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概念研究以卸载在船上捕获的二氧化碳
CO 2的危害包括由于氧气位移和较高暴露水平的潜在毒性而引起的窒息。人类在一个小时内暴露于3％的CO 2浓度可能会经历头痛的毒理学症状，而暴露于CO 2的空气中的毒理学症状一分钟可能会经历更明显的毒理学症状甚至死亡。虽然CO 2在全球统一的系统（GHS）下没有归类为急性毒性，但其毒性取决于浓度和暴露时间。一些国家在其健康和安全协议中定义了阈值。对IMO副委员会携带液化气体（IGC代码）的国际建筑和设备的综述，有关运输货物和集装箱的运输的审查提议修改“二氧化碳（高纯度）”的分类，以包括其与毒性相比，将其包括在内的毒性（包括二氧化碳（再生质量）”。
硬盘驱动器中的斜坡加载/卸载技术
加载/卸载技术是在 20 世纪 90 年代中期发现的，是接触式启停 (CSS) 的可行替代方案，在接触式启停 (CSS) 中，承载硬盘驱动器读/写磁头的滑块在断电时落在磁盘介质上，并一直停留在磁盘上直到通电周期。尽管一些供应商仍在非移动平台驱动器中使用 CSS，但 CSS 具有固有的局限性，加载/卸载技术可以解决这些局限性。HGST 是第一家实施加载/卸载技术的硬盘驱动器制造商，并发现早期大型硬盘驱动器采用该技术后，其耐磨性优势值得进一步研究和开发。这些活动促进了加载/卸载机制的改进，并导致了硬盘设计其他领域的创新。当今的加载/卸载实施依赖于斜坡机制，该机制提供了许多好处，包括更高的耐用性、更高效的电源利用率和卓越的抗冲击性。
移动边缘中的节能计算卸载...
摘要 - 1对于移动边缘计算（MEC）来说是必不可少的。它使用边缘资源来启用密集计算并为资源受限设备节省能源。现有作品通常在无线电渠道和网络队列大小上施加了强有力的假设。但是，实用的MEC系统受到各种不确定性的影响，使这些假设不切实际。在本文中，我们通过放松这些综合假设并考虑网络中的固有不确定性来研究流动问题的能量计算。特别是，我们在执行以有向的无环图建模的时间关键时期应用程序时，将本地设备的最糟糕的预期能量消耗降至最低。我们采用极值理论来约束不确定事件的发生概率。为了解决公式的问题，我们基于列的生成开发了ǫ结合的近似算法。所提出的算法可以有效地识别小于最佳算法的（1+）的可行解决方案。我们在Android智能手机上实施了计划方案，并使用现实世界应用进行了大量实验。实验结果证实，通过考虑在弹药的计算过程中，通过考虑固有的不确定性，它将导致客户设备的能耗降低。所提出的弹性方案的计算在节能方面还显着优于其他方案。
神经媒体、认知卸载和智力毅力
摘要 本文探讨了所谓的预期美德认识论，因为它预见了一些与近未来脑机接口技术（迈克尔·林奇（Michael Lynch）（2014）称之为“神经媒体”）相关的美德认识论风险。我分析了神经媒体如何对主体的智力特征产生负面影响，特别关注智力毅力这一美德，这涉及在实现智力目标的过程中面对挑战时坚持精神的倾向。首先，我提出并阐明了我所说的“认知卸载论证”，该论证认为，从美德责任主义理论的角度来看，由神经媒体这样的设备激励的过度认知卸载可能会破坏智力美德的发展。然后，我考察了认知卸载论证在智力毅力美德中的应用，认为神经媒体可能会以牺牲智力毅力为代价来提高认知效率。然而，如果以对认知负责的方式使用，认知卸载设备可能不会破坏智力毅力，反而会让人们从各种琐碎的智力劳动中解放出来，从而坚持他们认为更有价值的智力目标。
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。
通过运营商自有 WiFi 接入点卸载移动数据的激励机制
由于移动数据流量的爆炸式增长，移动网络运营商（MNO，也称为运营商或承运商）通过移动数据卸载同时利用蜂窝和 WiFi 资源已成为一种普遍做法。然而，现有的卸载技术主要建立在运营商和第三方 WiFi 资源之间，无法反映用户的动态流量需求。因此，MNO 必须设计一个有效的激励框架，鼓励用户披露其对资源的估价。在本文中，我们提出了一种新颖的基于出价的异构资源分配（HRA）框架。它可以使运营商同时有效地利用蜂窝和运营商自己的 WiFi 资源，其中用户的决策成本受到严格控制。通过基于拍卖的机制，它可以在了解用户估价的情况下实现动态卸载。而算子域卸载则有效避免了由于用户自私和信息缺失带来的无政府状态。更具体地说，我们提出了HRA-Profit和HRA-Utility，以分别实现最大的利润和社会效用。此外，基于随机多臂老虎机模型，新提出的HRA-UCB-Profit和HRA-UCB-Utility能够在不完全用户上下文信息下获得接近最优的利润和社会效用。所有的机制都被证明是真实的并且满足个体理性，而我们机制所实现的利润与最优利润在有限的范围内。此外，基于跟踪的模拟和评估表明，与基准相比，HRA-Profit和HRA-Utility分别将利润和社会效用提高了40%和47%。并且在所提出的机制下，蜂窝利用率保持在有利水平。 HRA-UCB-Profit 和 HRA-UCB-Utility 将伪后悔率限制在 20% 以下。
支持 MEC 的 IoV 网络中 AI 赋能的数据卸载
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Edge使用启发式和强化学习技术计算卸载策略。
与分布式计算范式一起出现了5G，称为边缘计算范围，通过减少网络潜伏期和能源消耗并提供可扩展性的机会，促使行业发生了巨大变化。边缘计算通过将数据中心放置在网络边缘来扩展用户资源受限设备的功能。计算卸载通过允许用户任务的迁移到边缘服务器来启用边缘计算。确定移动设备可以卸载任务以及在哪个服务器上卸载是否有益，而环境变量（例如可用性，加载，网络质量等）是有益的。，正在动态变化，是一个具有挑战性的问题，需要仔细考虑才能实现更好的绩效。该项目着重于提出轻巧和效率的算法，以从移动设备的角度进行卸载决策，以使用户受益。随后，启发式技术被研究为找到快速但优化解决方案的一种方式。这些技术已与多臂强盗算法结合使用，称为折扣上限置信度（DUCB），以迅速做出最佳决策。调查结果表明，这些启发式方法无法处理问题的动态性，并且DUCB提供了适应不断变化的情况而不必继续添加额外参数的能力。总体而言，DUCB算法在本地能源消耗方面的性能更好，并且可以改善大多数时间的服务时间。
多任务卸载策略优化基于有向的无环图用于边缘计算
摘要 - 随着用户应用程序服务需求的进步，IoT系统倾向于将任务运送到边缘服务器以进行执行。当前关于流量边缘计算的大多数研究都忽略了应用程序综合之间的依赖关系。主要用于单用户场景中，主要用于应用拓扑拓扑的边缘计算的少数研究。与以前的工作不同，我们的工作主要解决了在多源场景中使用边缘计算弹出的依赖任务，这更符合现实。在本文中，将流量问题的依赖任务建模为马尔可夫决策过程（MDP）第一。然后，我们通过共同考虑，通过共同考虑几个用户之间的应用拓扑，并共同考虑了一个基于有向的无环图（DAG）的嵌入层的参与者 - 批评机制。最后，模拟的结果还显示了所提出的Aced算法的优先级。