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节能并行实时调度...
摘要 — 节能是多核嵌入式系统上计算密集型实时应用的关键要求。多核处理器支持任务内并行，在本文中，我们研究了有约束截止期限的零星并行任务的节能实时调度，其中每个任务都表示为有向无环图 (DAG)。我们考虑一个集群多核平台，其中同一集群内的处理器在任何给定时间都以相同的速度运行。提出了一个名为速度配置文件的新概念来模拟运行时每个任务和每个集群的能耗变化，以最大限度地降低预期的长期能耗。据我们所知，目前还没有研究考虑过有约束截止期限的 DAG 任务的节能实时调度，也没有在集群多核平台上进行。所提出的节能实时调度器在 ODROID XU-3 板上实现，以评估和证明其可行性和实用性。为了补充我们的大规模系统实验，我们还进行了模拟，结果表明，与现有方法相比，我们提出的方法可节省高达 67% 的 CPU 能耗。
实时申请的谈判和修订
处理规划申请 - 进行修正，本文件规定了理事会将如何处理潜在的实时计划申请。To help give you more clarity about the chances of your proposal getting planning permission, and to take into account informal advice before you submit your application, you are strongly encouraged to use our pre-application service, please see our website: https://www.southsomerset.gov.uk/services/planning/pre-application-advice/ Going through the pre-application advice stage will help ensure an application is submitted确定了所有合理已知的问题。在提交计划申请之前，通过提交预先申请的建议，您可能会从更快，更成功的申请过程中受益，因为已经有机会发现问题并在可能的情况下解决。这可以在计划申请过程中节省您的时间和金钱。花费时间和精力来准备提案更有可能导致高质量，可接受的开发，并将帮助我们快速处理您的应用程序。处理正式计划申请，一旦提交申请，我们的一般方法将是在没有寻求申请前建议的地方，LPA通常不会协商修订，任何此类讨论都将由案件官员酌情根据以下协议一致。如果预先申请建议LPA支持不会进行，则除非情况发生变化，否则将不会进行修正案的谈判。您可以决定使用此服务来：应该强调的是，是否接受当地计划机构是否接受这种更改，以确定是否需要对更改进行重新进行更改，或者提出的更改是否如此重要，以至于将提议更改为应提交新申请。（请参阅段落：061参考ID：14-061-20140306进行申请 - 指导 - www.gov.uk），如果您想在提交后进行修改，但在确定之前，您可以通过我们的计划申请修订服务要求进行实时申请。
电力实时能量管理方法...
摘要 —随着微电网中间歇性能源的增多，难以准确预测可再生能源的出力及其负荷需求。为了实现系统的经济运行，提出了一种基于模型预测控制（MPC）和动态规划（DP）算法的能量管理方法。该方法可以合理分配电池、燃料电池、电解器和外部电网的能量，在保证系统功率平衡和成本优化的同时，最大化分布式电源的出力。基于超短期预测，预测光伏阵列的输出功率和系统负荷的需求功率。通过有限时间内的反复滚动优化代替传统动态规划的离线全局优化，获得储能系统中各个单元的功率值。与传统的 DP、MILP-MPC 和基于逻辑的实时管理方法相比，提出了的能量管理方法被证明是可行和有效的。
使用实时细胞分析系统
结果：CDI组的RTCA测量功能和毒梭状芽胞杆菌毒素B（TCDB）浓度（302.58±119.15 ng/ml）明显高于CDC组（18.15±11.81 ng/ml）（P = 0.0008）的CDC组（18.15±11.81 ng）。相反，ELISA结果显示CDC（26.21±3.57 ng/ml）和CDI组（17.07±3.10 ng/ml）之间的TCDB浓度没有显着差异（P = 0.064）。PCR结果表明，CDC（774.54±357.89副本/μL）和CDI组（4,667.69±3,069.87副本/μL）之间的TCDB基因拷贝没有显着差异（p = 0.407）。另外，通过RTCA测量了从艰难梭菌分离株分泌的功能和毒性TCDB浓度。CDC（490.00±133.29 ng/ ml）和CDI组（439.82±114.66 ng/ ml）的结果没有显着差异（p = 0.448）。值得注意的是，当与合并的CDC样品上清液混合时，RTCA测量的功能和毒性TCDB浓度显着降低（P = 0.030）。
实时决策的并行计算框架 -
可扩展和自适应深度学习算法已成为处理巨大数据集并克服慢速计算模型的局限性的变革性。的技术，例如分布式梯度下降和模型并行性授权学习系统有效地扩展而不会降低性能。这些方法优化了分布式系统中的资源分布，从而有效地处理了复杂的数据模式。自适应算法根据输入数据动态修改其体系结构，提供稳健性和灵活性 - 在天气预测和财务建模应用程序中实时决策的临界属性。此外，增强学习和联合学习通过减少对集中数据存储和处理的依赖来增强可伸缩性和概括性[1]。
实时人工智能联邦学习平台
分布式系统不从客户端设备反馈数据或结果，因此无法提供包括统计数据、分析和见解在内的中央概览。因此，训练模型容易产生偏差，系统准确性会显著降低。集中式系统具有中央概览的优势，但联合系统也能够提供类似的好处，而无需通过网络传输过多的数据。考虑到只有估计 1% 的监控数据可用于获得业务见解，联合方法有助于防止将数 TB 的无关数据传输到云或数据中心，并仅发送相关的可操作数据。3
用于实时边缘计算和人工智能...
在禽舍中，动物新陈代谢和动物粪便分解会产生氨 (NH 3 ) 等有害气体。氨的产生是由于微生物分解或还原含氮物质，特别是垫料中所含尿酸的分解。NH 3 的产生和浓度水平取决于多种因素，例如垫料类型和管理、湿度、pH 值和温度。温度和湿度必须分别保持在 13 至 27°C 和 50 至 70% 的范围内。高温和高湿的结合促进了细菌的生长，从而通过有机物的分解产生氨 [30]。在家禽中，氨的浓度必须保持在 10 到 25 ppm 之间，并且不超过 35 ppm，暴露类型最长为五十分钟，通常采用的限制是 15 ppm。平均硫化氢在最长五十分钟内不能超过 10 ppm，并且不能超过 15 ppm。二氧化碳浓度 (CO 2 ) 的阈值限制值为 5,000 ppm，通常必须保持在 2500 ppm 以下。还会产生其他气体，例如甲烷 (CH 4 )、硫化氢 (H 2 S)、一氧化碳 (CO)。在本文中，我们的贡献是通过人工智能算法监测和预测家禽的空气质量。
实时追踪公司对人工智能的使用情况
经济研究中心 (CES) 的研究项目进行了广泛的经济分析，以改进美国人口普查局的统计项目。这些分析中的许多都以 CES 研究论文的形式出现。这些论文没有经过人口普查局出版物的审查，不应推断为认可。本文表达的任何意见和结论均为作者的意见和结论，不代表美国人口普查局的观点。所有结果都经过审查，以确保没有泄露任何机密信息。全部或部分转载必须征得作者同意。要获取有关该系列的信息，请访问 www.census.gov/ces 或联系 Sean Wang，讨论文件编辑，美国人口普查局，经济研究中心，4600 Silver Hill Road，华盛顿特区 20233，CES.Working.Papers@census.gov。要订阅该系列，请单击此处。