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AWS AI服务卡-Amazon Nova Reel
Amazon Nova Reel是专为企业用例设计的专有多模式基础模型（FM）。Amazon Nova Reel从描述性的自然语言文本字符串和可选参考图像（一起，“提示”）生成了一个新颖的视频。客户可以使用Amazon Nova Reel在广告，品牌，产品设计，书籍插图，家庭设计，时尚模型和社交媒体工作流中创建内容。此AI服务卡适用于Amazon Bedrock Console和Amazon Bedrock API使用Amazon Nova Reel。通常，客户使用控制台开发和测试应用程序，以及按大规模生产负载的API。每个Nova模型都是亚马逊基岩的托管子服务；客户可以专注于执行提示，而无需提供或管理任何基础架构，例如实例类型，网络拓扑和端点。
基于区块链和Ling Chen 1*的供应链网络的信托传播优化，Shan Su 2 1管理科学学院和
收到：06-02-2022修订：07-19-2022接受：07-30-2022引用：L，Chen和S. Su，“基于区块链加上供应链网络上的信托传播的优化”，J。IntellManag。decis。，卷。1，否。1，pp。17-27，2022。https：//doi.org/10.56578/jimd010103。©2022作者。香港许可证学院出版服务有限公司。可以免费下载本文，并用4.0许可证的CC使用引用原始发布版本的引用和引用。摘要：区块链技术的权力下放大大改善了供应链网络中的信任关系。鉴于供应链网络中缺乏信任，不确定性和不对称性，本文集成了区块链技术，以构建信任表示，计算和传播的网络动态模型，并探讨区块链如何影响供应链网络。 结果表明，在区块链信任框架被部署在农业供应链中后，网络量表增加了115.89％，网络连接增加了60.31％，最短路径的平均路径减少了4.95％。 同时，网络拓扑性能（例如学位分布和平均聚类系数）在不同程度上进行了优化。 以农业供应链为例，拓扑变化的实际意义得到了解释。 总体而言，区块链信任机制通过影响节点之间的信任关系来改善供应链网络的拓扑。 简介鉴于供应链网络中缺乏信任，不确定性和不对称性，本文集成了区块链技术，以构建信任表示，计算和传播的网络动态模型，并探讨区块链如何影响供应链网络。结果表明，在区块链信任框架被部署在农业供应链中后，网络量表增加了115.89％，网络连接增加了60.31％，最短路径的平均路径减少了4.95％。同时，网络拓扑性能（例如学位分布和平均聚类系数）在不同程度上进行了优化。以农业供应链为例，拓扑变化的实际意义得到了解释。总体而言，区块链信任机制通过影响节点之间的信任关系来改善供应链网络的拓扑。简介关键字：信任；区块链；供应链网络；复杂网络1。
航空电子应用的光纤通道测试
摘要 - 光纤通道正在作为一种航空电子通信架构应用于各种新型军用飞机和现有飞机的升级。光纤通道标准（参见 T11 网站 www.t11.org ）定义了各种网络拓扑和多种数据协议。一些拓扑和协议（ASM、1553、RDMA）适用于航空电子应用，其中设备之间的数据移动必须以确定性的方式进行，并且需要非常可靠地传输。所有飞机飞行硬件都需要进行测试，以确保它能够在光纤通道网络中正确传递信息。机身制造商需要测试集成网络以验证所有飞行硬件是否通信正常。需要进行持续的维护测试，以确保所有通信都是确定性和可靠的。本文概述了光纤通道航空电子网络和用于航空电子的协议。本文还讨论了航空电子级测试的实际实施以及与这些应用相关的测试挑战。
无线网络和移动数字笔记...
目标：本课程的主要目标是让学生掌握理解和使用通用通信环境的通信组件所需的能力。UNIT-1 网络拓扑和蜂窝通信简介。HIPERLAN：协议架构。 WLAN：红外与无线电传输、基础设施和自组织网络、IEEE 802.11。GSM：移动服务、系统架构、无线电接口、协议、定位和呼叫、切换、安全性和新数据服务。移动计算：MC 简介、新应用、限制和架构。UNIT-2（无线）介质访问控制：专用 MAC（隐藏和暴露终端、近端和远端终端）的动机、SDMA、FDMA、TDMA、CDMA。GSM 的 MAC 协议、防撞（MACA、MACAW）协议移动 IP 网络层：IP 移动 IP 网络层、数据包传送和切换管理、位置管理注册、隧道和封装、路由优化、动态主机配置协议 (DHCP)。
全连接传感器中的分布式跟踪比率优化
摘要 — 迹线比优化问题包括最大化两个迹线算子之间的比率，并且经常出现在去噪或判别分析的降维问题中。在本文中，我们提出了一种分布式自适应算法来解决网络范围协方差矩阵上的迹线比优化问题，该矩阵捕获无线传感器网络中传感器之间的空间相关性。我们专注于完全连接的网络拓扑，在这种情况下，分布式算法通过在每个给定节点上仅共享观察到的信号的压缩版本来减少通信瓶颈。尽管进行了这种压缩，仍然可以证明该算法能够收敛到最大迹线比，就好像所有节点都可以访问网络中的所有信号一样。我们提供模拟结果来证明所提算法的收敛性和最优性。索引词 — 降维、分布式优化、迹线比、判别分析、SNR 优化、无线传感器网络。
![arxiv：2402.09902v1 [Quant-ph] 2024年2月15日](/simg/3\3bcbf765cb707b4bd911fa371cb8fa8b5e26bdc0.webp)
arxiv：2402.09902v1 [Quant-ph] 2024年2月15日
摘要。迄今为止，量子计算中的大多数重点都集中在整体量子系统，量子通信网络中，尤其是量子互联网越来越多地引起了研究人员和行业的关注。量子互联网可能允许大量应用（例如分布式或盲量计算），尽管研究仍然处于早期阶段，既是其物理实施和算法；因此，合适的应用是一个开放的研究问题。我们评估了Quantu Internet的潜在应用，即联合学习。我们在各种情况下在不同的设置下进行实验（例如网络约束）使用来自不同领域的几个数据集，并表明（1）联合学习是常规培训的有效替代方法，（2）网络拓扑和培训性质是至关重要的考虑因素，因为它们可能会极大地影响模型性能。结果表明，需要更全面的研究才能在潜在的量子互联网上最佳地部署量子联合学习。
早期逆境改变了老鼠结构性脑网络组织的经济状况
图1实验设计和生成建模程序。（a）在产后第0天，将49只幼崽随机分配到不可预测的产后应力或标准饲养条件下，直到产后第26天。第70天后，处死小鼠并进行离体扩散成像。全脑概率拖拉术用于重建每只动物的结构连接。（b）使用10个节点的简化连接组的生成过程的插图。从稀疏种子网络（t = 0）开始，一次添加一个边缘，直到模拟达到观察到的连接组中发现的边缘数（t = e）。在每个步骤中都更新了接线概率的矩阵，随着网络拓扑的出现，可以进行动态变化。（c）通过系统地改变生成规则和参数组合，可以识别拓扑术语k和参数𝜂和𝛾最能最能模拟观察到的连接组的组织。
通过以太网进行 RDMA，实现超大规模分布式 AI 训练
近年来，人工智能模型的计算密度和规模都快速增长，这推动了高效可靠的专用网络基础设施的建设。本文介绍了 Meta 用于分布式人工智能训练的融合以太网远程直接内存访问 (RoCE) 网络的设计、实现和运行。我们的设计原则涉及对工作负载的深入了解，并将这些见解转化为各种网络组件的设计：网络拓扑 - 为了支持一代又一代人工智能硬件平台的快速发展，我们将基于 GPU 的训练分离到其自己的“后端”网络中。路由 - 训练工作负载本质上会导致负载不平衡和突发性，因此我们部署了几次路由方案迭代以实现近乎最佳的流量分配。传输 - 我们概述了我们最初尝试使用 DCQCN 进行拥塞管理，但后来放弃 DCQCN 转而利用集体库本身来管理拥塞。运营 - 我们分享运营大型人工智能网络的经验，包括我们开发的工具和故障排除示例。
回顾使用机器学习技术的混沌时间序列预测方法：综述
摘要：传统的混沌时间序列预测统计、物理和相关模型存在预测精度低、计算时间长、难以确定神经网络拓扑等问题。十多年来，各种研究人员一直在研究这些问题；然而，这仍然是一个挑战。因此，本综述全面回顾了对混沌时间序列预测的各种方法进行的重要研究，使用机器学习技术，如卷积神经网络 (CNN)、小波神经网络 (WNN)、模糊神经网络 (FNN) 和上述非线性系统中的长短期记忆 (LSTM)。本文还旨在提供各个预测方法的问题，以便更好地理解混沌时间序列预测并获得最新知识。综合综述表总结了与上述问题密切相关的工作。它包括出版年份、研究国家、预测方法、应用、预测参数、绩效衡量标准和该领域收集的数据区域。广泛研究了该领域的未来改进和当前研究。此外，还密切讨论了未来可能的范围和局限性。
使用机器学习技术的混沌时间序列预测方法：综述
摘要：传统的混沌时间序列预测的统计、物理和相关模型存在预测精度低、计算时间长、难以确定神经网络拓扑等问题。十多年来，各种研究人员一直在研究这些问题；然而，这仍然是一个挑战。因此，本综述论文全面回顾了对各种混沌时间序列预测方法进行的重要研究，使用机器学习技术，如卷积神经网络 (CNN)、小波神经网络 (WNN)、模糊神经网络 (FNN) 和上述非线性系统中的长短期记忆 (LSTM)。本文还旨在提供个别预测方法的问题，以便更好地理解混沌时间序列预测并获得最新知识。综合综述表总结了与上述问题密切相关的工作。其中包括出版年份、研究国家、预测方法、应用、预测参数、绩效指标以及该领域收集的数据区域。广泛研究了该领域的未来改进和当前研究。此外，还密切讨论了未来可能的范围和局限性。