XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System延迟减少
最大程度地减少在线动态雾系统中的延迟和能量
越来越多的物联网（IoT）设备的使用会产生对数据传输的更大需求，并给网络带来了增加的压力。此外，与云服务的连接性可能是昂贵且效率低下的。雾计算提供与用户设备接近的资源，以克服这些缺点。但是，在物联网应用程序中的服务质量（QoS）和雾资资源管理的优化正变得具有挑战性。本文介绍了需要执行延迟敏感任务的车辆流量应用程序中的动态在线卸载方案。本文提出了两种算法的组合：动态任务调度（DTS）和动态能量控制（DEC），旨在最大程度地减少整体延迟，增强用户任务的吞吐量并最大程度地减少雾层的能量消耗，同时最大程度地利用资源约束的雾气节点的使用。与其他方案相比，我们的实验结果表明，这些算法可以将延迟减少高达80.79％，并将雾节点的延迟减少高达66.39％。此外，此方法将任务执行吞吐量提高了40.88％。
Itegam-Jetia
本文提供了基于AES的LUT和逻辑门比较S-Box Galois场方法，其芯片尺寸减小和延迟减少，这可以增强性能。数据安全是数字时代的基本要求。现代加密加密技术对于建立安全的通信至关重要。高级加密Satandard（AES）被广泛认为是加密字段最强的加密技术。使用Logic Gates Galios Field Carth Chare操作的三个阶段管道过程，以减少S-Box AES-256的延迟。因此，相应地增加了速度。此外，比较了建议和现有方法的结果。通过Virtex-5 FPGA设备模拟和系统的拟议批准以及Xilinx 14.7软件中的Verilog Code中的设计。
酸樱桃粉和镁l-硫酸镁补充对认知功能和睡眠结构的综合作用：健康成人的初步研究
客观睡眠指标在所有域中都改善了。总睡眠持续时间从488分钟增加到513分钟，平均增益为25分钟。深度睡眠从87分钟增加到102分钟，这对于物理恢复和免疫功能至关重要。REM睡眠从117分钟增加到122分钟，这是记忆巩固和情绪调节的关键阶段[9]。参与者还报告了主观改进，包括更快的睡眠发作和更多的恢复性睡眠，与客观的发现保持一致。表1列出了脑电图指标的预补充结果，包括脑电压和潜伏期。电压（以微伏，µV测量）反映了大脑的神经参与，而潜伏期（以毫秒为单位测量）表示认知处理所需的时间[10]。补充后，参与者表明平均电压从13.0 µV增加到17.7 µV，表明神经活动增强[11]。同样，延迟减少
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。
分析肠上皮细胞对隐孢子虫的反应突出了IFN-γ对寄生虫限制的时间影响
IFN-γ的产生对于控制多种肠道感染至关重要，但是它对肠上皮细胞（IEC）的影响尚不清楚。隐孢子虫寄生虫仅感染上皮细胞，并且干扰素激活IEC中转录因子Stat1的能力是寄生虫清除所必需的。在这里，在感染过程中使用单细胞RNA测序在感染过程中促进IEC，发现在感染过程中，脑海中肠细胞的比例增加，并诱导IFN-γ依赖性基因信号，而未感染和感染细胞之间是可比的。这些分析是通过体内研究补充的，这表明寄生虫对照需要IEC的IEC表达。出乎意料的是，用IFN-γ的IFNG - / - 小鼠的治疗表明对这种细胞因子的IEC反应与寄生虫负担的延迟减少相关，但不会影响寄生虫的发展。这些数据集提供了对IFN-γ对IEC的影响的洞察力，并提出了一个模型，其中IFN-γ信号传导对未感染的肠上皮细胞对于控制隐孢子虫很重要。
基于机器学习的基于机器学习的光束选择，以最大化无线网络容量
摘要在当今和未来的无线通信中，尤其是在5G和6G网络中，机器学习（ML）方法至关重要。可能会带来许多好处，例如增加数据吞吐量，提高安全性，延迟减少以及总体上提高网络效率。此外，为了促进实时情况下大量数据的处理，机器学习用于无线网络中的各种功能。本文旨在探索机器学习的重要性和应用，并在预测无线通信场景中的最佳光束配置的背景下，特别关注经典的增强学习。我们的目标是通过找到最佳光束成形角度来最大程度地减少发射机之间的干扰。为此，部署了射线追踪技术。我们将这项研究视为将数字双（DT）技术集成到网络管理和控制中的一步。在本文中，使用了不同的机器学习方法，并比较了它们的性能。首先，确定了波束形成，最大化通道容量的最有效角度。然后，通过使用这些方法并在验证其准确性后，发现并评估了发射器和接收器数量增加的情况下的最佳天线角度。
量子博弈论遇上量子网络
摘要 — 经典博弈论是一种强大的工具，专注于优化经典有线和无线网络中的资源分配和共享。随着量子网络成为在量子计算机之间提供真正连接的一种手段，利用博弈论解决量子网络的纠缠分布和访问、路由、拓扑提取和推理等挑战势在必行。量子网络由于其固有的生成和共享量子态的能力，为量子博弈提供了良好的发展机会。此外，量子博弈提供了更高的收益和获胜概率、新的策略和均衡，这些在经典博弈中是无法想象的。利用量子博弈论解决量子网络中的基本挑战开辟了一个需要跨学科努力的基础研究方向。在本文中，我们介绍了一种新颖的博弈论框架，用于利用量子策略来解决量子网络的关键功能之一，即纠缠分布，这是一个典型的例子。我们通过展示量子策略在链路保真度提高和通信延迟减少方面的优势，将量子策略与经典策略进行了比较。未来，我们将推广我们的游戏框架，以优化任何量子网络拓扑上的纠缠分布和访问。我们还将探索如何利用量子游戏来解决其他挑战，如路由、量子操作优化和拓扑设计。
量子博弈论与量子网络的结合
摘要 经典博弈论是一种强大的工具，专注于优化经典有线和无线网络中的资源分配、配置和共享。随着量子网络逐渐成为提供量子计算机之间真正连接的一种手段，利用博弈论来解决纠缠分布和访问、路由、拓扑提取和推理等挑战势在必行。量子网络由于其固有的生成和共享量子态的能力，为应用量子博弈提供了良好的机会。此外，量子博弈提供了更高的收益和获胜概率、新策略和均衡，这些在经典博弈中是无法想象的。利用量子博弈论解决量子网络中的基本挑战开辟了一个新的基础研究方向，需要跨学科的努力。在本文中，我们介绍了一种新颖的博弈论框架，用于利用量子策略来解决——作为一个典型的例子——量子网络的关键功能之一，即纠缠分布。我们通过展示量子策略在链路保真度提高和通信延迟减少方面的优势，将量子策略与经典策略进行了比较。未来，我们将推广我们的游戏框架，以优化任何量子网络拓扑上的纠缠分布和访问。我们还将探索如何利用量子游戏来解决其他挑战，如路由、量子操作优化和拓扑设计。