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爱立信移动报告 | 2024 年 6 月
我们面前有一个令人兴奋的未来，因为领先的通信服务提供商现在正准备构建高性能、开放和可编程的 5G 网络。今天，面向消费者和企业的主要连接产品基于尽力而为的性能模型。利用 5G 独立 (SA) 架构的高性能、开放、可编程网络为服务创新提供了新的机会，并为基于性能的商业模式开辟了可能性。5G 是一个推动企业和社会数字化转型的创新平台。在本期《爱立信移动报告》中，我们将仔细研究一家领先服务提供商实现可编程网络的历程，以及基于差异化连接和开放网络基础设施的基于性能的商业模式的新时代。
一个长期的短期记忆模型，用于降水的次时间分解
高分辨率降水数据对于现代水文和建筑物湿润性能模型至关重要。在澳大利亚，历史观察结果不足，因为半小时的录音仅取代了2000年代初的许多电台的每日观察。此外，现有的机器学习方法仅限于生成小时时间序列数据。本文使用长期短期记忆将每日降水观察结果分为半小时的时间间隔。该模型利用时间依赖性和小时的天气测量值。我们的结果是基于澳大利亚五个气候区域的站点，表明该模型e FF概述地保留了关键的半小时降水统计数据，包括方差以及半小时湿的半小时的数量和分布。当汇总到每小时间隔时，我们的模型在大多数指标中都优于其他模型。
适应性检测的适配器融合
抽象检测值得检查的陈述旨在通过检测说法，即事实检查者应首先优先考虑手动事实检查工作。也可以将其视为事实检查系统的第一步。在本文中，我们提出了一个适配器融合模型，该模型将任务适配器与NER适配器相结合，以实现两个具有挑战性的值得良好的基准，从而实现最新的结果。适配器是完全微调变压器模型的资源效率替代品。我们最佳性能模型在检查时获得0.92的1分！实验室2023数据集。此外，我们解释了融合的注意力，证明了我们方法的有效性。对融合注意的定量分析表明，命名实体对适配器融合模型的预测有显着贡献。
AI/ML 数据基础设施购买者指南
高性能计算 (HPC) 是科学发现的基石之一，尽管构成高性能计算基础设施的系统由于技术创新而发生了根本性的变化，但在过去 25-35 年中，提供数据的存储解决方案几乎没有发生任何变化。传统的旧式存储平台是由博士为博士设计的，其复杂性以及短视的性能模型已被证明难以管理。如今，由强大的 GPU 驱动的现代高性能计算平台正在成为主流，并已部署在媒体和娱乐、金融科技、生命科学和高性能数据分析等广泛而多样的行业中，然而，有些行业仍在使用上个世纪的这些传统存储解决方案为平台提供数据。实现结果和成果应该是使用 HPC 计算平台的主要目的，也是需要现代 HPC 存储解决方案的原因。
混合可再生能源系统投资模型的决策指导框架
摘要：本文着重于为混合可再生能源系统（HRES）提出最佳投资和运营建议。为此，我们为HRES投资开发了一个模块化的综合分析性能模型，该模型基于可扩展的原子组件模型库，包括可再生资源，例如太阳能和风，电源，电源，电源合同以及可编程客户负载的交换机。绩效模型正式表达了可行性限制和关键绩效指标，包括所有权，环境影响和基础设施弹性的总托，这是投资和运营决策变量的函数。基于绩效模型，我们设计和开发了一个决策引导系统，以实现可行的投资建议，以优化受网络相关的操作约束的关键绩效指标。最后，我们在一个基于市政电力公司的现实世界示例的案例研究中演示了该模型。
用QMPI
量子计算机的实际应用需要数百万个物理量子，因此单个量子处理器达到这样的量子数将是具有挑战性的。因此，在分布式设置中及时研究量子算法的资源需求，其中多个量子处理器通过相干网络进行了相互连接。我们引入了消息传递接口（MPI）的扩展，以实现分布式量子算法的高性能实现。反过来，这些实现可用于测试，调试和资源估计。除了量子MPI的原型实现外，我们还提出了用于分布式量子量的性能模型，sendq。该模型的灵感来自经典的LOGP模型，使得在编程分布式量子计算机时为算法决策提供了信息。具体来说，我们考虑了针对物理和化学问题的两种量子算法的几种优化，并详细介绍了它们对SendQ模型中性能的影响。
用QMPI
量子计算机的实际应用需要数百万个物理量子，因此单个量子处理器达到这样的量子数将是具有挑战性的。因此，在分布式设置中及时研究量子算法的资源需求，其中多个量子处理器通过相干网络进行了相互连接。我们引入了消息传递接口（MPI）的扩展，以实现分布式量子算法的高性能实现。反过来，这些实现可用于测试，调试和资源估计。除了量子MPI的原型实现外，我们还提出了用于分布式量子量的性能模型，sendq。该模型的灵感来自经典的LOGP模型，使得在编程分布式量子计算机时为算法决策提供了信息。具体来说，我们考虑了针对物理和化学问题的两种量子算法的几种优化，并详细介绍了它们对SendQ模型中性能的影响。
Qiskit 中 Shor 算法的优化及性能分析
摘要 — Shor 算法在量子计算领域享有盛誉，因为它有可能在多项式时间内有效破解 RSA 加密。在本文中，我们使用 IBM Qiskit 量子库优化了 Shor 算法的端到端库实现，并推导出一个光速（即理论峰值）性能模型，该模型通过将总操作数计算为不同门数的函数来计算在特定机器上执行输入大小为 N 的 Shor 算法所需的最短运行时间。我们通过在 CPU 和 GPU 上运行 Shor 算法来评估我们的模型，并模拟了高达 4,757 的数字的因式分解。通过将光速运行时间与我们的实际测量值进行比较，我们能够量化未来量子库改进的余地。索引术语 —量子计算、Shor 算法、量子傅里叶变换、性能分析
功能依赖性的前瞻性分类：机器学习的见解和加拿大的衰老纵向研究
摘要目的：func9onal依赖性是一种mul9factorial health condi9on a效果的幸福感和预期寿命。be3er了解这种condi9on的机制，我们的目的是iDen9fy变量，这些变量最好在日常生活的基本和仪器AC9VI9中对成年人进行最佳分类。方法：使用过滤方法从39,927名PAR9CIPANT收集的4,248个候选预测因子中选择最佳的func9onal状态预测指标，该预测因素在基线时为44至88岁。使用选定的基线变量（2010-2015）进行了几种机器学习模型，以在随访（2018-2021）（2018-2021）对训练数据集（n = 31,941）对加拿大加拿大加拿大对衰老的训练数据集（n = 31,941）进行随访（n = 31,941）对PAR9ONAL状态（依赖与独立）进行分类的能力进行了比较。然后在测试数据集（n = 7,986）上检查了最佳性能模型，以确保Sensi9Vity，Speciifity和精度。结果：将十八个候选基线变量偶然地成为随访时Func9onal状态的最佳预测指标。logis9c回归是通过func9onal状态对Par9cipant进行分类的最佳性能模型，并且在测试数据集中达到了81.9％的平衡精度。在基线上没有func9onal limita9ons，更强的抓地力，没有疼痛和慢性调节器，是女性，拥有驾驶员许可证和良好的记忆力与随访时的利用率更大。相比之下，年龄较大，心理困扰，缓慢行走，被重新进行，拥有一个或多个慢性疾病，并且从不去散步与随访时的func9onal依赖性更大。结论：func9onal身份可以最好地由健康状况，年龄，肌肉力量，短期记忆，身体AC9VITY，心理困扰和性别来表达。这些预测因子可以以高准确性在6年以前的构成状态。这是有依赖依赖风险的人们的早期IDEN9FIF CA9ON，允许9ME为Interaven9on的实现，旨在延迟Func9Onal的下降。关键字：衰老，运动，脆弱，记忆，疼痛，肌肉力量，物理Ac9vity，视力
Geoshapley：一种测量机器学习位置重要性的游戏理论方法
使用基于已知数据生成过程的合成数据集（可以在Li，2024年）和房价建模的经验例子进行证明。在这里，我使用了一个包含16,581个物业销售记录的西雅图房屋价格数据集。财产价格日志对8个住房属性以及物业的位置（坐标）进行了回归。测试了多个机器学习模型，最佳性能模型是XGBoost，样本外R²值为0.91。然后，Geoshapley值然后用于解释受过训练的XGBOOST模型。下图显示了从上到下的特征重要性排名的摘要图。Geoshapley值此处衡量百分比变化为财产价格。位置（GEO）的贡献是影响房屋价格的最重要功能，将其降低多达43％或将其价值增加多达123％，具体取决于该位置。住房特征（包括起居区和等级的平方英尺）非常重要。