摘要 - 边缘缓存是一项有前途的技术,可以减轻互联网(IOV)的互联网(IOV)的内容访问延迟。它通过中间路边单元预先使用靠近车辆的物品预先使用。先前的边缘缓存工作通常认为内容受欢迎程度是事先知道的,或者遵守简化的模型。然而,这种假设是不现实的,因为内容受欢迎程度随着IOV的空间交通需求不确定而变化。联合学习(FL)使车辆能够通过分布式培训预测流行内容。它保留了培训数据仍然是本地的,从而解决了隐私问题和通信资源短期。本文通过利用异步FL和深钢筋学习(DRL)来调查流动性吸引的边缘缓存策略。我们首先实施了一个新型异步FL框架,以用于本地更新和堆叠自动编码器(SAE)型号的全局聚合。然后,利用训练有素的SAE模型提取的潜在特征,我们采用了混合过滤模型来预测和推荐流行内容。fur-hoverore,我们在内容预测后探索智能缓存决策。基于公式的马尔可夫决策过程(MDP)问题,我们提出了一个基于DRL的解决方案,并采用基于神经网络的参数近似RL中的维度诅咒。广泛的模拟是根据现实世界数据轨迹进行的。尤其是,我们提出的方法的表现优于FedAvg,LRU和NODRL,当高速缓存能力达到350 MB时,边缘命中率分别提高了大约6%,21%和15%。
东加勒比国家组织加勒比数字化转型项目(CARDTP) 资助编号:IDA – D6520 任务名称:加强电信和电子通信治理、法律和监管框架的咨询服务以及对起草新的或修订现有法律法规的支持 参考编号:LC-OECS COMMISSION-202022-CS-QCBS 东加勒比国家组织 (OECS) 委员会已从世界银行获得资金用于加勒比数字化转型项目 (CARDTP) 的费用,并打算将部分收益用于加强电信和电子通信治理、法律和监管框架的咨询服务以及对起草新的或修订现有法律法规的支持。咨询服务(“服务”)包括以下内容:
摘要 虽然基于技术的干预措施可以加强教学并改善残疾学生的学习成果,但在真实的学习环境中实施和整合技术仍然是一个挑战。根据美国教育部特殊教育项目办公室资助的各种加强技术实施项目的经验,这项混合方法研究探讨了在 K-12 学校和幼儿项目中成功实施基于技术的干预措施的基本因素。根据对项目实施报告和后续问卷答复的定性分析,出现了四个主要主题。报告了技术实施的障碍和促进因素,涉及以下领域:(a) 培养和维持支持,(b) 确保实施忠诚度以支持干预,(c) 研究与实践之间的困境,以及 (d) 数据服务于多种用途。提供了支持技术实施的讨论和实际意义。
Mobileye(NASDAQ:MBLY)基于人工智能,计算机视觉,映射以及集成的硬件和软件的世界知名专业知识,以其自主驾驶和驾驶员援助技术的发展来领导移动性的发展。自1999年成立以来,Mobileye就可以广泛采用先进的驾驶员辅助系统,同时开创了开创性的技术,例如REM™众包映射,True Redundancy™传感,责任敏感安全™(RSS™)驱动政策和驱动经验平台(DXP)。这些技术支持用于规模的产品组合,旨在释放移动性的全部潜力,提供从高级ADA到自动驾驶汽车的一系列解决方案。到2023年底,全球约有1.7亿辆汽车已配备了Mobileye技术。在2022年,Mobileye被列为一家与英特尔(NASDAQ:INTC)分开的独立公司,该公司保留了多数所有权。有关更多信息,请访问https://www.mobileye.com。
• Technological advances and challenges • Roadmaps for setting up modern radiation oncology facilities • New treatment and imaging techniques as well as clinical evidence • Developments in treatment planning • Advances in treating recurrent patients • Personalized medicine • Telemedicine • Intensity modulated radiotherapy, including arc-based approaches • Image-guided radiotherapy, including MRI-guided • Stereotactic radiotherapy • Proton and light ion therapy •施用近距离放射治疗•在空间上分离放射治疗•闪光治疗•疗法•综合治疗•儿科放射治疗•放射治疗的安全性•放射疗法的健康经济学•放射疗法•放射生物学•dosimetry•dosimetry•审计程序•审计程序•质量保证和质量管理方面的新方法•临床研究•国家癌症•/师癌症