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机械卸载对失败的人心的全基因组DNA甲基化谱的影响
引言心力衰竭（HF）是一个主要的公共卫生问题，仅在美国就受到了600万例患者的影响（1）。尽管在HF的诊断和治疗方面取得了重大进展，但大多数患者都会发展到该疾病的晚期阶段，导致发病率和死亡率高得多，甚至超过了大多数癌症。HF的药理管理传统上专注于靶向与疾病进展以及症状缓解利尿治疗相关的内源性神经激素信号级联反应（2）。但是，我们对复杂HF病理生理学的机械理解有限，并不能完全解释该人群中观察到的疾病进展和治疗反应的广泛差异，这突出了需要新型分子诊断和治疗策略的需求。失败的人心经历结构和功能重塑，伴随着心肌转录组的影响改变，包括对胎儿基因表达程序的概括以及涉及氧化磷酸化途径中涉及基因的下调（3，4）。尽管其中一些变化对于所有形式的HF都是常见的，但基因表达可能是特定于病因的，并有助于区分患有不同类型的HF的患者（5，6）。对左心室辅助装置（LVAD）支持在患有晚期HF患者的成对心肌样品的转录分析表明，只有一小部分的基因在HF中均能正常化而随着失败的人类心脏的机械卸载（7-9）的机械卸载（7-9）。虽然导致终阶段人HF中心肌基因表达失调的机制仍然未知，但出现的证据表明，表观遗传调节可能在转录重编程中起重要作用，通过改变基因可访问性和与基因启动子或增强子的TF结合（10，11，11）。
云边端协作网络中 AI 驱动的节能内容任务卸载
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Trane 系列 R RTAA 70 至 400 吨 - 盈余集团
130-400 吨的风冷 R 系列冷水机组采用“中间”压缩机。这些压缩机利用单一卸载方法（滑阀）从满载到压缩机的最小容量进行卸载。该滑阀位于阳转子和阴转子上方。随着 70、80、90、110 和 125 吨冷水机组加入我们的风冷产品线，我们还为 Helirotor 压缩机添加了新的设计概念，并将其称为“通用”压缩机。这种新设计的容量控制与大型压缩机的实现方式大致相同，通过调节由油压驱动的加载器、卸载器机构来实现。启动时使用简单活塞加载和卸载阶梯式卸载阀，使压缩机在卸载状态下启动，从而提高可靠性。随着负载的增加或减少，压缩机使用可变卸载阀来调节容量并紧密匹配所需的冷却负载。
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。
图瓦卢能源部门发展项目
•在接收者国家必要的任何必要时，包括在港口，机场和/或网站上加载和/或卸载产品。•必要时使用/雇用特殊设备和配件，以确保卸载和运输平稳。•在必要时在接收者国家的港口/机场和/或其他地方存储。•将产品从泊位运输到卸载端口/位置或容器场内的仓库。•必要时在卸载端口/地点处暂停，并且容器拘留费用（通过容器运输时）。•进口所需的许可和官方授权。•接收国应支付的职责，税收或其他财政征税。•海关手续和在接收国进口所需的任何其他程序。
使用深度学习进行脑肿瘤分类的移动边缘云计算任务卸载性能分析
R. Yamuna 1*、Rajani Rajalingam 2、M. Usha Rani 3 印度蒂鲁帕蒂 Sri Padmavati Mahila Visvavidyalayam 计算机科学系 13 印度内洛尔 Geethanjali 科学技术学院计算机科学与工程系 2 ryamunaspmvv@gmail.com 1、rajani@gist.edu.in 2、musha_rohan@yahoo.com 3 收到日期：2023 年 3 月 22 日，修订日期：2023 年 6 月 7 日，接受日期：2023 年 6 月 20 日 * 通讯作者 摘要 脑肿瘤的发病率不断上升，需要准确有效的方法来识别和分类它们。虽然深度学习 (DL) 模型在该领域显示出良好的前景，但在资源受限的移动设备上部署它们时，它们的计算需求带来了挑战。本文探讨了移动边缘计算 (MEC) 和任务卸载在提高 DL 模型对脑肿瘤分类性能方面的潜力。我们开发了一个综合框架，考虑到移动设备和边缘服务器的计算能力以及与任务卸载相关的通信成本。我们分析了影响任务卸载决策的各种因素，包括模型大小、可用资源和网络条件。结果表明，任务卸载有效地减少了处理脑肿瘤分类 DL 模型所需的时间和精力，同时保持了准确性。该研究强调在决定任务卸载时需要平衡计算和通信成本。这些发现对于开发用于医疗应用的高效移动边缘计算系统具有重要意义。利用 MEC 和任务卸载使医疗保健专业人员能够在资源受限的移动设备上使用 DL 模型进行脑肿瘤分类，确保准确及时的诊断。这些技术进步为未来更易于访问和高效的医疗解决方案铺平了道路。关键词：脑肿瘤分类、深度学习模型、移动边缘计算、任务卸载、资源受限的移动设备。1. 简介
月球到火星架构更新
NASA 已经制定了货物着陆器运送概念参考任务，该任务将在 B 版 ADD 中添加到其中。该参考任务：• 将未卸载和/或已卸载的货物运送到月球表面。• 根据货物着陆器提供商协议，提供所有必要的服务，以维护货物从太空运输到登陆月球表面的整个过程，直到货物从着陆器上卸载下来或处于不再需要着陆器提供的这些服务的运行状态。• 确保以足够的精度成功着陆在月球表面可进入和可用的位置。• 在月球表面为机组人员接近着陆器建立安全条件。• 验证未卸载和/或已卸载货物的健康和功能。• 执行任何着陆器报废操作（包括潜在的重新安置），确保着陆操作后货物或其他表面资产不会受到着陆器的不利影响。
用于移动边缘计算任务卸载的组合客户端-主多智能体深度强化学习
最近，执行计算密集型任务的移动应用程序激增，例如视频流、数据挖掘、虚拟现实、增强现实、图像处理、视频处理、人脸识别和在线游戏。然而，平板电脑和智能手机等用户设备 (UD) 执行任务计算需求的能力有限。移动边缘计算 (MEC) 已成为一种有前途的技术，可以满足 UD 日益增长的计算需求。MEC 中的任务卸载是一种通过在 UD 和 MEC 服务器之间分配任务来满足 UD 需求的策略。深度强化学习 (DRL) 在任务卸载问题中越来越受到关注，因为它可以适应动态变化并最大限度地降低在线计算复杂度。然而，UD 和 MEC 服务器上各种类型的连续和离散资源限制对设计高效的基于 DRL 的任务卸载策略提出了挑战。现有的基于 DRL 的任务卸载算法侧重于 UD 的约束，假设服务器上有足够的存储资源。此外，现有的基于多智能体 DRL（MADRL）的任务卸载算法是同质智能体，并将同质约束视为其奖励函数中的惩罚。我们提出了一种新颖的组合客户端-主 MADRL（CCM_MADRL）算法，用于 MEC 中的任务卸载（CCM_MADRL_MEC），该算法使 UD 能够决定其资源需求，并让服务器根据 UD 的需求做出组合决策。CCM_MADRL_MEC 是任务卸载中第一个除了考虑 UD 中的约束之外还考虑服务器存储容量的 MADRL。通过利用组合动作选择，CCM_MADRL_MEC 表现出优于现有 MADDPG 和启发式算法的收敛性。
多智能体移动边缘计算网络中具有排队动态的分布式任务卸载优化
摘要 — 任务卸载决策在物联网 (IoT) 中的移动边缘计算 (MEC) 技术中起着关键作用。然而，在没有任何集中通信和计算协调的分布式多智能体网络中，它面临着来自应用层任务排队的随机动态和物理层耦合无线干扰的重大挑战。在本文中，我们研究了考虑上层排队动态和下层耦合无线干扰的分布式任务卸载优化问题。我们首先提出了一种新的优化模型，旨在通过优化多个智能体的卸载阈值来最大化它们的预期卸载率。然后，我们将问题转化为博弈论公式，进一步设计了一个分布式最佳响应 (DBR) 迭代优化框架。分析了博弈论模型中纳什均衡策略的存在性。对于每个代理阈值策略的单独优化，我们进一步提出了一种编程方案，将受约束的阈值优化转化为无约束的拉格朗日优化 (ULO)。单独的 ULO 被集成到 DBR 框架中，使代理能够以分布式方式协作并收敛到全局最优。最后，提供了模拟结果来验证所提出的方法，并证明了其相对于其他现有分布式方法的显著优势。数值结果还表明，所提出的方法可以实现与集中式优化方法相当的性能。