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群集上的节能平行实时调度...
摘要 - 能量 - 能力是对多核嵌入式系统计算密集型实时应用的关键要求。多核处理器启用任务内的并行性，在这项工作中，我们研究了约束截止日期零星平行任务的能量 - 有效的实时计划，其中每个任务都表示为有向的无环图（DAG）。我们考虑一个聚类的多核平台，在任何给定时间，同一群集内的处理器以相同的速度运行。提出了一个新概念，该概念被提出，以模拟运行时间期间的每项按任务和人均能量消费变化，以最大程度地减少预期的长期能源消耗。据我们所知，没有现有的工作考虑使用截止日期约束的DAG任务的能源感知的实时调度，也没有在集群的多核平台上进行。 在ODROID XU-3董事会上实施了拟议的能源感知的实时调度程序，以评估并证明其可行性和实用性。 为了补充我们的系统实验，我们还进行了模拟，与现有方法相比，通过我们提出的方法，CPU节省了高达67％的能源。据我们所知，没有现有的工作考虑使用截止日期约束的DAG任务的能源感知的实时调度，也没有在集群的多核平台上进行。在ODROID XU-3董事会上实施了拟议的能源感知的实时调度程序，以评估并证明其可行性和实用性。为了补充我们的系统实验，我们还进行了模拟，与现有方法相比，通过我们提出的方法，CPU节省了高达67％的能源。
基于供应的实时能源价格的AI系统，...
1信息科学与工程，1 RNS技术研究所，印度卡纳塔克邦班加罗尔摘要：这项调查用于研究基于供应，需求和存储水平的实时能源定价的AI驱动解决方案。传统的定价模型与可再生能源的变化斗争，从而需要一种可以处理需求，供应或存储水平的动态性质的AI增强方法。主要的AI模型（包括机器学习，强化学习和优化技术）用于预测需求，优化存储和实时处理价格。软件系统集成了数据源，同时克服了延迟和安全等困难。索引术语 - 人工智能（AI），机器学习（ML），能源需求预测，基于API的能源系统
实时故障的AI和机器学习解决方案 -
本研究提出了一个创新的框架，用于使用人工智能（AI）和机器学习（ML）实施实时耐受耐受性系统，以增强关键应用程序中的可靠性和弹性。满足航空航天，医疗保健，汽车和工业自动化等部门的需求，拟议的系统将故障检测，隔离和恢复机制集成到多层体系结构中。通过使用深度学习来准确的异常检测和加强学习进行快速断层隔离，该系统可以通过最小的潜伏度实现高容错的耐受性。该框架利用边缘计算进行实时数据处理，确保及时响应故障而没有过多的计算需求。多个案例研究的结果表明，故障检测准确性，隔离速度和恢复率的显着提高，从而确认了该框架在高风险环境中的适应性和有效性。这些发现突出了易于驱动故障的系统来提高各种关键行业的运营安全和可靠性标准的潜力。
启用了实时健康的机器学习...
摘要 - 近年来，由于其广泛的应用，云计算在行业和学者中都引起了主要关注。尽管有许多优势，但云计算仍面临挑战，例如高空延迟，导致雾计算的出现。雾计算的概念将云的作用扩展到网络边缘，从而减少了网络延迟。它在FOG节点上提供存储，通信和处理，使其适合实时医疗保健应用。医疗保健方案的紧迫性，例如监测重症监护病房中的患者，强调了及时数据的关键需求。本文介绍了基于雾计算和机器学习的新型医疗保健监测框架，该框架主要集中于实时通知管理。所提出的系统通过传感器监视患者的主要健康参数。机器学习算法在FOG节点上应用以处理参数并做出决策。通知可以发送给医生或护理人员，不会延迟。该框架有望通过其实时功能和雾计算技术的集成来增强医疗保健监测。
实时多光束和激光自动矩阵。...
您会注意到我们在图表菜单中有几个新菜单项：Multibeam Matrix和Topo Matrix。他们打开几乎相同的设置对话框，使您可以为每种数据类型设置矩阵参数。通常，参数将不同。
实时生物识别面部识别出席...
在当今日益数字的世界中，简化流程并确保准确性至关重要，尤其是在出勤管理等领域。传统方法通常依赖于手动程序，这些手术可能很麻烦，容易出错并且缺乏实时见解。本研究提出了一种新型的实时面部识别出勤系统（FRAS），旨在应对这些挑战并彻底改变出勤跟踪。FRAS从计算机视觉和面部识别技术的进步中汲取灵感，提供了动态和自动化的解决方案。该系统捕获实时视频流，执行智能面部识别，并自动为每个已识别个人的时间戳记录出席。这种动态识别过程适应了运行时注册面孔的变化，即使发生人员变化，也确保了其功效。超越自动化，Fras拥有多功能性。其实时功能提供了即时出勤数据，消除了与手动方法相关的延迟和不准确性。这为各种应用程序和组织环境打开了大门。通过利用面部识别的力量，FRAS承诺为出勤管理提供安全，高效且适应性的解决方案，为更简化和数据驱动的方法铺平了道路。这项研究深入研究了FRA的技术方面，探索其架构，算法和实施细节。我们评估其绩效，讨论其局限性并提出潜在的未来方向。最终，我们旨在证明FRAS的有效性及其在数字时代跟踪和管理的潜力。
航空的实时合作轨迹计划 -
空中系统系统的抽象合作轨迹计划是一个基本且具有挑战性的问题，旨在利用航空信息来协助地面任务。现有方法通常遭受次优轨迹或计算负担。在本文中，我们讨论了空中系统的合作轨迹计划，在该系统中，无人接地车辆（UGV）在无人驾驶汽车（UAV）的协助下实时计划其当地轨迹。首先，UAV使用非线性模型预测控制（NMPC）生成指导轨迹，该模型将障碍物分布密度视为反映多个障碍对UGV的耦合效果的因素，从而避免了局部最小值问题并改善了计划轨迹的可行性。其次，采用基于空空间的行为控制（NSBC）框架将指导轨迹合并到UGV自己计划的任务中。最后，为UGV开发了一个事件触发任务主管，以决定所有任务的优先级，这降低了传统基于规则的任务主管带来的任务优先级的切换频率。模拟和实验结果都表明，就轨迹误差，在线计算时间和任务执行的成功率而言，所提出的方法具有出色的轨迹计划性能。
基于深度强化学习的AGV实时...
•𝑁𝑁：当前任务的数量•𝑇𝑇：当前任务的平均剩余时间（平均紧迫性）•𝐷𝐷：当前任务的平均旅行距离（平均工作负载）•𝐴𝐴：AGVS（二进制）（二进制）的可用性状态（二进制）•𝐴𝐴：AGV的正常驾驶速度（3型AGV）
实时旅客信息 - FHWA 运营
联邦公路管理局设想，未来的旅行者信息系统将为用户提供基于时间的交通网络信息，如行程时间或延误时间。所有主要路线和交通设施的状况将为用户所知，因此用户可以对可用的替代方案做出最佳选择。旅行者信息将通过各种方式全天候提供，包括个人数字助理和配备远程信息处理的车辆。旅行者信息服务将能够为用户提供他们可能在旅途中甚至未来旅程中遇到的交通状况预测。信息和数据将使用公认的标准在管辖区、机构和公司之间轻松交换，因此旅行者可以根据全面的区域状况获得最佳信息。
量子比特的实时量子控制
量子计算依赖于开发能够抵抗汉密尔顿量中微小且不受控制的参数变化的量子设备。人们可以通过实时估计这种不受控制的变化来应用反馈，以稳定量子设备并提高其相干性。这项任务对于许多量子平台（如自旋、超导电路、捕获原子和其他用于抑制或纠正错误的平台）都很重要。半导体自旋量子比特具有长相干时间、紧凑尺寸以及与现有半导体技术大规模集成的潜力，因此具有吸引力。然而，到目前为止，自旋量子比特凭借所选设备的高保真操作而大放异彩。进一步的可扩展性和可重复性可能需要主动补偿环境波动。在本论文中，我们专注于实时闭环反馈协议，以估计量子比特汉密尔顿量参数的不受控制的波动，然后提高量子比特旋转的质量。首先，我们使用低延迟量子控制器相干地控制自旋量子比特。该协议使用在砷化镓双量子点中实现的单重态-三重态自旋量子比特。我们在两个控制轴上建立实时反馈，并提高相干自旋旋转的最终品质因数。即使汉密尔顿量的某些分量完全受噪声控制，我们也展示了噪声驱动的相干控制。作为一种应用，我们在两个波动的控制轴存在的情况下实现了 Hadamard 旋转。接下来，我们提出了一种基于物理的实时汉密尔顿估计协议。我们通过根据福克-普朗克方程更新其概率分布来实时估计双点内波动的核场梯度。我们通过基于先前的测量结果自适应地选择电子单重态对的自由演化时间，进一步改进了基于物理的协议。与以前的方案相比，该协议将估计速度提高了十倍。最后，我们提出了一种自适应频率二进制搜索方案，用于有效跟踪共振驱动量子比特中的低频波动。我们实时地实施贝叶斯算法来估计磁通可调的 transmon 量子比特中的低频磁通噪声，其相干性和保真度得到了改善。此外，我们通过门集层析成像显示，我们的频率跟踪协议最大限度地减少了系统中的漂移量。我们的方法引入了闭环反馈方案，旨在减轻退相干的影响并延长量子系统的寿命。这篇论文推动了该领域的发展，即集成量子比特硬件和控制硬件，并实施计算机科学中的贝叶斯估计和优化方法。