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使用机器学习的智能能源管理系统
全世界应对能源需求增加和迫切需要解决环境问题的双重挑战，智能能源管理系统（SEMS）的发展已成为关键解决方案。这些系统旨在智能控制和优化能源，以确保以最有效和可持续的方式生成，分发和消耗能源。这种转换的核心是机器学习（ML），这是一种强大的工具，它使SEM可以做出数据驱动的决策，预测能源需求并实时响应变化的条件。ML在SEMS中的关键应用之一是需求预测。ML算法分析了大量的历史能源消耗数据，天气模式和实时信息，以精确的准确性预测未来的能源需求。此功能使公用事业和能源提供商可以动态调整其产生和分发策略，从而减少能源浪费和运营成本。
NVIDIA DGX A100 系统架构
NVIDIA DGX™ A100 基于全新的 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 构建，是第三代 DGX 系统。DGX A100 具有 5 petaFLOPS 的 AI 性能，在所有 AI 工作负载（分析、训练和推理）上均表现出色，使组织能够在单个系统上实现标准化，该系统可以快速完成任何类型的 AI 任务，并动态调整以适应随时间变化的计算需求。凭借所有 DGX 系统中最快的 I/O 架构，NVIDIA DGX A100 是大型 AI 集群（例如 NVIDIA DGX SuperPOD）的基础构建块，这是可扩展 AI 基础架构的企业蓝图，可扩展到数百或数千个节点以应对最大的挑战。这种无与伦比的灵活性降低了成本，提高了可扩展性，并使 DGX A100 成为 AI 基础架构的通用系统。
液晶：开启计算领域的量子革命
优化混合液晶量子点 (LC-QD) 系统对于未来的发展至关重要，特别是在解决可扩展性和能源效率相关问题方面。研究应侧重于改善 QD 在液晶基质内的分布和排列，以及探索外部刺激（如电场）如何动态调整系统属性以优化性能。此外，开发结合液晶、量子点和纳米光子结构等其他元素的多功能混合材料为先进的量子技术提供了潜力。这些材料可以实现可编程功能，如实时光子发射调制和纠缠的产生。进一步探索基于液晶的 PBG 材料（允许精确的光子流控制），可以创建动态管理光物质相互作用的新架构。这对于构建能够在各种环境中运行的自适应和响应性光子电路和量子通信系统至关重要 [16,40,61,76]。
利用自上而下的sector allo
为了回答这个问题，我们介绍了一种基于LLM的新型方法，该方法通过对宏观经济和市场情感数据的综合分析来强调顶级部门分配。现有方法包含各种数据源，包括情感和基本原理，但它们通常集中于对单个证券的自下而上分析。我们的框架利用LLMS系统地处理和合成多个数据流（包括政策文档，经济指标和情感模式），从而根据市场条件对部门分配的动态调整。通过自动化这些宏观财务关系的提取和解释，我们的框架通过主要自上而下的镜头增强了部门分配策略的响应能力。这提供了一种更系统的方法来捕捉情感驱动的价格变动，从而为扇区级别的投资组合结构提供了新的见解，以补充传统的安全级别分析。
优化生理自适应 VR 系统的视觉复杂性：使用 EDA、ECG 和 EEG 特征评估多模态数据集
生理自适应虚拟现实系统根据用户的生理信号动态调整虚拟内容，以增强交互并实现特定目标。然而，由于不同用户的认知状态可能影响多变量生理模式，自适应系统需要进行多模态评估，以研究输入生理特征与目标状态之间的关系，从而实现高效的用户建模。在这里，我们研究了一个多模态数据集（EEG、ECG 和 EDA），同时与两个不同的自适应系统交互，根据 EDA 调整环境视觉复杂性。视觉复杂性的增加导致 alpha 功率和 alpha-theta 比率的增加，反映出精神疲劳和工作量增加。同时，EDA 表现出明显的动态变化，紧张和相位成分增加。整合多模态生理测量进行适应性评估，加深了我们对系统适应对用户生理影响的理解，使我们能够解释它并改进自适应系统设计和优化算法。
耗散超导量子比特中退相干引起的异常点
与环境相互作用的开放量子系统表现出由耗散和相干哈密顿量演化相结合描述的动力学。总之，这些效应由刘维尔超算子捕获。刘维尔（一般非厄米）的退化是异常点，当系统接近稳定状态时，它们与临界动力学有关。我们使用与工程环境耦合的超导传输电路来观察两种不同类型的刘维尔异常点，它们要么是由能量损失和退相干的相互作用引起的，要么纯粹是由于退相干引起的。通过实时动态调整刘维尔超算子，我们观察到非厄米性引起的手性状态转移。我们的研究从刘维尔异常点的角度激发了对开放量子系统动力学的新认识，使非厄米动力学能够应用于开放量子系统的理解和控制。
糖尿病研究的研究审查
印度班加罗尔的Ja那教计算机科学和信息技术系摘要：有效的量子电路汇编对于最大化嘈杂的中等规模量子（NISQ）设备的实用性至关重要。本文使用动态编程提出了一种新型的自适应量子电路汇编技术，该技术可以显着降低电路深度，同时保持高保真度。我们的方法称为ADAQC（自适应量子编译器），根据特定的量子硬件约束和噪声特性，动态调整了编译策略。与最先进的编译器相比，我们证明了电路深度降低30％，基准电路在超导二极管体系结构上的忠诚度损失不到1％。此外，我们还对各种量子算法和硬件配置中ADAQC的性能进行了全面分析，从而展示了其在现实世界中的适应性和效率。索引术语：量子计算，电路编译，NISQ，动态编程，自适应算法
从 EDA、ECG 和 EEG 数据中获取的适应性见解
生理自适应虚拟现实可以驱动交互并调整虚拟内容，以更好地满足用户的需求并支持特定目标。然而，心理生理推理的复杂性阻碍了有效的适应，因为认知和生理特征之间的关系很少表现出一一对应关系。因此，有必要采用多模态方法来评估适应的效果。在这项工作中，我们分析了在与 VR 自适应系统交互过程中获得的多模态数据集 (EEG、ECG 和 EDA)，该系统使用 EDA 作为适应次要任务难度的输入。我们评估了动态调整对不同生理特征及其相关性的影响。我们的结果表明，当自适应系统增加次要任务难度时，θ、β 和相位 EDA 特征会增加。此外，我们发现在难度调整过程中，θ、α 和β 振荡之间存在高度相关性。我们的结果显示了如何使用特定的 EEG 和 EDA 特征来评估 VR 自适应系统。
无线传感器网络中节点的优化和节能部署
摘要。针对节能和最佳WSN的最佳部署问题，本文建立了最佳覆盖模型。同时，提出了一种基于粒子群理论和量子的粒子群优化的节能部署算法。准物理策略，即准实体和准库仑力，在量子粒子群优化算法的位置进化方程中引入，这可以合理地调节传感器节点之间的距离。此外，该算法可以以低区域重复速率获得快速优化。此外，对WSN节点的传感半径进行动态调整，以最大程度地减少节点的能量消耗。模拟结果表明，与传统的粒子群和量子性粒子群群优化方案相比，所提出的算法在网络覆盖率和收敛速度方面具有更好的性能。同时，该算法在减少WSN中的节点能量消耗方面具有一定的优势。
机器人任务分配的大型语言模型
摘要 - 这项研究介绍了一个创新的框架，该框架采用大型语言模型（LLMS）来通过无缝整合构建机器人和人类用户来增强任务分配。LLM包含有关任务的关键数据，例如代理功能，以及要实现的最终目标的详细信息。计算有效的分配策略，平衡时间效率和资源使用情况。通过利用自然语言处理界面，该系统简化了与建筑专业人员的交互，并动态调整了不可预见的站点条件。同时使用两个LLM代理（生成器和主管代理）来提供更准确的任务时间表。我们使用一个简单的方案来测试所提出的方法，其中两个LLM代理的组合为完成任务提供了更准确和逻辑的时间表。结果突出了LLM在建设中转变运营任务的重要潜力，这表明该行业与AI的最新发展保持一致。