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全球决策的有效强化学习...
全球代理商的全球决策是全球代理人做出影响大量当地代理的决策，是一个经典问题，已经以多种形式进行了广泛研究（Foster等，2022; Qin等，2023; Foster等，2023），并且可以在许多应用中找到。网络优化，电源管理和电动汽车充电（Kim＆Giannakis，2017; Zhang＆Pavone，2016; Molzahn等，2017）。但是，一个关键的挑战是基础系统的不确定性质，这可能很难准确地建模。强化学习（RL）在各种应用程序中都表现出色，例如GO的游戏（Silver等，2016），自主驾驶（Kiran等，2022）和Robotics（Kober等，2013）。最近，RL已成为学习控制未知系统的强大工具（Ghai等，2023; Lin等，2023; 2024a; b），因此，对于多代理系统的决策，包括本地代理商的全球决策问题，具有巨大的决策潜力。
最初发表于：Leite, Vanessa RC；Su, Zhe；Whatley, Adrian M；Indiveri, Giacomo (2022)。皮质启发式布局和布线：最小化
摘要 — 受大脑启发的基于事件的神经形态处理系统已成为一种有前途的技术，特别是用于生物医学电路和系统。然而，神经网络的神经形态和生物实现都具有关键的能量和内存限制。为了最大限度地减少多核神经形态处理器中内存资源的使用，我们提出了一种从生物神经网络中汲取灵感的网络设计方法。我们使用这种方法设计了一种针对小世界网络优化的新路由方案，同时提出了一种硬件感知的布局算法，该算法优化了小世界网络模型的资源分配。我们用一个典型的小世界网络验证了该算法，并给出了从中衍生的其他网络的初步结果。索引术语 — 编译器、神经形态处理器、分层路由、小世界网络、多核、扩展、皮质网络
CSPNet：可增强 CNN 学习能力的新骨干
神经网络使最先进的方法能够在目标检测等计算机视觉任务上取得令人难以置信的效果。然而，这种成功很大程度上依赖于昂贵的计算资源，这阻碍了拥有廉价设备的人们欣赏先进的技术。在本文中，我们提出了跨阶段部分网络（CSPNet）来从网络架构的角度缓解以前的工作需要大量推理计算的问题。我们将问题归因于网络优化中的重复梯度信息。所提出的网络通过整合网络阶段开始和结束的特征图来尊重梯度的变化，在我们的实验中，在 ImageNet 数据集上以相同甚至更高的精度将计算量减少了 20％，并且在 MS COCO 目标检测数据集上的 AP 50 方面明显优于最先进的方法。 CSP-Net 易于实现且足够通用，可以应对基于 ResNet、ResNeXt 和 DenseNet 的架构。
ITMVU杂志：科学与技术管理
·工程技术：民用，机械，电气，航空和环境工程的创新；机器人技术，机器人和自动化；材料科学，纳米材料和生物材料。·能源与可持续性：可再生能源，能源效率和可持续资源管理技术。·AI，机器学习与计算科学：AI，深度学习，机器学习，计算方法，仿真模型和优化。·电信和网络：通信系统，物联网，网络优化和网络安全。·量子计算与信息技术：量子算法，计算系统和相关技术。·智能城市和基础设施：智能城市系统，可持续基础设施和整合的城市规划。·生物工程与生物技术：基因工程，医疗设备，诊断和医疗保健创新。·工业工程与管理：过程优化，供应链管理和系统工程。·管理与创新：战略管理，企业家精神，技术管理，创新和IP。·医疗保健与金融：医疗保健管理，金融科技和投资系统中的技术。
生物神经网络的独特特性以及自下而上的方法的最新进展，以更好地生物学上合理的神经网络
尽管它看起来不可行且不切实际，但使用基于对神经科学的理解的自下而上的方法来构建人工智能（AI）是简单的。缺乏生物神经网络（BNNS）的普遍管理原理，迫使我们通过将有关神经元，突触和神经回路的各种特征转换为AI的各种特征来解决这个问题。在这篇综述中，我们描述了通过遵循神经科学相似的神经网络优化策略或植入优化结果，例如单个计算单元的属性和网络结构的特征，以构建生物学上合理的神经网络。此外，我们提出了神经网络试图实现的目标集与神经网络类别之间的关系形式主义，而神经网络类别则按照其架构特征与BNN的建筑特征相似。这种形式主义有望定义自上而下和自下而上的方法在建立生物学上合理的神经网络的潜在作用，并获得一张地图，以帮助导航神经科学与AI工程之间的差距。
Open的趋势和发展RAN 1
开放的无线电访问网络（Open RAN）行业正在动态发展，从专有的，封闭的架构转变为支持多供应商互操作性的开放的模块化设计。这种演变促进竞争，降低成本并鼓励创新，同时扩大生态系统。Open Ran的云本地体系结构提供了可扩展性，通过标准化操作简化了网络管理，并启用AI/ML驱动的分析以进行连续网络优化。这种开放式体系结构使不同的供应商可以贡献组件，从而使操作员能够混合不同制造商的设备。这促进了竞争并降低成本。此外，网络的开放性还可以一种集成新技术，促进创新并增强网络的方法。随着越来越多的部署，Open Ran正在获得动力，最初专注于Greenfield部署，现在扩展到BrownField Network Modernation。这种增长伴随着为新的垂直市场服务和电信行业进一步创新的机会。
Irendays 2024会议计划
ID-029：Amina Chahtou-环境对地中海海岸沿着光伏模块的性能的影响：分析温度，风和湿度ID-040：Yamina Boukraa的影响 - 使用酸性的lithium，cobalt和Nickel conterant in conteration-iSAM Abadia-041：yamina boukraa-分离和恢复 - yamina boukraa：yamina boukraa：yamina boukraa：yamina boukraa：yamina boukraa：yamina boukraa：yamina boukraa：yamina boukraa：yamina boukraa：yamina boukraa：yamina boukraa：人造神经网络优化和适应ID-046：Wassila Tercha- PV功率预测的混合模型Ann-LSTM体系结构：审查和实施ID-052：Kamel Kassa-Baghdouche-基于Ni Myrio和LabView的实时虚拟仪器，基于PV PAN SYORTIC IDHANIS ARISISTIAL IDHA HANANT ONANAT888：光伏（PV）面板效率。会议室2会议02：太阳能和风能转换和效率（建筑物的太阳能热和地热和能源效率）总裁：Rachid Bennacer - Rapporteur：Amor Gama
与可合差的库增强语言模型
重要的推理任务（例如计划）从根本上是算法，这意味着解决这些任务需要牢固地诱导基本算法，而不是捷径。大语言模型由于神经网络优化算法，其优化数据和优化目标的局限性而缺乏真正的算法能力，但也由于变压器体系结构的不表现性。为了解决这种缺乏算法能力，我们的论文提出了使用内部推理模块增强LLMS。该模块包含一个基本操作和复杂的可区分程序的库，因此不需要从头开始学习通用算法。为了实现这一目标，我们将内存，寄存器，基本操作和自适应复发添加到基于Llama3.2的十亿参数变形金刚体系结构中。然后，我们定义了一种将算法直接编译为可区分的启动液体的方法，该算法本地使用并传播梯度以进行优化。在本文中，我们通过对具有可变计算深度的简单算法任务进行增强的Llama 3.2来研究这种增强的可行性，例如递归纤维纤维算法算法或插入。
针对可重新配置的智能表面辅助6G网络的机器学习优化的概述：从增强学习到大L
摘要 - 通过在智能无线电环境中重塑信号传播，可以使6G网络成为一种有前途的技术。但是，由于大量元素和专用的相移优化，它也会导致网络管理的显着复杂性。在这项工作中，我们提供了机器学习（ML）的概述 - 对RIS AID的6G网络启用了优化。特别是，我们专注于各种强化学习（RL）技术，例如深度Q学习，多机构强化学习，转移强化学习，等级结构强化学习和离线强化学习。与现有研究不同，这项工作进一步讨论了如何将大型语言模型（LLM）与RL结合在一起，以处理网络优化问题。它表明LLM提供了新的机会来增强RL算法的功能，从而在概括，奖励功能设计，多模式信息处理等方面。最后，我们确定了对RIS AID 6G网络的ML启用ML的未来挑战和方向。索引术语-6G，可重构的智能表面，选择性，机器学习，大语言模型。