XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System排队
量子排队延迟 - WINS 实验室
引言 量子信息处理系统有可能引发下一次技术革命 [1]–[3]，实现量子通信 [4]–[7]、量子传感 [8]–[10]、量子计算 [11]–[15] 以及下一代定位、导航和授时 [16]–[18] 等各种应用。虽然量子网络的物理实现正在迅速发展 [19]–[22]，但对于物理层之外可靠高效传输量子信息所必需的操作策略的设计和分析知之甚少。特别是，量子数据的排队延迟，称为量子排队延迟 (QQD)，是量子网络信息传输的关键问题之一。与经典排队延迟相比，排队延迟对量子网络更为重要：量子态与环境相互作用，如果不按时传递，将会丢失大量信息 [23]–[25]。分析 QQD 的困难有两个方面。首先，可以说没有数学模型能够描述量子网络中的排队节点和排队过程。这样的模型必须与物理实现相符（例如，
排队：2024 年版 - 能源市场与政策
MISO • 增加里程碑付款、采用自动提款罚款并扩大互连设施的场地控制要求（经 FERC 批准，2024 年 1 月） • 提议对总队列大小设置上限（经 FERC 拒绝，2024 年 1 月） • 由于正在进行的改革，2023 年未接受任何新请求 CAISO（互连流程增强计划于 2023 年 3 月 6 日提出） • 对传输系统具有可用现有或计划容量的请求进行优先排序，并根据计划的传输容量限制研究区域内的请求 • 要求购电协议进入第二阶段的研究 • 提议将集群 16 请求申请窗口从 2024 年 4 月推迟（新日期待定），原因是队列量和正在进行的改革 PJM • 实施从串行先到先得队列流程到先得先得集群循环方法的过渡，将项目分组为三阶段集群循环以研究和分配互连成本（经 FERC 批准，2022 年 11 月）。 • 由于要处理积压的 ERCOT 申请，因此直到 2026 年初才会审核新的申请 • 德克萨斯州 HB 1500 提出了互连成本上限，这将成为未来 PUC 规则制定中需要遵循的重要内容
排队交易和2000万英镑的股票买入
Kier Group Plc（“ Kier”或“ Group”），领先的基础设施服务，建筑和财产集团签发了截至2024年12月31日的六个月（“期间”或“上半年”）的交易更新。该小组将在2024年12月31日止六个月内发布其结果，于2025年3月11日。与2024年11月的AGM交易更新一致的交易，该集团继续进行良好的交易，并符合董事会在本财政年度上半年的期望。与去年类似，该小组的表现预计将是下半场的加权。订单订单订单账单截至2024年12月31日为110亿英镑，年终职位增长了2％（2024年6月30日：108亿英镑），比上一年比上一年比3％（2023年12月31日：107亿英镑）。该集团的收入为25财年的收入超过95％，提供了高度的知名度。长期框架位置被排除在订单书中，代表了额外的机会。嵌入整个业务的竞标纪律和风险管理继续推动高质量和有利可图的订单书。最近的奖项包括：
排队：2024 Edition-能源市场和政策
MISO • Increased milestone payments, adopted an automatic withdrawal penalty, and expanded site control requirements for interconnection facilities ( approved by FERC, January 2024 ) • Proposed a cap on total queue size ( rejected by FERC, January 2024 ) • Did not accept any new requests in 2023 due to pending reforms CAISO ( Interconnection Process Enhancements initiative proposed March 6, 2023 ) • Prioritize requests where transmission system has available existing or planned capacity and limit requests in a study area based on planed transmission capacity • Require power purchase agreements to proceed to Phase II studies • Proposed to delay Cluster 16 request application window from April 2024 (new date TBD) due to queue volume and pending reforms PJM • Implemented transition from serial first-come, first-served queue process to a first-ready, first-served clustered cycle approach, grouping projects into three-phase用于研究和分配互连成本的集群周期（由FERC批准，2022年11月）。•直到2026年初，它将处理积压ERCOT•德克萨斯州HB 1500提出的互连成本上限，将是未来的重要PUC规则，将来将是一个重要的PUC规则，
“人工智能将成为城市跳动的心脏”：连接和排队护理
问题：本文是“地理媒体的未来：想象未来的媒体化场所和基于场所的技术”问题的一部分，由 Karin Fast（卡尔斯塔德大学）、Cornelia Brantner（卡尔斯塔德大学）和 Pablo Abend（哈勒伯格吉比兴斯坦艺术设计大学）编辑，完全开放访问，网址为 https://doi.org/10.17645/mac.i448
图形卷积加固学习用于负载平衡和智能排队
摘要 - 在本文中，我们为在协作环境中为智能负载平衡和排队代理提供了图形卷积深的加固学习框架。我们旨在平衡不同路径上的流量负载，然后控制网络节点上属于不同流量类别的数据包。我们的目标是双重的：首先是在吞吐量和端到端延迟方面提高一般网络性能，其次，以确保满足一组分类网络流的严格服务水平协议。我们的建议使用注意机制从当地观察和邻里政策中提取相关特征，以限制机构间通信的开销。我们在台球测试台中评估了我们的算法，并表明它们在吞吐量和端到端延迟方面都优于加载平衡和智能排队的经典方法。索引术语 - 智能排队，负载平衡，深入执行学习，多代理系统。
利用人工智能自动检查授权状态，减少排队和员工负担
提高自动化的价值通过创建一种支持性文化，两个团队高效而有效地工作。结果是：迅速转向改进工作流程。当团队积极跟踪指标时，我们注意到“Auth Not Found”的返回值高于预期。该技术过早地检查状态。我们抛弃了算法所基于的行业标准，转而专注于 Montage Health 特定的数据。在分析了付款人和工作队列的授权时间范围后，我们改进了参数。我们现在在正确的时间检查授权，只返回员工需要工作的授权。这改进了授权状态检查产品，提高了 Montage Health 自动化的价值，并实现了组织的自动化目标。在从付款人接收授权方面缺乏标准化是一个行业痛点。没有两个组织的时间表看起来相同，因为它基于付款人组合。AKASA 可以与提供商合作，评估独特数据并为报告授权设置适当的时间表。我们的技术灵活且参数足够复杂，我们可以根据付款人配置日期范围，甚至可以根据地区进行本地化。
排队的动态和状态空间崩溃，零散的限制顺序簿市场
摘要。在现代股票市场中，参与者可以选择许多交易的交易所。交换通常在价格时间优先级规则下作为电子限制订单书籍运行，然后可以将其建模为第一届首次排队排队系统。具有多个交流的市场可以被认为是一个分散的平行排队系统。提交限额订单的异质交易者选择交易所（即队列），在该交易所中，通过对预期延迟进行交易，直到他们的订单可能会订购，可以通过对预期延迟进行交易。可以将这些限制订单视为等待服务的工作。同时，提交市场订单的交易者选择哪种交换（即队列）指导其订单。这些市场订单触发了排队限制订单的瞬时服务完成。以这种方式，服务器是自我感兴趣的，原子交易者提交市场订单的汇总。考虑到投资者跨交易所的订单决策的影响，我们发现该分散市场的平衡表现出州太空崩溃的财产，在该财产中（a）不同交流的队列长度以直觉的方式耦合； （b）市场的行为是通过一维过程来捕获的，该过程可以看作是在所有交易所中的加权总队列长度； （c）可以通过绘制汇总的市场深度过程来推断每个交易所的行为，该过程考虑了异质交易者特征。与队列长度本身相比，这种耦合现象的关键驱动力预计会延迟。在一个月的时间内分析贸易和报价数据集的股票样本，我们发现了对预测的状态空间崩溃的经验支持。单独使用纳斯达克（Nasdaq）自2015年自然收费实验之前和之后的数据，我们再次找到观察到的市场行为与该模型对费用变化的预测之间的协议。
在异质排队系统中用于路由工作的有效强化学习
我们考虑了有效探索作业的问题，该问题到达中央队列到异质服务器系统。与ho-mogeneous Systems（一种阈值策略）不同，当队列长度超过一定阈值时，它将作业路由到慢速服务器，这对于一对一的一对一s-Slow两个服务器系统是最佳的。但是，多服务器系统的最佳策略是未知的，并且不琐碎。在强化学习（RL）被认为在这种情况下具有学习政策的巨大潜力，但我们的问题具有指数较大的状态空间规模，使标准RL效率低下。在这项工作中，我们提出了ACHQ，这是一种有效的基于策略梯度的算法，具有低维软阈值策略参数，利用了基本的排队结构。我们为一般情况提供了固定点的保证，尽管较低的参数化证明ACHQ对两台服务器的特殊情况有收敛到近似值的全局最佳最佳。模拟证明了预期的响应时间比贪婪政策的预期响应时间最高约30％，该政策将路由到最快的服务器。