。
气候变化对伊比利亚半岛栗子的分布和潜在范围的影响
结果和讨论：我们的模型的精度为86.82％，具有高灵敏度（89.91％）和特异性（83.73％）。有利的栗子栖息地与较湿的区域有关，其中包括与年度和季节性降水，最冷的季度温度，土壤pH和年平均温度相关的因素。栗树的最佳条件包括超过800毫米/年的降水量，平均温度在10-15°C范围内。未来的预测表明，栗子的潜在栖息地损失和净初级生产力的略有变化。出处地区表现出不同程度的韧性，地中海地区特别脆弱。我们强调需要制定缓解策略，以面对与气候变化有关的威胁，以促进栗子的弹性。
Oracle云基础架构：符合数据隐私和主权的领先分布式云
Enterprise Edition Options: Multitenant 54,250 11,935 2,712,500 596,750 Real Application Clusters 71,300 15,686 3,565,000 784,300 Real Application Clusters One Node 31,000 6,820 1,550,000 341,000 Active Data Guard 35,650 7,843 1,782,500 392,150 Partitioning 35,650 7,843 1,782,500 392,150真实申请测试35,650 7,843 1,782,500 392,150高级压缩35,650 7,843 1,782,500 392,150 392,150高级安全46,230 2,230 2,230 2,2325,325,32511,11,32511,32511,11,32511,11,32511,11,11,32511,11,32511,32511,11,11,32511,11,11,32511,11,3232511,3232511,11111 1,782,500 392,150数据库保险库35,650 7,843 1,782,500 392,150 Timesten Timesten application-tier-tier-tier数据库CACHE 71,300 15,686 3,565,000 784,784,784,300数据库内存71,300 Database 71,300 15,686 3,686 3,686 3,5000,344,34,34,34,34,34,344,344,344,344,300,000,300,000,300,000，livem livent 23,250 5,115 1,162,500 255,750 Tuning Pack 15,500 3,410 775,000 170,500 Database Lifecycle Management Pack 37,200 8,184 1,860,000 409,200 Data Masking and Subsetting Pack 35,650 7,843 1,782,500 392,150 Cloud Management Pack for Oracle Database 23,250 5,115 1,162,500 255,750
节能边缘计算：当Lyapunov符合分布的强化学习
摘要 - 在这项工作中，我们研究了通过边缘计算启用的流量计算的能量计算的问题。在考虑的情况下，多个用户同时竞争有限的无线电和边缘计算资源，以在延迟约束下处理经过处理的流量任务，并有可能利用所有网络节点的低功率睡眠模式。无线电资源分配考虑了细胞间和细胞内干扰，并且必须共同优化无线电和计算设备的职责周期，以最大程度地减少整体能源消耗。为了解决这个问题，我们将基本问题提出为动态的长期优化。然后，基于Lyapunov随机优化工具，我们将该法式问题与CPU调度问题和无线电资源分配问题分配为每插槽。虽然第一个可以使用快速迭代算法来最佳且有效地解决，但第二个可以使用分布式的多代理增强式学习来解决第二个算法，因为其非凸性和NP固定度。所得框架最多可实现96。基于详尽搜索的最佳策略的5％性能，同时大大降低了复杂性。与基准启发式方法相比，提出的解决方案还允许提高网络的能量效率。
对已部署用例的批判性分析，用于量子密钥分布和与后量子加密术的比较
量子密钥分布（QKD）目前正在作为一种技术来维护量子计算机损害传统公共钥匙cryposystems的技术。在本文中，我们对基于QKD的解决方案进行了全面的安全评估，重点介绍了来自学术文献和行业资产的现实用例。我们分析这些用例，评估其安全性并确定部署基于QKD的解决方案的可能优势。我们进一步将基于QKD的解决方案与量词后密码学（PQC）进行了比较，这是量子计算机损害传统的公共密钥密码系统时，可以实现安全性的替代方法，评估了它们各自对每种情况的适用性。基于此比较分析，我们批判性地讨论并评论了哪种用例QKD适合于考虑实施复杂性，可扩展性和长期安全性等因素。我们的发现有助于更好地理解QKD在未来的加密基础架构中所扮演的角色，并为考虑QKD部署的决策者提供指导。
分布式功能模式的本地编排支持灵长类动物大脑中意识的丧失和恢复
神经科学的一个核心挑战是阐明大脑功能如何支持意识。在这里，我们将焦点深脑刺激的特定型结合在一起，与整个皮质的fMRI覆盖范围，在清醒和anaes的非人类灵长类动物中。在丙泊酚，sevo ureane或氯胺酮麻醉期间，以及随后通过中央丘脑的电态恢复响应性，我们研究意识的丧失如何影响跨尺度的结构功能组织的分布模式。我们报告说，在麻醉下分布的大脑活动受到跨尺度的大脑结构的限制，与层次层层组织的多个维度的麻醉诱导的崩溃相吻合。在不同的麻醉剂中观察到这些分布的特征，并且通过对中央丘脑的电刺激逆转它们，与唤醒的行为标记的恢复相吻合。在刺激腹侧丘脑的刺激时，没有观察到这种影响，证明了山丘。总体而言，我们确定了特定的丘脑核精心策划的意识的一致分布签名。
ISO新英格兰概述和VT的区域更新...马萨诸塞州的分布式发电ISO新英格兰概述和区域更新ISO新英格兰概述和区域更新
资料来源：美国能源信息管理局，每月电力，表5.6.B最终用途的最终客户的电力平均价格（到2023年12月）；新英格兰全国批发价格是通过将总批发电力成本除以实时负载义务而得出的； ISO新英格兰，《消费者联络集团的报告》（2019 - 2023年的年度报告）表7-1新英格兰批发电力成本。
未出版的草案。紧急福特分布。
围绕花园的HCI研究的重点是帮助个人发展园艺技能（例如[16，52，100]），探索花园的隐藏或未知的方面（例如[14，85，94]），并促进园丁之间的社交联系（例如，[60，87]）。许多研究提出了智能自动化或传感器套件（例如[2，60，87，100]），以通过提供其他信息来提高植物护理的精度，并证明园丁的专业知识[78]。同样提出了利用智能园艺设备的方法来促进社区花园的协作和任务管理[28，30，78]。尽管这些策略有效地支持已经定期参与园艺的个人，但他们没有使对更广泛的人口更容易或可行的园艺参与。正如相关研究所表明的那样，有兴趣的公民的主要障碍超出了缺乏知识或协调的范围[41，82]。尤其是在狭窄的城市环境中，包括缺乏适合城市园艺的空间的可用性（即后院或阳台）[3，21，21，22，22，41，81，82]，繁忙的每日时间表[21，82]，有限的容忍度，对园艺的身体需求有限[41]或Inconsist nimestents nignestents [21] [21] [21] [21] [21] [21]。这些经常结合在一起的情况被证明会阻止对园艺感兴趣的人或以前尝试过重新参与的人[41]。如何利用技术进步来塑造更广泛受众更容易获得的替代城市园艺体验的问题
AI模型调制，带有逻辑重新分布-Zihan Wang
大型型号通常适用于满足模型所有者和用户的各种要求。但是，维护多个专门版本的模型效率低下。 在响应中，我们提出了AIM，这是一种新型的模型调制范式，使单个模型能够表现出各种行为能够满足特定的最终需求。 AIM启用两个关键调制模式：实用程序和焦点调制。 前者为模型所有者提供了对输出质量的模型控制，以提供不同的实用程序级别，后者为用户提供了精确的控制，以移动模型的集中输入功能。 AIM介绍了以培训数据不合时宜的方式和无重新训练方式运行的逻辑再分配策略。 我们建立了正式的基础，以确保AIM的监管能力，以通过关节概率分布来订购的统计特性。 我们的评估证实了AIM对AI模型调制的实用性和多功能性，任务涵盖了IMEGE分类，语义细分和文本生成，以及包括Resnet，Segformer和Llama在内的普遍体系结构。但是，维护多个专门版本的模型效率低下。在响应中，我们提出了AIM，这是一种新型的模型调制范式，使单个模型能够表现出各种行为能够满足特定的最终需求。AIM启用两个关键调制模式：实用程序和焦点调制。前者为模型所有者提供了对输出质量的模型控制，以提供不同的实用程序级别，后者为用户提供了精确的控制，以移动模型的集中输入功能。AIM介绍了以培训数据不合时宜的方式和无重新训练方式运行的逻辑再分配策略。我们建立了正式的基础，以确保AIM的监管能力，以通过关节概率分布来订购的统计特性。我们的评估证实了AIM对AI模型调制的实用性和多功能性，任务涵盖了IMEGE分类，语义细分和文本生成，以及包括Resnet，Segformer和Llama在内的普遍体系结构。