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联合强化学习授权的任务卸载车辆边缘计算中的大型模型
摘要 - 行驶边缘计算（VEC）由于其为计算密集型任务提供足够的组合资源的能力而引起了近视关注。但是，如何在车辆内分配计算任务并有效地管理任务消耗的资源已成为一种挑战。为了解决这个问题，这项研究推进了使用辅助车辆（AV）进行载体任务的主张，并引入了一种新颖的辅助车辆算法（AVA）。ava既可以在车辆环境中充分利用计算资源，并同时实现任务延迟减少，能源消耗最小化以及任务完成率的增强率。此外，我们建立了一个联合学习框架，以明智地确定通过实施创造性机制的AV分配的比例。实验结果验证了我们的方法不仅可以改善关键系统性能指标，还可以确保对移动车辆的计算资源进行全面利用。
nvidia tls卸载指南
传输接口发送（TIS）对象负责执行发射侧的所有相关操作。发送队列（SQS）的消息通过TIS进行分割和传输，包括所有运输所需的含义。例如，在较大的发送卸载的情况下，TIS负责分割。NVIDIA®CONLECTX®硬件使用TIS对象来保存和访问TLS加密信息和卸载TX KTLS连接的状态。
通过多代理深钢筋学习在航空等级边缘计算系统中的计算卸载
摘要 - 物联网（IoT）设备和新兴应用程序的指数增长显着提高了对无处不在的连通性和有效计算范式的要求。传统的地面边缘计算体系结构无法在全球范围内提供庞大的物联网连接。在本文中，我们提出了一个由高空平台（HAP）和无人机（无人机）组成的航空层级移动边缘计算系统。特别是，我们考虑了不可分割的任务，并制定了流动问题的任务，以最大程度地降低任务的长期处理成本，同时满足流量的过程和任务处理过程中的排队机制。我们提出了基于多代理的深钢筋学习（DRL）的流量算法计算，其中每个设备可以根据局部观察结果做出其流量决策。由于无人机的计算资源有限，无人机的高任务负载将增加放弃流量任务的比率。为了增加完成任务的成功率，使用卷积LSTM（Convlstm）网络来估计无人机的未来任务负载。此外，提出了优先的体验重播（PER）方法以提高收敛速度并提高训练稳定性。实验结果表明，所提出的流量算法的计算优于其他基准方法。
改善糖尿病脚的卸载
■ The individual is unable to move easily due to old age, having a spinal cord injury, chronic illness, etc ■ Rapid weight loss which may result in the individual having less padding over bony areas ■ Friction or rubbing of the skin on the heel due to ill-fitting shoes being worn ■ Offloading in the management of the diabetes-related foot is “generally understood as relieving pressure from an ulcerated area” (Baker and Osman, 2016).最佳卸载将刺激愈合过程并减少溃疡部位的伤害力。DFU的减少将导致截肢减少，因此卸载和减少截肢的手套手套。然而，对于临床医生来说，至关重要的是，每当从一个区域降低或去除力时，它都会迁移到另一个区域。正如Baker和Osman（2016）所说：“通过使另一个区域超负荷产生新的病变是灾难性的。”如图2所示，压缩的毛毡不会提供卸载，而是增加了脚部其他区域的压力。 应该牢记的是，在周围的戏剧性边缘会给组织带来额外的压力，这可能会导致发作效果或新的溃疡。 重要的是要记住：“卸载的有效性是通过缓解压力和患者对治疗的遵守来判断的”（Cavanagh and Bus，2010年）。正如Baker和Osman（2016）所说：“通过使另一个区域超负荷产生新的病变是灾难性的。”如图2所示，压缩的毛毡不会提供卸载，而是增加了脚部其他区域的压力。应该牢记的是，在周围的戏剧性边缘会给组织带来额外的压力，这可能会导致发作效果或新的溃疡。重要的是要记住：“卸载的有效性是通过缓解压力和患者对治疗的遵守来判断的”（Cavanagh and Bus，2010年）。
认知卸载会议2024_2
在9月13日星期五，我们将著名的缆车乘坐蒙特萨塞夫（MontSalève）加入我们的风景秀丽，这是一个位于距日内瓦（Geneva）仅几公里的山峰，可欣赏城市，日内瓦湖和周围阿尔卑斯山的全景。被称为“日内瓦的阳台”，MontSalève是必看的！会议套餐包含缆车票。从有线电视车站出发时是上午10:30。对于那些有兴趣的人，我们将一起离开Uni邮件。我们将在建筑物前面见面，并在凌晨9:40离开。对于那些喜欢更活跃的体验的人，您可以远足蒙特·萨利夫（MontSalève）并在顶部与小组会面。徒步旅行大约需要2到2.5个小时，并在沿途的风景视角带来了一个有意义的挑战。可以在此处找到更多信息：https：//www.telepherique-du-saleve.com/en/activities-events/sports-activities/hiking/，请携带合适的服装和鞋类，因为即使在夏季，它也可以在MontSalève的顶部变得辣椒！山顶上的一家咖啡馆将开放，希望那些希望在欣赏美景时喝酒或小吃的人。
认知卸载：评论
摘要人类的记忆能力，尤其是短期记忆的记忆能力是有限的（Schacter，2001； Shenhav等，2017）。根据扩展的思维理论，认知作为一个由内部过程与外部环境之间的相互作用组成的凝聚系统，以支持认知任务（Clark＆Chalmers，1998）。因此，为了提高性能，我们使用各种方法。我们经常被警告过多地依赖于外部工具，而不是我们在互联网和智能手机时代的内部认知能力（例如Carr，2020）。认知卸载是一种用于减少认知负荷的策略。在某些情况下，体育活动可用于减少任务的认知需求。我们称此认知卸载。最近研究了导致认知卸载和这种行为的认知效应的机制。一般而言，认知卸载可以归类为将认知需求转移到身体和环境的行为。使用环境作为代表性信息的仓库，我们能够将认知过程导入世界，并消除内部表示的必要性。要记录必须召回的知识，例如，人们可以写下，输入计算机，素描或采取其他修改周围环境的动作（Gilbert＆Stigho 2016）。研究的目的是对认知卸载现象进行回顾。在可用的完整文章中，只选择了49个与研究目的相匹配的。使用认知卸载，心理学和元认知搜索的关键词，Google Scholar和Scopus进行了。分析了所有论文，并将审查论文组织为三个部分：研究表明认知能力的载荷优势，对差异优势的研究和研究表明与元认知评估有关的研究。得出的结论是相应的。在这个技术进步的时代，将芯片插入人的大脑，以解决各种日常任务，认知卸载或使用身体行动来减少任务的认知需求。有各种各样的研究表明，这项任务的潜在优势，例如提高绩效，提高预期任务和故意卸载，减少错误和认知负荷等。同时，各种研究都表明，采用认知卸载任务是如何产生错误的记忆，影响固有的记忆能力，使人类被动或懒惰的思想家等。元认知评估在使用或不使用认知卸载任务的决定中起着至关重要的作用。
分散任务在边缘计算中卸载
摘要 - 在合作边缘节点中流动的室内化任务已成为提高资源利用并改善边缘计算中用户的经验质量（QOE）的有前途的解决方案。但是，当前的分散方法（例如启发式方法和基于游戏理论的方法）可以优化贪婪或依赖于刚性假设，无法适应动态边缘环境。现有的基于DRL的方法在模拟中训练该模型，然后将其应用于实用系统。由于实际系统与模拟环境之间的差异，这些方法的性能可能很差。其他直接训练模型和部署模型的方法将面临一个冷启动的问题，这将在模型收敛之前减少用户的QOE。本文提出了一本名为（o2o-drl）的drl-on-Online DRL小说。它使用启发式任务日志来启动lim的DRL模型。但是，频道和在线数据具有不同的分布，因此，使用局部方法进行在线调整会破坏所学的局部策略。为了避免此问题，我们使用派利DRL来调整模型并防止价值高估。我们在模拟和基于Kubernetes的测试台中使用其他方法评估O2O-DRL。性能结果表明，O2O-DRL胜过其他方法，并解决了冷门问题。
加载 /卸载和误导< / div>时损坏货物
本研究论文调查了事件的深远影响，例如在加载和卸载过程中造成的损害以及货物误差对业务运营的各个方面。通过对相关文献，案例研究和统计数据的全面分析和检查，本研究旨在阐明这些事件影响不同部门业务的程度。此外，本文探讨了此类事件的根本原因，探讨了他们对供应链效率，财务绩效，客户满意度和品牌声誉的影响，并讨论了应对这些挑战的潜在缓解策略。通过洞悉运输过程中损害的多方面含义和货物误解，这项研究有助于提高意识并促进物流和业务管理领域内的知情决策。
