XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System分配问题
工作场所人机智能协作的团队组建：促进组织变革的目标规划模型
摘要 — 为数字化转型做好准备的必要性是最近公众和学术界辩论中反复出现的主题。人工智能 (AI) 有潜力降低运营成本、提高效率和改善客户体验。因此，在组织中组建项目团队至关重要，这样他们才能在决策过程中欢迎人工智能。当前的技术革命要求公司快速变革，并更加关注团队在促进创新采用方面的作用。我们提出了一种基于目标规划方法的创新多标准模型，用于解决个人在不同群体中的最优分配问题。该模型处理人力资源成本和人机信任问题。事实上，我们提出了一个对用于支持组织任务的人工智能工具的态度的综合衡量标准：更准确地说，我们的指数基于三个维度：技术接受度、技术自我效能和来源可信度。通过将该指数纳入团队组建模型，可以保证每个团队在采用基于机器的决策时不会遇到太大的阻力，而这种情况将成为未来几年的一大特征。建议的指数还可以集成到更复杂、更全面的模型中，以支持业务转型。
未知空间上的协同映射和目标搜索...
摘要 — 本文提出了一种协作式地图绘制和目标搜索算法，用于在城市环境中检测单个移动地面目标，该目标最初对于配备有噪声、范围有限的传感器的自主四旋翼飞行器团队来说是未知的。目标根据有偏随机游走模型移动，搜索代理（四旋翼飞行器）构建一个目标状态图，该图对过去和现在的目标位置进行编码。检测前跟踪算法将目标测量值同化为对数似然比，各向异性克里金插值预测未探索区域中占用节点的位置。在搜索区域的每个位置评估的相互信息定义了一个采样优先级表面，该表面由加权 Voronoi 算法划分为候选航路点任务。通过迭代解决效用最大化分配问题，将任务分配给每个代理。数值模拟表明，与非自适应割草机和随机覆盖策略相比，所提出的方法更具优势。我们还通过使用两个真实四旋翼飞行器和两个虚拟四旋翼飞行器进行户外飞行测试，对所提出的策略进行了实验验证。
开放银行和数据保证：英国租户的案件
摘要在英国实施的开放银行（OB）的承诺是，消费者不再是被动数据生产者，但也可以从其个人数据中使用和衍生价值。ob主要应用于财务决策，付款和借款，大多数现有文献都集中在其在财务服务中的采用上。在本文中，我们研究了其在租户引用中采用的效果，该部门却被忽略了，并将特定的分配问题提出到必需品。我们借鉴了一项研究项目的定性研究，该研究项目研究了住房中的算法风险，包括与房东的深度访谈，让代理商，租户，参考公司，参考公司和其他私人租赁部门（PRS）中的其他利益相关者。同时考虑到消费者和专业人士的观点，我们认为，租户参考的OB采用是一种计算的实践，这是由于更简化的申请流程，具有令人放心的界面设计和机构验证。这样的技术和社会要素与租赁市场的特定权力关系重叠，在某些情况下，在某些情况下将其作为“选择加入”选项，而更像是默认设置，而当租户认为他们对他们想要共享的数据没有太多控制权。
小额数字优惠券对消费的影响
我们研究了一种新的消费刺激模式，该模式利用移动支付平台发放大量小额、本周使用或失去的数字优惠券。我们使用 100 万名计划参与者的移动平台交易的新数据评估了此类计划在中国某大城市的效果。利用参与者涌向先到先得的数字门户的现象，我们比较了赢得优惠券的人和因到达门户的时间略有不同而失去优惠券的人的支出。我们发现，优惠券可以立即增加中奖者的每周消费，每获得 1 美元的政府补贴，中奖者就会多出 3 美元的自付费用。赢得优惠券的消费者通过提前购买几个月后才会购买的商品来实践跨期替代。对商业客户流的分析表明，优惠券会扭曲消费，使其转向更昂贵的选择，导致该计划不成比例地偏向销售价格更高的商品和服务的大公司。放宽优惠券的最低消费要求将缓解这种分配问题，而不会牺牲消费者福利。我们得出的结论是，优惠券模型可以成为政策制定者刺激工具箱的一个有用补充。
资源的数字双辅助增强学习...
摘要 - 集体式边缘计算（CEC）已成为有前途的范式，使边缘节点能够从最终设备进行协作并执行微服务。微服务卸载是一个根本重要的问题，它决定服务到达时何时何地执行微服务。然而，现实世界中CEC环境的动态性质通常会导致微服务效率低下的策略，从而导致资源不足和网络拥堵。为了应对这一挑战，我们制定了在线联合微服务折叠和带宽分配问题JMOBA，以最大程度地减少服务的平均完成时间。在本文中，我们引入了一种新颖的微服务卸载算法，DTDRLMO，该算法利用深度强化学习（DRL）和数字双技术。具体来说，我们采用数字双技术来预测和适应CEC实时的Edge节点负载和网络条件的变化。此外，此方法可以生成有效的卸载计划，为每个微服务选择最合适的边缘节点。对现实世界和合成数据集的仿真结果表明，在平均服务完成时间中，DDDRLMO在平均服务时间内优于启发式方法和基于学习的方法。索引术语 - Microservice卸载，深入强化学习，数字双胞胎，协作边缘计算
为不断发展的移动生态系统提供优化服务
潜在的社会效益也十分显著：组织可以通过帮助改善空气质量，从而降低呼吸道疾病，并帮助提高公民的福祉，为可持续环境做出贡献。但这些技术的潜力还延伸到移动领域中任何希望优化车队位置、可用性和路线的组织——无论是汽车、自行车还是送货卡车。例如，富士通使日本邮政能够优化运输路线组合、卡车类型和货物负载，以减少分配和分配问题，方法是计算在正确的时间在正确的位置适当分配自行车，以实现最佳利用率。同样，垃圾处理公司也可以考虑使用此类技术来优化垃圾车的放置和路线，以在最短的时间内实现最高效率。最后，如果全球移动领域的优化示例不足以重申这一点，这里有一个超凡脱俗的例子，字面意思是外太空。富士通与 Astroscale、格拉斯哥大学合作，为太空垃圾清除任务开发价值证明，使这些任务更具商业可行性。随着移动出行领域的发展指向无人机出租车的未来，燃料消耗的价值不难想象。毫无疑问，能够发现洞察力并利用移动出行生态系统中的利益相关者，为未来快速发展的移动出行铺平了道路。
基准测试量子退火器的花园优化问题
退火器的大小生长。因此，我们需要的问题可在任意数量的Qubits上可扩展。In this paper, we use one such class of scalable problems called garden optimization problems to benchmark the Advantage system against the DW2000Q system, as well as the recently released Hybrid Solver Service hybrid _ binary _ quadratic _ model _ version2 ( HSSv2 ) against its former version hybrid _ binary _ quadratic _ model _ version1 ( HSSv1 ) and other classical software solvers.量子退火器的输入问题通常是根据二次无约束的二进制优化（QUBO）问题提出的。在本文中，我们介绍了花园优化问题的QUBO公式。对于这个问题，目的是找到植物植物在花园中的最佳放置，尊重某些植物物种与其他物种具有友好，中性或拮抗关系（见图1），一种称为同伴种植的技术。例如，番茄和生菜具有友好的关系，可以彼此相邻，而番茄和黄瓜则具有对抗关系，应彼此分开。我们认为，花园优化问题非常适合基准量子退火器，因为它可扩展到任意数量的变量。此外，它代表了在现实世界中发现应用程序的问题。数学上，花园优化问题与二次分配问题密切相关
集成模糊多准则决策方法与多
一个组织的环境绩效受其供应商的环境绩效影响，选择绿色供应商是一项战略决策，以便在当今的全球市场上更具竞争力。供应商选择问题涉及多个定量和定性标准。在供应商选择过程中，如果供应商的能力有限或其他约束，则需要确定每个供应商的最佳供应商和订单数量。在本文中，我们提出了一种模糊多属性效用理论和多目标规划的综合方法，用于根据经济和环境标准对最佳绿色供应商进行评级和选择，然后在他们之间分配最佳订单数量。首先，应用模糊层次分析法和模糊技术按与理想解的相似性进行排序，以便结合专家意见分析多个标准的重要性并确定最佳绿色供应商。接下来，使用多目标线性规划来考虑和制定各种约束，例如质量控制、容量和其他目标。数学模型的目标是同时最大化采购总价值和最小化采购总成本。为了处理决策者偏好的主观性，已经应用了模糊逻辑。通过汽车制造公司的案例研究说明了所提出方法的效率和应用。获得的结果有助于公司在现实情况下建立系统的方法来解决绿色供应商选择和订单分配问题。最后介绍了管理含义、结论和进一步研究的方向。� 2013 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
使用 SDN 的分销运营动态资源分配模型
摘要 — 在车载自组织网络中，自动驾驶汽车在支持车载应用之前会生成大量数据。因此，需要一个大存储和高计算平台。另一方面，云平台上的车载网络计算需要低延迟。应用边缘计算 (EC) 作为一种新的计算范式有可能在提供计算服务的同时减少延迟并提高总效用。我们提出了一个三层 EC 框架，将弹性计算处理能力和动态路线计算设置为适合实时车辆监控的边缘服务器。该框架包括云计算层、EC 层和设备层。资源分配方法的制定类似于优化问题。我们设计了一种新的强化学习 (RL) 算法来解决云计算辅助的资源分配问题。通过整合 EC 和软件定义网络 (SDN)，本研究为车载网络中的资源分配提供了一种新的软件定义网络边缘 (SDNE) 框架。这项工作的新颖之处在于设计了一种使用经验回复的多智能体 RL 方法。所提出的算法实时存储用户的通信信息和网络轨迹的状态。给出了具有各种系统因素的模拟结果，以显示建议框架的效率。我们通过一个真实的案例研究来展示结果。
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缩写：基于人O6-烷基鸟氨酸-DNA-DNA-烷基转移酶（夹标签）的小蛋白质标签，簇生定期间隔短的短质体重复序列（CRISPRS）双链破裂（DSB）；电子繁殖电荷耦合装置（EMCCD）荧光原位杂交（FISH）； Förster共振能量传递点积累用于成像纳米级的topography（fret-paint）高度倾斜和层压光学（HILO）线性分配问题（LAP）发光二极管（LED）；晶格灯片（LLS）多阶段关联跟踪（MAT）;多种假设跟踪（MHT）；均方根位移（MSD）感兴趣的区域（ROI）光活动荧光蛋白（PAFP）纳米级地形（PAINT）概率数据关联（PDA）点分布功能（PSF）定量点积累的纳米级图形（QPAINT）随机跨链接（RCL）RNA RNA CORMASE II（RCL）RNNA PLONASE（RCL）rnNA PORNNA（RCL）概率数据累积（PDA）概率数据均值（PDA）概率数据扩散功能（RCL）RNNA PORNNA（RCL）RNNA PORNNA（RCL）II（RCL）RNNA PORNNA（RCL）概率数据均值积累金属 - 氧化物 - 血症导体（SCMOS）信噪比（SNR）单粒子跟踪（SPT）转录因子（TF）_____________________________________________________________________________________________________________________________________________________