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mltcp：一种分布式技术，用于近似机器学习的集中式流程计划
1引言有效的流程计划是网络社区中的一个重要且研究的问题[3,5,7,12,13,23,24,27]。使用启发式方法，平衡机制和网络流量的截止日期，在调度流方面有很多工作。传统上，实施流程计划有两种广泛的方法。首先是集中式的AP PROACH，其中中央控制器从所有流中收集网络数字并计算所需的流程度[3，12，13，27，49]。第二个是在分布式的方式借助数据包或开关支持[5,7,23,44]，以分布式的方式进行近似启发式方法，例如最短剩余的处理时间（SRPT）。大多数流程调度方法都集中在传统的数据中心流量上，这是爆发且短[9]。此外，传统数据中心流的到达通常是独立且无法预测的。今天，随着对基于AI的服务的需求不断增长，数据中心中的深度神经网络（DNN）培训和良好的流量已成倍增加。与传统的数据中心工作负载不同，DNN培训和微调作业具有定期的流量模式，在该模式中，每个训练迭代的开始时间都取决于之前迭代的完成，从而对流量到达时间产生依赖性[53，59，64]。我们证明，基于剩余的处理时间（即Pfabric [5]，PDQ [23]和PIAS [7]）的调度技术并不总是最适合安排DNN作业的最佳选择。直觉上，这是因为此类技术根据网络中当前流的状态做出本地调度决策，而无需考虑定期作业的流量到达模式。在DNN工作负载中，这种效果变得不利，其中在一个迭代中完成流量会影响随后迭代的完成时间。最近的研究，例如Muri [64]和Cassini [52，53]，已经证明，对于DNN工作负载，促进交流沟通需求的时间表达到了时间表网络计划。他们将交织的想法定义为一个DNN作业的通信阶段（高网络授权）与计算阶段（低网络
使用深度神经网络检测飞机机身缺陷
为确保飞机结构的飞行安全，有必要使用目视和无损检测 (NDI) 方法进行定期维护。在本文中，我们提出了一种使用深度神经网络 (DNN) 的基于图像的飞机缺陷自动检测方法。据我们所知，这是首次使用 DNN 进行飞机缺陷检测。我们对最先进的特征描述符进行了全面评估，并表明使用 vgg-f DNN 作为特征提取器与线性 SVM 分类器可实现最佳性能。为了减少处理时间，我们建议应用 SURF 关键点检测器来识别缺陷补丁候选。我们的实验结果表明，对于笔记本电脑上的高分辨率（20 兆像素）图像，我们可以在大约 15 秒的处理时间内实现超过 96% 的准确率。
通过高光谱成像基于注意力的皮肤癌分类
摘要 - 近年来，高光谱成像已用于几种医疗应用中，以自动诊断不同的疾病。这些图像在识别不同类型的癌症方面表现出良好的性能。在用于分类，机器学习和深度学习技术的方法中，出现了作为处理这些数据的最合适算法。在本文中，我们提出了一种新型的高光谱图像分类体系结构，利用视觉变压器。我们在包含76个皮肤癌图像的真实高光谱数据集上验证了该方法。获得的结果清楚地表明，视觉变换是适合此任务的合适架构。测量结果在虚假负率和处理时间方面都优于最先进的结果。最后，首次在医学高光谱图像上评估注意力机制。
CASSI在UNC Charlotte - 执行摘要（2024年7月）北卡罗来纳州机场经济发展基金
▪土地项目通常包括在安全检查站之前访问的基础设施，并涉及扩大机场处理和管理乘客或货物的能力的项目。具体示例包括土地征用以及终端建筑物，机库，公司办公室，生产设施和道路连接的建设或扩展。▪航空项目通常包括超越安全检查点的基础设施，只有乘客或授权人员获得访问权限，这增加了机场处理飞机移动的能力；增强能力，增加机场的频率，出发和路线范围；或减少飞机的处理时间，并降低飞行员，公司和航空公司的运营成本。具体示例包括跑道扩展，新的出租车，飞机停车围裙扩展，导航援助设备，照明系统和路面加强。
媒体版本
Marvell数据加速和卸载研究机构（全球范围内的第一家）为学生，研究人员和行业专业人员提供了最先进的Marvell Technologies。这些包括数据处理器单元（DPU），交换机，Compute Express Link（CXL）处理器和网络接口控制器（NICS）。这些资源对于在AI集群，云环境和网络上加速数据安全，移动，管理和处理至关重要。行业研究表明，在等待网络访问的情况下，最多有三分之一的AI/ML处理时间来解决该计划，旨在解决这种效率低下的问题。该设施的关键功能是Marvell的综合软件解决方案框架的可用性，该框架优化了用于开发Marvell Silicon内的集成数据包处理，密码和AI/ML加速器的解决方案。
通过 450 nm 强连续激光合成碳点
木炭的成分取决于许多因素，例如制备方法、燃烧的木材类型、水含量、氧和其他物质的功能团、地理区域、温度等。成分也可能因不同的制备方法而改变，制备方法可能使用不同的温度、氧气浓度或其他气体、处理时间、环境湿度和其他因素。木炭是一种绿色材料，含有不同量的氢和氧以及灰分和其他杂质，这些杂质与结构一起决定了它们的最终性质。木炭的大致成分可以从文献中获取，文献报告了以下以平均浓度的重量百分比表示的值 [12,13]：C = 66.9%：H = 4.4%；O = 7.6%；N = 1.3%；S = 1.1%；水分 = 7.2%；灰分 = 11.5%； Cl = 0.1%。
心电图异常值校正方法的比较——...
本文旨在比较生物识别应用中各种异常值校正方法对心电图信号处理的效率。主要思想是校正心电图波形各个部分中的异常，而不是跳过损坏的心电图心跳，以获得更好的统计数据。实验是使用自收集的利沃夫生物特征数据集进行的。该数据库包含 95 个不同人的 1400 多条记录。未经任何校正的基线识别准确率约为 86%。应用异常值校正后，基于自动编码器的算法的结果提高了 98%，滑动欧几里得窗口的结果提高了 97.1%。在生物特征识别过程中添加异常值校正阶段会导致处理时间增加（最多 20%），但在大多数用例中这并不重要。
使用双层的lsb隐肌对文本加密stego
摘要。密码学和隐身志摄影是信息安全性的两个主要组成部分。利用加密和隐身来建立许多保护层是一种值得称赞的方法。我们本文的主要目的是通过密码和隐身术的结合来构建一种综合方法，以安全地传输数据。密码学和隐身志学是秘密传输信息的两种常见方法。rc4在本文中用于将信息从明文更改为密码，然后将密码文本集成到图像中至少有显着位（LSB）。结果是根据处理时间，峰值信号 - 噪声比率（PSNR）和均方误差（MSE）定义的。实验结果表明，Stego图像的可接受质量，并将两种技术结合起来为原始隐肌提供了额外的安全性。