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ControlTraj-Controlable-Trajectory-generation-with-Topoology- ...
生成轨迹数据是解决隐私问题，收集成本和通常与人类流动性分析相关的专有限制的有希望的解决方案之一。然而，由于人类活动的固有多样性和不可预测性，与忠实，灵活性和普遍性等问题有关，现有的轨迹生成方法仍处于起步阶段。为了克服这些障碍，我们提出了ControlTraj，这是一个具有拓扑约束扩散模型的控制范围的traj traj eTecorentor生成框架。与先前的方法不同，控制了一个扩散模型，以生成高保真轨迹，同时整合了道路网络拓扑的结构约束，以指导地理结果。具体来说，我们开发了一种新颖的路段自动编码器，以提取细粒度的道路嵌入。随后将编码的特征以及TRIP属性合并为名为GeiOnet的拟议地理DeNoing Unet架构，以从白噪声中综合地理传播。通过在三个现实世界数据设置进行实验，ControlTraj展示了其
量子网络中的利率和保真度最大化的资源分配
由于光子损失而无法立即将摘要现有的经典光学网络基础架构用于量子网络应用。启用量子网络的第一步是将量子中继器集成到光网络中。但是，量子硬件中固有的费用和内在噪声强调了对有效的部署策略的需求，以优化量子折扣和记忆的分配。在本文中，我们提出了一个用于网络计划的综合框架，旨在有效地在现有基础架构上分配量子中继器，目的是在纠缠分布网络中最大化量子网络实用程序。我们将我们的框架应用于几个案例，包括哑铃网络拓扑的初步插图以及Surfnet和Esnet的现实情况。我们探讨了量子中继器中量子存储器多路复用的影响，以及记忆相干时间对量子网络实用程序的影响。我们进一步研究了不同公平假设对网络计划的影响，从而发现了它们对实时网络性能的影响。
用于神经形态部署的二进制通信网络中的超参数优化
摘要 — 训练神经网络以用于神经形态部署并非易事。已经提出了多种方法来调整适合训练的反向传播或类似反向传播的算法。考虑到这些网络通常具有与传统神经网络非常不同的性能特征，因此通常不清楚如何设置网络拓扑或超参数以实现最佳性能。在这项工作中，我们引入了一种贝叶斯方法来优化用于训练可部署到神经形态硬件的二进制通信网络的算法的超参数。我们表明，通过针对每个数据集优化此算法的超参数，我们可以在每个数据集上实现此算法比以前最先进的准确度的提高（高达 15%）。这种性能飞跃继续强调将传统神经网络转换为适用于神经形态硬件的二进制通信时的潜力。索引术语 — 超参数优化、神经网络、贝叶斯优化、神经形态
心理学和生命科学协会混沌理论的贡献......
汽车行业被迫创新其方法，以应对汽车需求波动、监管框架严格和快速技术进步等挑战。汽车企业是一个复杂的系统，其特点是众多利益相关者之间存在动态、非线性的相互作用，这对其运营效率和整体绩效至关重要。因此，我们利用网络科学的分析工具对一家全球汽车公司的质量部门进行了诊断评估。通过检查利益相关者之间的动态、非线性相互作用，我们为质量部门及其问题解决部门开发了一个网络拓扑，结果显示两个网络都很稀疏，并且在超临界状态下表现出随机行为；也就是说，节点（代理）之间的互连（非线性相互作用）明显不足。因此，质量分析师及其主管无法及时响应客户报告的缺陷。基于这些见解，我们主张采用元方法论 SSM+VSM+MA 来导航和阐明此类复杂系统，旨在增加网络内的互连密度，以加快
颠覆性创新在经济 - 组织中 -
摘要我们探讨了宏观和微网络如何影响技术创新和文化/社会行为的扩散。在中国和欧洲的整个历史制度中，王朝领主的宏观网络在技术创新方面具有不同的优势。一个特别是欧洲的网络，罗马教会，深入到具有道德规范的当地教区，规定了公平的陌生人，这些文化基础帮助行会，贸易协会，商人法院和大学在远远远远超出了亲属关系上。相反，中国皇帝依靠古老的儒家道德法规和跨系统教育的官员。但是，财政限制迫使官员们推迟到当地的血统命令，从而导致了持续的公元文化模式和政体，其机构解决问题的能力使地方超越了地方一级。然而，公务制度使中国能够优于类似的血统依赖性政权。探测网络拓扑，我们发现跨系统网络可以促进技术扩散，但是本地网络会影响文化和行为变化。
具有传感器饱和的可再生能微电网的分布式状态估计⋆
在本文中，研究了具有传感器饱和的可再生能量微电网的分布式状态估计问题。提出了具有传感器饱和的微电网的系统模型。注意力集中在分布式递归估计方案的设计上，以便在传感器饱和的存在下，保证了估计误差协方差的上限。随后，通过适当设计相应状态估计器的增益矩阵来最大程度地减少这种上限。特别是，通过使用矩阵简化方法来处理由网络拓扑产生的增益矩阵的稀疏性。通过分析均等意义中估计误差的指数界限来进行设计的分布式状态估计器的性能评估。最后，在两种情况下进行了模拟实验，在可再生能量微电网上进行，该元素包含两个分布式生成单元。模拟结果表明，发达的状态估计方案具有有效性。关键词：Microgrid;传感器饱和；电力系统；分布式状态估计；递归状态估计。
用于粗粒基因调节网络的数据驱动优化方法。
总结系统生物学中的一个主要挑战是了解基因调节网络（GRN）中的各种基因如何共同执行其功能和控制网络动态。在具有数百个基因和边缘的大型网络的情况下，该任务变得极为难以解决，其中许多具有冗余的调节作用和功能。现有的模型减少方法通常需要对动态系统及其响应动力学参数的详细数学描述，而动力学系统通常不可用。在这里，我们提出了一种用于使用基于合奏的数学建模，降低维度降低和通过Markov Chain Monte Monte Carlo方法优化基因的数据驱动的大grn，名为Sacograci的粗粒度大GRN，称为Sacograci。sacograci需要网络拓扑作为唯一的输入，并且可以抵抗GRN中的错误。我们通过合成，基于文学和生物毒素的GRN进行基准并证明其用法。我们希望Sacograci能够增强我们建模复杂生物系统基因调节的能力。
基于T1的大脑的创新方法...
对大脑内在连通性模式的研究已越来越重要。对大脑网络拓扑的见解对于研究运动，感觉和认知过程以及神经退行性疾病的基本机制至关重要，例如阿尔茨海默氏病或帕金森氏病或痴呆症以及其他神经系统疾病（如多发性硬化症或癫痫）。因此，需要分析大脑不同解剖区域之间的拓扑结构组成。图理论已成为该领域的强大研究工具，使大脑网络的建模以及对不同大脑区域如何协调各种功能的评估。创新方法涉及一种基于单个形态测量方法重建基于T1W的网络的方法。发明者使用基于海马子场网络的示例性重建应用了该方法，但是该方法可以扩展到整个大脑或任何其他大脑子系统。与扩散成像网络的重建相反，我们的方法允许对脑组织的强大形态表征。该方法进一步允许评估脑分子和微结构特性，例如通过正电子发射断层扫描数据或代谢物成像。
PanelView Plus 7 标准终端技术数据
PanelView Plus 7 Standard 终端具有以下特性：• 终端功能允许连接 1 个控制器、最多 100 个屏幕以及最多 500 个报警。• FactoryTalk® View Machine Edition 软件为创建 HMI 应用程序提供了一个熟悉的环境。• 可通过桌面访问配置和第三方应用程序的 Windows CE 操作系统。• 支持线性和星型网络拓扑的以太网通信。• PDF 查看器可访问存储在终端上的 PDF 文件。• 更多屏幕选项，包括 4 英寸、6 英寸、7 英寸、9 英寸、10 英寸、12 英寸和 15 英寸终端。• 三种尺寸的宽屏，4 英寸、9 英寸和 12 英寸终端。• 更高的屏幕分辨率。• 终端可带有 Allen-Bradley 品牌标记，如果客户希望在终端上贴上自己的品牌标签，也可以不带标记。• 认证包括 Class I, Div. 2；Class II, Div. 2； III 类；以及 ATEX、IECEx 和 INMETRO 2 区和 22 区。
量子互联网动态调度的线性代数框架
摘要 — 未来的量子互联网旨在通过共享端到端纠缠来实现任意远距离节点对之间的量子通信，端到端纠缠是许多量子应用的通用资源。与传统网络一样，量子网络也必须解决与路由和以足够速率满足服务相关的问题。我们在这里处理当必须通过基于第一代量子中继器或量子交换机的量子网络提供多种商品时的调度问题。为此，我们引入了一种新颖的离散时间代数模型，适用于任意网络拓扑，包括传输和内存丢失，并适应动态调度决策。我们的代数模型允许调度程序使用临时中间链路的存储来优化性能，具体取决于信息可用性，范围从集中式调度程序的完整全局信息到分布式调度程序的部分本地信息。作为一个说明性示例，我们将一个简单的贪婪调度策略与几个最大权重启发的调度策略进行比较，并说明通过网络为两对竞争客户端产生的可实现速率区域。