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通过隐私感知的聚合网络有效地计数
抽象车辆计数对于有效的道路计划和交通管理至关重要。尽管深度学习技术的发展已经取得了重大进步，但当前的计数模型依赖于大规模参数和大量的计算资源，从而限制了其实际应用。此外，这些方法通常在大型集中数据集上进行训练，这可能导致资源约束设备的效率低下。此外，隐私保护不足会带来个人信息泄漏的潜在风险。为了解决这些问题，我们在本文中引入了一个轻量级计数网络，隐私感知的聚合网络（Panet）。在Panet中，构建了一个金字塔功能增强模块，以汇总多尺度信息并增强关键表示形式，同时还优化了模型的渠道输出以降低计算复杂性。此外，还实施了一个联合学习框架来分发计算负载和保护用户隐私。对广泛计数基准的实验结果证明了锅et的效率和准确性。该代码可在https://github.com/sdut-jacheng/panet上找到。
风能转换系统的数字孪生
摘要：工业 4.0 的数字孪生概念将为风能转换系统带来许多优势，例如，在状态监测、预测性维护和控制或设计参数优化方面。虚拟副本是数字孪生的核心。要构建虚拟副本，必须为涡轮机组件选择适当的建模技术。选择这些模型时必须考虑数字孪生的预期用例，在模型保真度和计算负载之间找到适当的平衡。这篇评论文章概述了有关涡轮机空气动力学、结构和传动系统力学、永磁同步发电机、电力电子转换器以及俯仰和偏航系统的建模技术的最新文献。对于每个组件，都给出了具有不同模型保真度和计算负载的模型的平衡概述，范围从简化的集中参数模型到基于高级数值有限元方法 (FEM) 的模型。文献综述的结果以图形方式呈现，以帮助读者进行模型选择。在此基础上，提出了数字孪生的高级结构以及具有最小计算负载的虚拟副本。提出了多级分层虚拟副本的概念。
![arxiv：2403.05246v2 [eess.iv] 2024年3月11日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\ad165b6a13abf37d21eab57efce88a670bdff83c.webp)
arxiv：2403.05246v2 [eess.iv] 2024年3月11日
摘要。unet及其变体已被广泛用于医学图像分割。但是，这些模型，尤其是基于变压器体系结构的模型，由于其大量参数和计算负载而构成挑战，因此它们不适合进行医疗保健应用。最近，由Mamba出现的国家空间模型（SSM）已成为CNN和Transformer Architectures的竞争替代品。在此基础上，我们将Mamba用作UNET内CNN和Transformer的轻巧替代品，目的是应对实际医疗环境中计算资源限制所带来的挑战。为此，我们介绍了将Mamba和UNET集成在轻量级框架中的轻量级Mamba UNET（Lightm-Unet）。具体来说，Lightm-Unet以纯Mamba的方式利用残留的视觉Mamba层来提取深层的语义特征和模型的长距离空间依赖性，并具有线性的组合复杂性。在两个现实世界2D/3D数据集上进行的广泛实验表明，Lightm-Unet超过了现有的状态文献。值得注意的是，与著名的NNU-NET相比，Lightm-Unet可实现卓越的分割性能，而Drasti则可以重新将参数和计算成本降低116X和21X。这突出了Mamba在促进模型轻量化方面的潜力。我们的代码实现可在https：//github.com/mrblankness/lightm-unet
视觉变压器具有分层注意力
摘要：本文解决了香草视觉变压器中与多头自我注意（MHSA）相关的高计算/空间复杂性。为此，我们提出了层次MHSA（H-MHSA），这是一种新颖的方法，以层次的方式计算自我注意力。具体来说，我们首先将输入图像分为通常完成的补丁，每个补丁都被视为令牌。然后，提议的H-MHSA学习本地贴片中的令牌关系，作为局部关系建模。然后，将小斑块合并为较大的贴片，H-MHSA对少量合并令牌的全局依赖性建模。终于，将本地和全球专注的特征汇总为具有强大表示能力的功能。由于我们仅在每个步骤中计算有限数量的令牌的注意力，因此计算负载大大减少。因此，H-MHSA可以在不牺牲细粒度信息的情况下有效地模拟令牌之间的环境关系。与H-MHSA模块合并，我们建立了一个基于层次的变压器网络的家族，即HAT-NET。为了证明帽子网络在场景中的优越性，我们就基本视觉任务进行了广泛的实验，包括图像分类，语义分割，对象titection和实例分段。因此，HAT-NET为视觉变压器提供了新的视角。代码和预估计的模型可在https://github.com/yun-liu/hat-net上找到。
安全比较和后...
摘要。量子计算挑战锚定公共密码安全性的计算硬度假设，例如素数分解和离散对数问题。为量子时代做准备并承受配备量子计算的攻击，安全性和加密社区正在设计新的抗量子公开密钥密码。国立斯坦德和技术研究所（NIST）正在收集和标准化量子密码，这与其过去参与建立DES和AES作为对称的密码标准类似。公用签名的纳斯特主义算法是二锂，猎鹰和彩虹。找到比较这些算法的共同基础可能很困难，因为它们的设计，基本的计算硬度假设（基于晶格的基于晶格与基于多变量）以及用于先前研究中安全强度分析的不同指标（Qubits vs. Quantum Gates）。我们克服了此类挑战，并比较了Dilithium，Falcon和Rainbow的最终Quantum后密码的安全性和表现。为了进行安全比较分析，我们通过量子电路的深度宽度成本（DW成本）来衡量安全优势，并通过分析通用量子门模型并通过量子退火来提高先前的文献。为了进行性能分析，我们比较算法在执行时间内的计算负载以及与运输层安全性（TLS）和传输控制权协议（TCP）/Internet协议（Internet协议（IP）集成时，通信成本和实施开销。我们的工作介绍了安全比较和绩效分析以及贸易分析，以告知后Quantum Cipher设计和标准化，以保护后Quantum时代的计算和网络。
floppity：通过机器学习启用自洽的大气检索
上下文。将外部大气的观察结果解释为限制物理和化学特性，通常是对贝叶斯检索技术进行的。由于这些方法需要许多模型计算，因此必须在模型的复杂性和运行时间之间做出妥协。实现这一折衷会导致许多物理和化学过程的简化（例如参数化温度结构）。目标。在这里，我们实施和测试顺序神经后估计（SNPE），这是一种用于系外行星的机器学习推理算法。目标是加快检索的速度，以便可以使用更昂贵的大气模型进行运行，例如那些使用辐射转移计算温度结构的模型。方法。我们使用外部科学（ARCIS）的精巧建模代码生成了100个合成观测，该代码是一种具有大气形的建模代码，具有远距离的功能，可以在不同程度的复杂性上计算模型，并在其上进行检索以测试SNPE后代的忠诚。忠诚量化了后者是否会像我们预期的那样经常包含地面真理。我们还使用Arcis的自洽功能对凉爽的棕色矮人进行了合成观察，并通过自洽模型进行了检索，以展示SNPE打开的可能性。结果。我们发现，SNPE提供了忠实的后代，因此是系外运动大气检索的可靠工具。我们已在GitHub上公开为社区公开使用代码。我们只能使用仅50 000个正向模型评估来运行合成棕色矮人光谱的自洽检索。我们发现，SNPE可以根据向前模型的计算负载，观察力的维度及其信噪比（S / N）加快〜2×和≥10倍之间的速度。
敏感的安全性实施和管理...
在云存储方面，最大的担忧之一就是确保数据安全。在当今技术发展的世界中，云攻击正在上升。当前的云存储安全服务在很大程度上依赖于对称密钥加密算法，该算法涉及秘密密钥的交换，并且可能容易受到外部各方攻击的影响。近年来云计算变得必不可少的方式，围绕范围和复杂性的云模型的安全性问题也是如此。由于云计算，基础架构，服务交付和开发模型的看法发生了巨大变化。提议的云存储安全框架中的每个参与者都有一个特定的角色：数据所有者，负责加密纯文本并构建访问控制策略的数据所有者；属性授权，充当数据所有者的受信任代理，并存储用于密钥生成的基于属性的访问控制策略并限制对授权用户的访问；云存储；和数据用户。在椭圆曲线密码学（ECC）中，改进编码方案是当务之急。尽管云模型具有明显的优势，但除非解决隐私和安全问题，否则它将很难获得广泛的客户接受。对云存储数据的隐私，真实性和完整性的关注是本文的重点，以及实施这些保障措施的建议。关键字：椭圆曲线密码学，数据安全性，云部署，私有云，公共云1。简介在本论文中，我们根据云环境中的椭圆曲线密码学设计和开发安全有效的协议，以保护云环境中的多级安全性，其目标是保护用户数据的隐私，确保只有授权的用户才能访问其信息，并确保所有数据都是真实且不明显的。在云数据存储，检索和访问期间的加密，计算负载和安全性方面，已实现了建议的安全框架并将其与现有模型进行了比较。这项研究工作旨在引入四种不同的新颖算法，并找到最小化的编码和解码持续时间，从而减少上传和下载持续时间。
分布式 AI 任务的即时通信
1 简介 人工智能领域的最新进展由 ChatGPT [ 18 ] 和 SORA [ 19 ] 等大型模型推动，带来了巨大的计算挑战。扩展这些模型通常需要多 GPU 或多节点系统 [ 2 , 14 ]，利用张量并行等并行策略 [ 25 ] 来处理计算负载。例如，Llama 3.1-405B 模型训练使用了 16,000 个 H100 GPU [ 16 ]。然而，分布式计算引入了通信作为主要瓶颈，占执行时间的 80%，如 Llama 2-7B 模型所示 [ 1 ]。如 [ 3 ] 所示，将 Llama 2-13B [ 27 ] 训练从 8 个 GPU 扩展到 1,024 个 GPU 会因通信开销而将模型 FLOP 利用率 (MFU) 从 47% 大幅降低至 4%。这凸显了一个关键问题：尽管硬件功能有所进步，但由于引入了通信开销，硬件（尤其是 GPU）往往未得到充分利用。为了提高 MFU，先前的研究探索了通过通信 [ 20 、 22 、 28 、 30 ] 或数据加载 [ 9 ] 来提高硬件利用率的潜力。然而，这些策略主要侧重于重叠计算运算符和独立通信运算符。如果存在依赖关系（例如在推理阶段），则计算和通信都位于关键路径上，运算符间重叠是不可行的。认识到这一机会，我们引入了 DistFuse，这是一个即使在存在依赖关系的情况下也能促进细粒度重叠的系统。DistFuse 的核心旨在协调计算和通信，这样 GPU 就可以在部分数据准备就绪时立即启动通信，而不是等待整个数据。我们进行了一项概念验证实验，通过在单个节点上将 DistFuse 与 Llama 3-70B 的推理相结合来展示性能提升，该节点可以隐藏高达 44.3% 的通信延迟。我们目前的原型专注于 LLM 任务，但即时通信的核心概念是多功能的，可以应用于其他场景，例如卷积模型。鉴于数据中心中大型模型工作负载的日益普及以及对高效通信的需求不断增长，我们预计通过我们的技术将显着提高性能。此外，我们
超低功率传感器设备，用于监测养殖鱼的体育活动和呼吸频率Juan Antonio Martos-Sitcha 1,2
微电子学的最新技术进步以及宽带的卫星通信和覆盖范围使得野外的水生和陆地动物的行为和运动可行。生物传感器设备在农业和实验生物学过程中也越来越多地用于对基本生物学的非侵入性理解。这项研究的目的是设计和验证定制和微型化的三轴加速度仪，以使用可重新编程的时间表协议对农场鱼类进行远程和非侵入性监测。当前的软件包设备（AE-Fishbit v.1s）是一种无备用的独立系统，其长度为14 mm，宽7.2毫米，总质量为600 mg，可从30-35 g监视动物。验证实验是在吉尔特黑头臀部和欧洲鲈鱼的少年中进行的，将设备连接到鱼孔上，以通过测量X轴和Y轴运动加速度来监测体育活动，而operculum呼吸（Z轴）的记录可作为呼吸频率的直接测量。在游泳测试室中进行锻炼的鱼的数据后处理显示，随着鱼速度从1个体长到每秒4个体长度的增加，鱼加速度的指数增加，而氧气消耗（MO 2）和Operculum呼吸之间的紧密线性平行性。在饲养罐中保存的自由驱动鱼类中的初步测试还表明，生物传感器数据记录能够检测出鱼昼夜鱼类活动的变化。低计算负载在数据预处理中使用板载算法的有用性也得到了从低至次最大练习进行验证，从而增加了该过程（与超低能量的微型编程相结合），该系统的自主权最多可以连续录制6 h的系统自治。有关组织损伤，进食行为和应力标记水平（皮质醇，葡萄糖，乳酸）循环水平的视觉观察结果并未在短期内揭示标记的负面影响。尽管血浆水平降低的甘油三酸酯水平显示出短暂的抑制小鱼（海鼻子50-90 g，海鲈100-200 g）。这是一个概念的证据，即微型设备适合于挑战鱼类的非侵入性和可靠的代谢表型来改善整体鱼类性能和福利。
使用ECC
摘要在增加网络威胁的时代，确保电子邮件通信的安全变得至关重要。传统的加密方法虽然强大，但在计算中通常是计算密集型的，并且并不总是有效地对不断增长的数据要求有效。本文使用椭圆曲线密码学（ECC）探讨了安全电子邮件服务的实施，这是一种以高度安全性和效率而闻名的现代加密技术。ECC提供了与RSA这样的传统系统的等效安全性，但密钥尺寸明显较小，导致计算更快并减少了存储要求。在安全的电子邮件服务中采用ECC既解决了强大加密的需求和对绩效效率的需求。利用较小的钥匙尺寸，ECC不仅可以增强安全性，还可以减少服务器和客户端的计算负载，从而改善加密和解密过程的性能。本文详细介绍了ECC算法的结构，比传统加密方法的优势以及其在确保电子邮件通信方面的实际应用。此外，本文讨论了ECC与现有电子邮件协议的集成，从而确保无缝实施而不会损害用户体验。通过案例研究和比较分析，评估了ECC在通过电子邮件传输的敏感信息中的有效性。结果表明，ECC不仅符合目前的安全标准，还超过了当前的安全标准，为不断发展的网络威胁提供了强有力的解决方案。对保护电子邮件通信的强大安全措施的需求从来都不是至关重要的。1在当今数字时代的介绍中，电子邮件仍然是一种基本的沟通方式，促进每天交换大量敏感信息。但是，这种对电子邮件的依赖也使其成为网络攻击的主要目标，包括拦截，未经授权的访问和数据泄露。传统的加密方法，例如RSA（Rivest-Shamir-Adleman），已被广泛用于保护电子邮件。虽然有效，但这些方法通常涉及大键尺寸和较高的计算需求，这对于服务器和最终用户来说都是繁重的。椭圆曲线加密（ECC）是一种高效的替代方案，与RSA和其他传统方法相比，具有相同或更大的安全性，其密钥尺寸明显较小。ECC通过减少的计算开销提供可靠加密的能力，使其特别适合具有性能和安全性至关重要的现代应用程序。这种加密技术利用了椭圆曲线在有限字段上的数学特性，从而允许安全的密钥交换，数字签名和加密。