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组合客户主机多重强加固学习，用于移动边缘计算中的任务卸载
深度强化学习（DRL）在任务卸载问题方面越来越受欢迎，因为它可以适应动态变化并最大程度地减少在线计算复杂性。但是，在用户设备（UDS）和移动边缘计算（MEC）服务器上的各种类型的连续和离散资源约束对高效的基于DRL的任务下载策略的设计构成了挑战。假设服务器上有足够的存储资源，则基于DRL的任务折扣算法重点关注UDS的约束。此外，现有的基于多种DRL（MADRL）的任务攻击算法是同质代理，并将同质的约束视为其奖励功能的惩罚。在这项工作中，我们提出了一种新颖的组合客户端MADRL（CCM_MADRL）算法，用于在移动边缘compoting中进行任务卸载（CCM_MADRL_MEC），允许UDS决定其重新源要求，并根据UDS的要求做出组合决策。ccm_madrl_mec是任务卸载的第一种MADRL方法，即除了UDS的限制外，考虑服务器存储的ca- partical。通过利用组合动作选择，CCM_MADRL_MEC显示出优于现有基准和启发式算法的优越性收敛性。
当今分布式认知和人工智能增强的未来
在本文中，我们探讨了使用人工智能 (AI) 通过认知卸载（即将思考任务委托给 AI 技术）分配认知的前景。认知支持的现代技术正在迅速发展并越来越受欢迎。如今，许多人严重依赖智能手机或其他技术设备来支持他们的日常生活以及学习和工作。例如，智能手机用于跟踪和分析环境变化，以及存储和不断更新相关信息。因此，个人可以将信息卸载（即外部化）到他们的智能手机上，并通过访问它来更新他们的知识。这意味着使用 AI 等现代技术可以通过卸载赋予用户权力，使他们能够作为始终更新的知识专业人士发挥作用，这样他们就可以战略性地部署他们的见解，而不是依赖过时和记忆的事实。这种由 AI 支持的认知过程卸载还通过将任务需求分配到他们的环境中来节省个人的内部认知资源。在本文中，我们 (1) 概述了认知卸载的实证研究结果，以及 (2) 对未来人工智能增强下个人卸载行为可能如何变化的展望。更具体地说，我们首先讨论卸载的决定因素，例如技术工具的设计和与元认知的联系。此外，我们讨论了认知卸载的好处和风险。虽然卸载可以提高即时任务绩效，但也可能对用户的认知能力构成威胁。在此之后，我们提供了一个观点，即个人是否会在未来更多地使用人工智能技术来卸载，以及这将如何影响他们的认知。一方面，个人可能会严重依赖易于获取的人工智能技术，而这反过来可能会削弱他们的内部认知/学习。另一方面，个人可能会致力于增强他们的认知，以便他们能够跟上人工智能技术的步伐，而不会被它们取代。最后，我们展示了自己的数据和文献中的发现，假设个人的性格是人工智能信任的预测因素。对现代人工智能技术的信任可能是更广泛地利用和依赖这些技术来传播认知的重要决定因素，因此应该在人工智能增强的未来中加以考虑。
AE-1319，制冷涡旋压缩机数字容量控制
最小加载和卸载时间将限制为 2 秒。上述加载和卸载时间将使压缩机在 20 秒周期内的工作范围从 10% 负载上升到 90%。压缩机还可以在 100% 负载下运行，以完成整个调制序列。2 秒的最短时间将使卸载活塞组件有时间完全加载和卸载涡旋组。如果负载降低到 10% 负载以下，则应关闭压缩机电机。压缩机的重新启动将由基于 20 秒调制时间的容量上升到 10% 或更多以及电机启动逻辑决定。系统设计应遵循各种应用工程公告中详述的必需和推荐指南，这些指南可在网站 emersonclimate.com 上找到。压缩机电机仅在适当的时间延迟后才会重新启动。时间延迟将从电机停止的最近时刻开始。延迟量不可调。电机将有 2 分钟的启动延迟。这将防止每小时启动超过 30 次的短循环效应。
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。
使用生物力学单调和负载-卸载数据计算平均曲线和统计响应走廊的通用方法
摘要 计算平均曲线和响应走廊对于评估生物力学数据以及与其他数据集和数值模型进行比较至关重要。然而，现有的方法通常是针对特定案例的，缺乏强大的统计基础。提出了一种使用弧长重新参数化和非线性信号配准的通用方法，以提供基于特征的平均生物力学响应和统计变异性评估，其主要优势是单一方法适用于广泛的物理响应。在本研究中，基于弧长的方法被应用于两个实验数据集：猪脑组织的压缩行为和人体胸部的负载-卸载响应。在这两种情况下，弧长走廊方法都捕捉到了材料或受试者响应的底层形状，而无需先验地假设响应行为，适用于从没有共同终止点的单调信号到高度变化的滞后响应的广泛生物力学数据，并且不会像常见的当代方法那样扭曲平均响应的底层形状或变异性。弧长走廊法在软件包 ARCGen 中免费分发，可在宽松的开源许可证下用于 MATLAB 和 Python（https://github.com/IMMC-UWaterloo）。
QT-030-S V3.0
2.4.2。包装负载：包装负载由盒装，打包或捆绑的材料组成，不能包裹在纸板，塑料和其他不合格材料中。必须清楚地识别每个捆绑包，捆绑包或盒子，按项目中的预告片中分组，并牢固地加载以高效卸载。从拖车顶部的8英寸间隙和拖车侧的每一侧至少3英寸才能卸载。捆包不能垂直加载或以金字塔格式堆叠。可能会拒绝固定或堆叠的负载不当。Nanshan America因负载不当或卸载许可不足而导致的拖车损坏不承担任何责任。每个单独的贝尔的最大重量，
引文：Chadwick P、Astley E、Dunn G 等人 (2022) 改善糖尿病足部减负的建议。糖尿病足杂志 25(1)
糖尿病患者是英国人口中的高危人群，足部健康是其管理的重要组成部分。足部护理不当会导致“一系列负面并发症”，从而导致截肢并最终导致患者死亡（Botros 等人，2017 年）。在预防和管理糖尿病患者足部溃疡时，卸载是护理中最重要的方面之一（Bus 等人，2020 年）。尽管有国际指南明确建议如何提供卸载足部的“最佳实践”，但在实践中，这可能无法有效进行或实施。组织了一系列在线讨论小组，管理糖尿病患者足部并发症的主要医疗保健专业人员可以讨论和分享卸载足部的“最佳实践”，并确定临床实践中经常遇到的挑战。这些讨论的结果是确定了一系列障碍（图 1），这些障碍
CDL A 级，全职，路线送货司机机会
进行设备检查前后、EVIR 检查。 对照发票检查和核实货物。 成功操作 PeopleNet 与调度员沟通并维护驾驶员日志。 手动计算和验证香烟条。 利用 Bluebird 扫描技术扫描产品。 利用拉出式坡道卸载干燥产品和手提箱。 通过侧门卸载冷藏和冷冻产品和手提箱。 领取退回的物品。 将空托盘和手提箱固定在拖车中。 保持拖拉机和拖车内部的清洁。