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World File Search System开销
基于DRBRO的基于动态增强的路线优化，用于在移动临时网络中发现有效的路线发现
已经通过无线网络中的路线发现方法探索了各种研究。Perkins和Royer（1999）开发了AODV，这是一种反应性协议，可降低开销的路由，但经历了高潜伏期。Johnson等人。 （2001）提出了DSR，允许源路由，但面临可扩展性问题。 Clausen和Jacquet（2003）引入了优化的链路状态路由（OLSR）协议，该协议保持了主动的路线，但能源消耗增加。 Zhang等人提出的基于增强学习的路由。 （2020）增强了适应性，但需要更高的计算。 Sharma等。 （2022）合并聚类以优化路由，减少控制开销，但缺乏实时适应性。 Viji Gripsy等。 （2023）集中于AI驱动的优化如何增强无线传感器网络中的异常检测和节能路由。 提出的基于动态增强的路线优化（DRBRO）是通过集成增强学习和实时流量分析以进行更高数据包提供，优化能耗和改善网络昏迷性的基于这些进步的。Johnson等人。（2001）提出了DSR，允许源路由，但面临可扩展性问题。Clausen和Jacquet（2003）引入了优化的链路状态路由（OLSR）协议，该协议保持了主动的路线，但能源消耗增加。Zhang等人提出的基于增强学习的路由。 （2020）增强了适应性，但需要更高的计算。 Sharma等。 （2022）合并聚类以优化路由，减少控制开销，但缺乏实时适应性。 Viji Gripsy等。 （2023）集中于AI驱动的优化如何增强无线传感器网络中的异常检测和节能路由。 提出的基于动态增强的路线优化（DRBRO）是通过集成增强学习和实时流量分析以进行更高数据包提供，优化能耗和改善网络昏迷性的基于这些进步的。Zhang等人提出的基于增强学习的路由。（2020）增强了适应性，但需要更高的计算。Sharma等。（2022）合并聚类以优化路由，减少控制开销，但缺乏实时适应性。Viji Gripsy等。 （2023）集中于AI驱动的优化如何增强无线传感器网络中的异常检测和节能路由。 提出的基于动态增强的路线优化（DRBRO）是通过集成增强学习和实时流量分析以进行更高数据包提供，优化能耗和改善网络昏迷性的基于这些进步的。Viji Gripsy等。（2023）集中于AI驱动的优化如何增强无线传感器网络中的异常检测和节能路由。提出的基于动态增强的路线优化（DRBRO）是通过集成增强学习和实时流量分析以进行更高数据包提供，优化能耗和改善网络昏迷性的基于这些进步的。
Neuropose：使用EMG可穿戴设备
无处不在的手指运动跟踪可以在增强现实，体育分析，康复 - 医疗保健，触觉等方面进行许多令人兴奋的应用程序。本文介绍了神经蛋白，该系统显示了使用柏拉图可穿戴肌电图（EMG）传感器进行3D手指运动跟踪的可行性。EMG传感器可以通过手指激活引起的肌肉感知电势，从而提供丰富的信息，以获得细粒的手指运动感测。然而，将传感器信息转换为3D手指的姿势是微不足道的，因为来自多个手指的信号以复杂的模式在传感器处叠加。为解决这个问题，神经蛋白与机器学习架构在复发性神经网络（RNN），编码器 - 编码器网络和重新NETS上的机器学习体系结构中融合了信息，从而从噪声EMG数据中解释了3D手指运动。生成的运动模式在时间上是光滑的，并且在解剖学上是一致的。此外，要利用一种转移学习算法将一个用户的验证模型调整到具有最小培训开销的新用户。对12位用户的系统研究表明中位错误为6。24◦和90％的误差为18。33◦在跟踪3D指关节角。准确性对于传感器安装位置的自然变化以及用户的腕部位置变化是可靠的。神经蛋白是在智能手机上实施的，其处理延迟为0.101，并且高能开销。
有效校正由共同涨落子引起的失相量子误差
量子纠错有望成为大规模量子技术中必不可少的一项技术。然而，它需要大量的量子比特开销，这被认为极大地限制了它在近期较小设备中的实用性。在这里，我们介绍了一种新型专用量子纠错码系列，与通常的重复码相比，它们可以成倍地减少开销。它们是针对当前实验中常见且重要的退相干源量身定制的，其中量子比特寄存器通过耦合到公共涨落器（例如谐振器或自旋缺陷）而受到相位噪声的影响。最小实例将一个逻辑量子比特编码为两个物理量子比特，并使用恒定数量的一量子比特和两量子比特操作将退相干校正为领先阶。更一般地说，虽然 n 个量子比特上的重复码将错误校正为 t O ð n Þ 阶，其中 t 是恢复之间的时间，但我们的代码校正为 t O ð 2 n Þ 阶。此外，它们对于小型和中型设备中的模型缺陷具有很强的鲁棒性，它们已经在错误抑制方面提供了显著的增益。因此，这些硬件高效的代码为近期、预容错设备中的有用量子纠错开辟了一条潜在途径。
反光内存加密
摘要 - 不像众所周知的计数器模式内存en-哭泣（例如SGX1），更近期的内存加密（例如SGX2，SEV）没有柜台。在不访问任何计数器的情况下，这种无反内存加密可以改善计数器模式加密的性能，并因此获得广泛的采用。无抵抗的加密仍然会产生昂贵的开销。在无反加密后，密码计算将数据作为其直接输入。因此，只有在丢失的数据从内存到达后，才能顺序计算用于解密数据的密码；这需要所有最后级别的缓存失误才能在所需数据从内存到达后停滞在密码计算上。我们的实际系统测量结果发现无反加密可以平均减少不规则的工作量9％。我们观察到计数器模式加密会产生昂贵的内存访问开销，其密码计算通常可以在数据到达之前完成，因为它们将计数器作为输入而不是数据，而不是数据柜员比数据更好。因此，我们探讨了如何结合两种加密模式以实现两全其美的最佳 - 无反对加密的有效内存访问和计数器模式加密的快速密码计算。对于不规则的工作负载，我们提出的内存加密 - 反灯加密 - 达到98％的无内存加密性能的平均性能。当存储器带宽饥饿时，在最坏情况下，反光加密的速度仅比无抵抗加密慢1.4％。
IFS Maintenix™ 国防航空
我们的产品开发旨在满足快速变化的需求和市场的严格要求，提供经过验证的敏捷产品，让您保持领先地位。我们的重点是增强您的运营能力，以便您可以管理变革、降低成本并不断改善客户服务，同时满足您平衡预算、利润和运营绩效与效果的需求。该方法需要优化复杂的资产、昂贵的维护和延长的使用寿命——并以更低的成本、更有效的方式做到这一点，使资产部署更快，同时减少物流开销和占地面积。
人工智能驱动的 SD-WAN 确保云时代网络的安全
一些供应商通过基于虚拟可扩展 LAN (VXLAN) 和使用 GRE (NVGRE) 的网络虚拟化的覆盖网络以及与第三方合作实施安全和网络分段来“解决”这些低效率问题。由于覆盖网络技术本身并不安全，这种微分段方法依赖于第三方防火墙和深度数据包检测 (DPI) 设备来保护网络分段的边界。这很昂贵，并使整体解决方案变得复杂。它很难实施和维护，而且成本高昂，因为它有相当大的每个数据包开销。
IFS Maintenix 国防操作员版
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量子优势和分布式量子计算的降噪
IBM量子体验和Amazon Braket有机会在许多小型和嘈杂的量子计算机上实现量子算法。超过20个量子计算机，最多有65个量子位由IBM部署。没有人可以量子交流。然后，这个问题乞求与经典通信分布的量子计算的优势和缺点。用经典资源代替量子通常会导致大开销。例如，模拟n个量表需要o（n = 2 n）经典位。更一般而言，通过具有N量子位的量子电路模拟量子电路，需要1 O（2 ck）使用量子电路[5]。在分布式计算中有多少量子优势取决于算法。CIRAC等。 al。 [6]表明，分布式3SAT保留量子优势。 Bravyi等。 al [5]在稀疏量子电路和Peng等的经典计算中估计了开销。 al。 [12]张量网络的衍生结果，簇之间连接有限。 分布式量子计算还可以进行，除了其他“ virtual Qubits”的明显优势，这是显着降低噪声的优势。 这是因为分裂算法会导致深度的显着降低。 由于输出中的噪声随电路的深度成倍比例缩放，这可能是一个显着的优势。 据我们所知，这很简单，可能会说小点，以前尚未研究过。CIRAC等。al。[6]表明，分布式3SAT保留量子优势。Bravyi等。al [5]在稀疏量子电路和Peng等的经典计算中估计了开销。al。[12]张量网络的衍生结果，簇之间连接有限。分布式量子计算还可以进行，除了其他“ virtual Qubits”的明显优势，这是显着降低噪声的优势。这是因为分裂算法会导致深度的显着降低。由于输出中的噪声随电路的深度成倍比例缩放，这可能是一个显着的优势。据我们所知，这很简单，可能会说小点，以前尚未研究过。例如，如果电路的深度足够大，则量子计算机的输出可能会被噪声淹没，但是具有较浅深度的分布式计算可能会产生显着的结果。
用于 AI/ML 可穿戴设备中生物信号采集的节能频率选择方法 -0.417em
对于可穿戴传感器而言，能源效率至关重要，尤其是在设备不进行处理而是采集生物信号以供后续分析的阶段。本研究重点关注如何改善可穿戴设备在这些采集阶段的功耗，这是一个关键但经常被忽视的方面，它会严重影响设备的整体能耗，尤其是在低占空比应用中。我们的方法通过利用特定于应用的要求（例如，所需的信号配置文件）、平台特性（例如，时钟发生器的转换时间开销和电源门控功能）和模拟生物信号前端规格（例如，ADC 缓冲区大小）来优化功耗。我们改进了在低功耗空闲状态和活动状态之间切换以存储采集数据的策略，引入了一种为这些状态选择最佳频率的新方法。基于对超低功耗平台和不同生物医学应用的几个案例研究，我们的优化方法实现了显着的节能效果。例如，在 12 导联心跳分类任务中，与最先进的方法相比，我们的方法可将总能耗降低高达 58%。这项研究为频率优化提供了理论基础和实用见解，包括表征平台的功率和开销以进行优化。我们的研究结果显著提高了可穿戴设备采购阶段的能源效率，从而延长了其使用寿命。
使用...构建容错量子计算机
我们对一种基于 cat 码与外部量子纠错码连接的容错量子计算机进行了全面的架构分析。对于物理硬件，我们提出了一种耦合到二维布局的超导电路的声学谐振器系统。使用硬件的估计物理参数，我们对测量和门（包括 CNOT 和 Toffili 门）进行了详细的错误分析。在建立了一个真实的噪声模型后，我们用数字模拟了当外部代码是重复码或薄矩形表面码时的量子纠错。我们迈向通用容错量子计算的下一步是容错 Toffili 魔法状态准备协议，该协议以非常低的量子比特成本显著提高了物理 Toffili 门的保真度。为了实现更低的开销，我们为 Toffili 状态设计了一种新的魔法状态蒸馏协议。结合这些结果，我们获得了运行有用的容错量子算法所需的物理错误率和开销的实际全资源估计。我们发现，使用大约 1000 个超导电路元件，就可以构建一台容错量子计算机，该计算机可以运行目前传统计算机无法处理的电路。反过来，具有 18,000 个超导电路元件的硬件可以在传统计算无法企及的范围内模拟哈伯德模型。