XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System网络拓扑
能量转换和管理
网络拓扑极大地影响了第五代地区供暖和冷却（5GDHC）系统的经济和环境绩效。在这项研究中，探索了一个具有废热恢复的5GDHC网络拓扑的环境和经济性能之间的最佳权衡。使用生命周期评估方法来计算与各种网络拓扑的安装和操作相关的总生命周期2排放（LCCO2）。分析了来自数据中心冷却系统的十二个月的经验数据，以评估其对整合到5GDHC系统中的适用性。根据环境环的设定点，废热温度和地区能量系统配置选择了最适合利用这种废热的方法。使用多目标优化算法来选择5GDHC网络拓扑，该拓扑提供了LCCO2和生命周期成本（LCC）之间的最佳权衡。使用权衡参数来权衡选择过程中每个目标的重要性。结果表明，由于其可用性和一致的温度曲线，数据中心的废热适用于5GDHC系统。当液冷系统可获得25℃或更高的回流温度时，发现周围环温管的直接预热是最有效的废热整合方法。最佳权衡拓扑产生的相对于相应的LCC增加而产生的次级LCCO2减少。选择了LCCO2和LCC（最佳权衡拓扑）之间提供最佳权衡的网络拓扑，高度依赖于燃油价格，CO2价格，电力CO 2排放因素，废物的可用性，体现CO 2排放均与网络安装和网络基础结构成本相关的因素。LCCO2降低到LCC的比率从5.78降低到117.79，CO 2偏移成本从4.77到60.08（$/TCO 2 E）。
深钢筋学习的基于图形的无细胞大量mimo的访问点选择
广泛认识到，所有AP服务所有用户都可以导致大量的回程开销。为了减轻背部高架负担并增强网络实用性，在[4]中提出了一种称为中心方法的AP选择方法，在[4]中，每个AP仅为用户提供最强渠道的用户，即接收到最强的信号参考功率（RSRP）。但是，以用户为中心的方法忽略了网络拓扑的信息，并且可能在某些拓扑场景中表现不佳。考虑一个网络拓扑，其中众多用户靠近一个AP。根据以用户为中心的方法，这些用户将连接到同一AP，从而导致接收信号强度和严重的内部干扰。为了增强此类网络拓扑中以用户为中心的方法，在[5]中的AP选择过程中考虑了有效的渠道增益，而不是RSRP，以减少Intra-AP干扰。然而，每个用户只连接到一个AP，可以将其扩展到多个AP。
激光照射对定向能量沉积中铝粉流的影响
催化，4,5酶固定6,7等。MOF的适当性高度依赖于固有的网络拓扑，而金属节点的配置几何形状和组件有机配体的形状又强烈地占据了强烈的影响。8,9这些引人入胜的MOF网络拓扑是使用多种理性方法设计和构建的，其中10-12种采用超分子构建块（SBB）的策略是最受欢迎的策略；在这里，金属 - 有机多面体用作组成块，以组装具有较大空腔和高连接网络拓扑的MOF。13,14超植物（ST），15 - 17，它是传统无机沸石的Sio 4和Alo 4四面体建筑单元，是MOF合成中广泛使用的SBB。两个最广泛研究的介孔MOF（MIL-100和MIL-101）具有相同的MTN沸石拓扑，这是由角落共享的STS产生的，其顶点被铬圆形剂占据。15,16已知MOF中金属三聚体的存在可容纳单个或多种金属离子，具有出色的催化性能以及出色的气体吸附和分离能力。18 - 21报告的众多Zeolitic网络拓扑中，由于STS的增强基于金属三聚体，即MTN 15,16,22和B- Cristobalite网络，只有两种类型可以归类为Zeolitic MoF。17,23,24这可能是由于缺乏单晶X射线
功能网络特性受损导致脑小血管病患者出现白质高信号相关的认知能力下降
摘要背景：白质高信号（WMH）是脑小血管病（CSVD）的典型神经影像学表现之一，且WMH与认知障碍（CI）密切相关。患有WMH的CSVD患者脑功能网络拓扑特性发生改变，这可能是导致CI的机制之一。本研究旨在探讨不同程度WMH患者某些脑功能网络特征的差异，并估计不同脑功能网络特征与认知评估分数之间的相关性。方法：110例CSVD患者均接受3.0 T 磁共振成像扫描和神经心理认知评估。根据Fazekas分级量表对每位受试者的WMH进行分级，并分为两组：（A）WMH评分1～2分（n=64），（B）WMH评分3～6分（n=46）。采用图论方法分析脑功能网络拓扑指标。采用t检验和Mann–Whitney U检验比较组间脑功能网络拓扑性质的差异。采用偏相关分析探讨不同脑功能网络拓扑性质与整体认知功能之间的关系。结果：高WMH评分患者全脑水平的聚类系数降低、全局和局部网络效率降低、最短路径长度增加，节点水平部分脑区节点效率降低（p < 0.05）。左侧舌回节点效率与患者蒙特利尔认知评估（MoCA）总分呈显著正相关（p < 0.05）。两组在MoCA总分和简易精神状态检查（MMSE）评分方面差异均无统计学意义（p > 0.05）。
多质量2024科学计划
顺序硫醇甲基/-enene聚合，用于O 2-耐药的可抗压压力敏感粘合剂，具有改进的网络拓扑和相位行为Serkan Unal（Sabanci University，Istanbul，
美国理查德·奥斯特兰德（Richard Ostrander）的经济制裁和中央银行免疫法
Morten Bech于2011年中加入了BIS。在2020年完成目前的任务之前，他是秘书处的负责人，支持支付和市场基础设施委员会，负责协调和为委员会及其各个工作组的活动进行协调和贡献。他还曾担任市场委员会秘书。他之前曾在纽约联邦储备银行和丹麦中央银行工作。 2009年，他是华盛顿特区美联储委员会货币事务部的访客。 他拥有加州大学圣塔芭芭拉分校的经济学博士学位。 他已经写了有关货币政策实施，货币市场，金融市场网络拓扑，大价值支付系统和系统风险的各种问题。他之前曾在纽约联邦储备银行和丹麦中央银行工作。2009年，他是华盛顿特区美联储委员会货币事务部的访客。他拥有加州大学圣塔芭芭拉分校的经济学博士学位。他已经写了有关货币政策实施，货币市场，金融市场网络拓扑，大价值支付系统和系统风险的各种问题。
基于mmwave的粉丝拓扑优化的波甘方法
摘要：动态飞行临时网络（粉丝）和毫米波（MMWave）技术的集成可以为许多数据密集型应用提供有前途的解决方案，因为它可以建立具有明显的数据传输功能的强大型号基础架构。但是，要在此动态网络中启用有效的MMWave通信，必须精确地对齐安装在无人机上的可可的天线（UAV）与相应的同行单元。因此，设计一种可以快速确定优化对齐和网络拓扑的新颖方法很重要。在本文中，我们提出了一种基于生成的对抗网络（GAN）的方法，称为Wavegan，用于粉丝拓扑优化，旨在通过在最佳的通道条件下选择通信路径来最大化网络吞吐量。所提出的方法由Wavegan模型组成，然后进行梁搜索。前者学习如何从监督数据集中生成优化的网络拓扑，而后者则调整生成的拓扑以满足基于MMWave的粉丝的结构要求。仿真结果表明，所提出的方法能够快速找到粉丝拓扑，并具有很小的最佳差距，适合不同的网络大小。
人工智能系统的新兴光学互连 - 人员
大规模人工智能系统是现代在线服务的基础。随着世界从新冠肺炎疫情中恢复，人们对人工智能驱动的在线服务的依赖日益加深。然而，当今的网络难以满足新兴人工智能工作负载带来的高带宽、低端到端延迟和高可用性要求。例如，机器学习 (ML) 应用的爆炸式增长对分布式训练产生了巨大的需求。硬件加速器（如 GPU 和 TPU）大大提高了计算能力，但当今的深度神经网络 (DNN) 仍需要数天甚至数周的时间才能完成训练。许多因素都会影响大型 DNN 作业的训练时间，包括并行化策略、模型/数据大小、软件库和互连网络。因此，人们提出了大量框架来有效地在当今的数据中心中分发和训练 DNN 模型 [1–4]。然而，当今的系统往往只优化计算和通信维度。因此，共同优化网络拓扑以及计算和通信维度对加速 DNN 训练的影响在很大程度上被忽略了。本文主张将网络拓扑重新配置为额外的加速维度，以跨计算、通信和拓扑维度联合优化 DNN 训练作业。为数据中心流量重新配置网络拓扑是网络和光学社区的一个热门话题。多篇学术论文展示了基于光可重构电路交换机的互连对数据中心工作负载的好处 [5, 6]。然而，之前的工作仅考虑将光互连用于通用数据中心流量，例如网络搜索、存储和云。本文没有关注通用数据中心工作负载，而是将注意力转向分布式 ML 工作负载，并认为可重构光互连是构建下一代 ML 数据中心的一个有吸引力的解决方案。为此，有三个挑战需要解决。
计算辅助经典量子多址接入提升网络通信速度
多址信道 (MAC) 由多个发送者同时向单个接收者传输消息组成。对于经典量子情况 (CQ MAC)，可实现的速率是假设所有消息均已解码而已知的，这是量子网络设计中的常见假设。然而，这种传统的设计方法忽略了全局网络结构，即网络拓扑。当 CQ MAC 作为量子网络通信的一部分时，这项工作表明，计算属性可用于通过依赖于网络拓扑的代码设计来提高通信速度。我们量化了具有双发送者 CQ MAC 的计算属性的代码可实现的量子通信速率。当双发送者 CQ MAC 是具有二进制离散调制的玻色子相干信道时，我们表明它实现了最大可能的通信速率（单用户容量），这是传统设计无法实现的。此外，这种速率可以通过不同的检测方法实现：量子（有或没有量子记忆）、开/关光子计数和同差（每种方法的光子功率都不同）。最后，我们描述了两个实际应用，其中一个是加密应用。
基于三相四线 OPF 的高比例光伏低压配电网光伏逆变器与储能系统的协同控制
利用光伏无功功率和储能有功功率可以解决光伏接入低压配电网带来的电压越限、网损、三相不平衡等问题，但低压配电网三相四线结构给潮流计算带来困难。为实现通过潮流最优来利用光伏，提出一种基于三相四线系统潮流最优的低压配电网光伏储能协同控制方法。考虑电压和电流的幅值和相位角，采用三相四线节点导纳矩阵建立低压配电网网络拓扑结构，以最小化网损、三相不平衡度和电压偏差为目标，考虑电压约束、反向潮流约束和中性线电流约束，建立了基于三相四线网络拓扑的多目标优化模型。通过改进节点导纳矩阵和模型凸性，降低问题求解的复杂度，利用CPLEX算法包进行求解，并基于某21节点三相四线低压配电网进行24 h多周期仿真，验证了所提方案的可行性和有效性。