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用户手册
涉及危险。儿童不得玩这个设备。清洁和用户维护不得由儿童不超过8岁并受到监督。- 将设备及其绳索远离不到8岁的儿童。- 使电源线远离热表面。- 仅将设备连接到接地的墙壁插座。始终确保插头正确地插入墙壁套筒中。- 请勿将设备放在墙壁或其他电器上。背面和侧面至少留出10厘米的可用空间，并在设备上方留有10厘米的可用空间。不要将任何东西放在设备之上。- 除用户手册中所述以外的任何其他目的，请勿使用该设备。- 在热空气煎炸期间，热蒸汽通过空气插座开口释放。将您的手和脸保持在距离蒸汽和空气插座开口的安全距离。当您从设备上卸下锅时，还要注意热蒸汽和空气。- 使用过程中可访问的表面可能会变热。- 飞机上的锅，篮子和配件在使用过程中变热。处理它们时要小心。- 请勿将设备放置在热气炉或各种电动炉和电动烹饪板或加热烤箱上。- 切勿在设备中使用轻质成分或烘焙纸。- 请勿将设备放在或附近可燃材料上，例如桌布或窗帘。- 不要让设备无人看管。等待- 如果您看到电器从电器中散发出深烟，请立即拔下设备。
当大型语言模型代理遇上6G网络
基于多模态大型语言模型 (LLM) 的抽象 AI 代理有望彻底改变人机交互，并在医疗保健、教育、制造和娱乐等各个领域提供更加个性化的助理服务。在 6G 网络中部署 LLM 代理使用户能够通过移动设备民主地访问以前昂贵的 AI 助理服务，从而减少交互延迟并更好地保护用户隐私。然而，移动设备的有限容量限制了部署和执行本地 LLM 的有效性，这需要在长距离交互期间将复杂任务卸载到边缘服务器上运行的全局 LLM。在本文中，我们为 6G 网络中的 LLM 代理提出了一种分割学习系统，利用移动设备和边缘服务器之间的协作，其中具有不同角色的多个 LLM 分布在移动设备和边缘服务器上，以协作执行用户代理交互任务。在所提出的系统中，LLM 代理分为感知、接地和对齐模块，以促进模块间通信，以满足用户对 6G 网络功能的扩展要求，包括集成传感和通信、数字孪生和面向任务的通信。此外，我们在所提出的系统中引入了一种用于 LLM 的新型模型缓存算法，以提高上下文中的模型利用率，从而降低协作移动和边缘 LLM 代理的网络成本。
BLF 对承包商的健康和安全要求
1. BL-P-01 管理系统程序 2. BL-P-02.1 健康与安全治理程序 3. BL-P-02.2 角色和职责程序 4. BL-P-03 培训、能力和入职程序 5. BL-SRS-03a 供应链管理和主管能力 7. BL-P-04 咨询和员工参与程序 8. BL-P-05 风险管理 9. BL-P-06 采购和供应链管理 10. BL-P-07.1 健康与福利程序 11. BL-P-07.2 石棉程序 12. BL-P-07.3 药物和酒精程序 13. BL-SRS-7.1a 焊接烟雾管理 14. BL-P-08.1 高风险活动和环境程序 15. BL-P-08.2 地基工程、高架和地下服务程序 16. BL-P-08.3 打桩 17. BL-SRS-08.1a 密闭空间 18. BL-P-09 现场设置和物流 19. BL-SRS-09a 物料运输 20. BL-SRS-09b 自卸卡车要求 21. BL-P-10。管理施工运营 22. BL-P-10.1 设计管理 23. BL-P-11 临时工程 24. BL-P-12 起重作业 25. BL-SRS-12a 塔式起重机要求 26. BL-SRS-12b 移动式起重机要求 27. BL-SRS-12c 自升式塔式起重机要求 28. BL-SRS-12d 叉车要求 29. BL-SRS-12e 起重机要求 30. BL-SRS-12f 用作起重机的挖掘机 31. BL-SRS-12g - 起重配件要求 32. BL-SRS-12h 移动式起重机规划流程图； 33. BL-P-13 高空作业管理 34. BL-SRS-13a 高空作业 - 设备 35. BL-SRS-13b 高空作业 - 脚手架结构 36. BL-SRS-13c 高空作业
计算机科学学生 /软件工程师-Alex Chitham < / div>
2023 - 2024软件工程实习生（长达一年的位置）PQShield（量子加密专家）•研究的软件材料法案（SBOM）建议最好的PQShield如何使其成为最佳的PQShield。了解了SBOM对软件安全性的重要性。•使用C和C＃，编写了两个API来包裹PQShield的加密软件库，以帮助其可移植性。一个人已交付给客户。•在C中产生了一个兼容性演示，显示了他们的两个产品一起工作。我修改了他们的软件开发套件以进行加密和安全通信，以将其加密操作卸载到执行加速加密的专用硬件上。我将硬件加载到KV260 FPGA板上，并使用其API将其添加为软件开发套件的新的后端编译选项，从而消除了对软件加密库库的依赖。使用Docker容器和Make Build System，我将此修改后的SDK添加到了他们现有的Quantum后Web浏览演示中。此演示现在已成为关键客户端的完整产品。•在C中实现了量子安全通信协议PQnoise，并使用静态分析仪符合CERT-C。创建了已知的答案测试，并使用统一测试框架彻底验证实现。•通过聘用新实习生来获得面试技巧。我提供了我的学生经验的见解，CV筛选，询问了候选人，并参与了最终决策。
fogros2-ft：容错的云机器人
摘要 - 云机器人技术使机器人能够将复杂的计算任务卸载到云服务器以进行性能和易于管理。但是，云计算可能是昂贵的，云服务可能会偶尔遭受停机时间，并且机器人和云之间的连接可能是网络服务质量（QoS）的变化。我们通过引入多云扩展名来自动复制独立的无状态机器人服务，将请求路由到这些副本，并指导第一响应回复，以减轻这些问题，以减轻这些问题。随着复制，即使云服务提供商降低或QoS较低，机器人仍然可以从云计算中受益。此外，许多云计算提供商提供了低成本的“点”计算实例，这些实例可能会无法预测。通常，这些低成本实例不适合云机器人技术，但是Fogros2-ft的容错性质可以可靠地使用它们。我们在模拟（视觉对象检测，语义分割，运动计划）和1个物理机器人实验（Scan-Pick-Pick-Pick-and-place）中，在3个云机器人方案中演示了FogroS2-FT的容错能力。在相同的硬件规范上运行，Fogros2-ft实现运动计划，最高2.2倍的成本降低，并在99％（P99）长尾潜伏期上降低了5.53倍。fogros2-ft在网络放缓和资源争议下，对象检测和语义分割的P99长尾延迟分别减少了2.0倍和2.1倍。视频和代码可在https://sites.google.com/view/fogros2-ft上找到。
多智能体移动边缘计算网络中具有排队动态的分布式任务卸载优化
摘要 — 任务卸载决策在物联网 (IoT) 中的移动边缘计算 (MEC) 技术中起着关键作用。然而，在没有任何集中通信和计算协调的分布式多智能体网络中，它面临着来自应用层任务排队的随机动态和物理层耦合无线干扰的重大挑战。在本文中，我们研究了考虑上层排队动态和下层耦合无线干扰的分布式任务卸载优化问题。我们首先提出了一种新的优化模型，旨在通过优化多个智能体的卸载阈值来最大化它们的预期卸载率。然后，我们将问题转化为博弈论公式，进一步设计了一个分布式最佳响应 (DBR) 迭代优化框架。分析了博弈论模型中纳什均衡策略的存在性。对于每个代理阈值策略的单独优化，我们进一步提出了一种编程方案，将受约束的阈值优化转化为无约束的拉格朗日优化 (ULO)。单独的 ULO 被集成到 DBR 框架中，使代理能够以分布式方式协作并收敛到全局最优。最后，提供了模拟结果来验证所提出的方法，并证明了其相对于其他现有分布式方法的显著优势。数值结果还表明，所提出的方法可以实现与集中式优化方法相当的性能。
《航空运输管理杂志》
航空公司通常采用枢纽辐射结构进行货运，其中外站和枢纽之间的移动由卡车提供。为了高效运输货物，航空公司必须考虑在外站交付并必须运往枢纽的货物的捆绑选项。捆绑货物有三种选择：通过“直通单元负载设备”（T-ULD）（枢纽同一航班的所有货物）、通过“混合单元负载设备”（M-ULD）（枢纽不同航班的货物）和卡车中的散装货物。考虑到承运商的主要 KPI（关键绩效指标），最佳货运捆绑配置尚不清楚。本研究将问题表述为多标准决策 (MCDM) 问题，允许承运人决定哪种配置对于给定的分站是最佳的。选定的 KPI（成本、（卸）载时间和质量）被表述为数学函数。然后使用一种称为最佳最差方法 (BWM) 的新 MCDM 来确定相对于三个 KPI 的最佳配置。将所提出的方法应用于 KLM Cargo，以确定为位于史基浦机场的 KLM 枢纽提供货物的选定分站的最佳配置。本案例研究表明，不同的分站有不同的最佳货运捆绑配置，并且卡车运输成本和货运处理费率是决定哪种配置最佳的关键因素。© 2016 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
H ' Whitman-Barnes 致 B ^ n 第二世纪商业活动......
32 头牛：19 头猪；1 10 英寸。福特弗格森拖拉机；1 8 英寸。福特弗格森拖拉机；1 14 英寸。福特弗格森 2 号犁：福特弗格森除草机；福特弗格森平地机；福特弗格森耕耘机；福特弗格森耕耘机；布拉德利粪肥撒播机；布拉德利花园拖拉机、犁和耕耘机：布拉德利侧送耙，使用 1 年；3 辆拖车；Vac-A-Way 种子和谷物清洁器；谷物条播机：谷物投标人：割草机：Case 脱粒机；玉米捆扎机；Appleton 玉米剥壳机；干草装载机； 2 辆农用货车；Sears Hammer King 磨坊；圆盘：^pringtooth DRAG；带马达的玉米剥壳机；尖齿拖拉机：BUZZ SAW；牛舍。^ew；国际卡车；自卸刮刀；2 个育雏炉，500 只雏鸡大小：1 个新的炉顶篷；60 加仑。大锅和夹套；2 个鱼叉干草叉；1 个抓钩叉：130 英尺新干草绳；110 英尺绳，使用过 3 个 scasan；绊绳；- Vfards CREAhl 分离器，带马达；空气压缩机；手推车草播种机；小提琴播种机；2 个柱洞挖掘机；1800 蒲式耳。小麦；玉米箱；2000 包麦秸；5 吨捆干草；车间工具和手动工具；其他物品不胜枚举。
Quantum On-Chip训练具有参数移位和梯度P
参数化的量子电路（PQC）由于其在近期嘈杂的中间尺度量子（NISQ）硬件上实现量子优势的潜力，使搜索兴趣增加了搜索兴趣。为了实现可扩展的PQC学习，需要将培训过程卸载到真实的量子机上，而不是使用指数性的经典模拟器。获得PQC差异的一种常见方法是参数移位，其成本与量子数的数量线性缩放。我们提出了QoC，这是与参数转移的实用片上PQC训练的第一次实验证明。永无止境，我们发现，由于真实机器上的明显量子误差（噪声），从幼稚的参数转移获得的梯度具有较低的保真度，从而降低了训练精度。为此，我们进一步提出了概率梯度修剪，以首先识别具有潜在误差的梯度，然后将其删除。特定的是，小梯度的相对误差比大梯度更大，因此可以修剪的可能性更高。我们使用5台实际量子机对5个分类任务进行量子神经网络（QNN）基准进行广泛的实验。恢复表明，对于2级和4级图像分类任务，我们的片训练的精度超过90％和60％。概率梯度修剪带来了高达7％的PQC准确性实现，没有任何修剪。总体而言，与无噪声模拟相比，我们成功获得了类似的片上训练精度，但具有更好的训练性可伸缩性。QOC代码可在Torchquantum库中可用。
信仰、慈善、商业，汇聚在...
在吉祥的 Paush Purnima 日子，大壶节拉开帷幕，恒河、亚穆纳河和神秘的萨拉斯瓦蒂河的神圣河岸人头攒动，超过 1.65 亿人在圣河中沐浴。来自全国各地的朝圣者心中怀着信仰，手捧祭品，齐聚一堂，进行第一次圣浴。空气中回荡着“Har Har Gange”和“Jai Shri Ram”的圣歌，营造出神圣的热情氛围。朝圣者的虔诚显而易见，他们从午夜开始冒着严寒抵达桑加姆。他们裹着羊毛衣，头上顶着行李，在他们坚定不移的信仰面前，行李的重量似乎微不足道。“当我在这里畅游时，感觉就像灵魂上的重担被卸下了，”来自拉贾斯坦邦的 65 岁朝圣者 Savitri Devi 从水中浮出水面，露出了平静的微笑，说道。当身着传统服饰的人们挤满河坛时，桑加姆河的河岸变成了五彩缤纷的景象。孩子们在浅水中玩耍，他们的笑声与咒语交织在一起，而老人则坐着祈祷，嘴唇低吟着神圣的赞美诗。年轻人的热情尤其引人注目，许多人用手机捕捉这些瞬间并立即分享。“我们很自豪能来到这里，与世界一起庆祝我们的文化，”来自阿拉哈巴德的 22 岁 Aniket Mishra 站在水边，手里拿着自拍杆说道。精神能量与自然恩赐相得益彰，前一天晚上还下了一场小雨