XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System边缘的
计算和通信协同调度，实现无线边缘的及时多任务推理
摘要 — 在多任务远程推理系统中，智能接收器（例如，指挥中心）使用从多个远程源（例如，边缘传感器）接收的数据特征执行多个推理任务（例如，目标检测）。在这些系统中促进及时推理的关键挑战来自 (i) 源的计算能力有限，无法从其输入中产生特征，以及 (ii) 信道的通信资源有限，无法同时将特征传输到接收器。我们开发了一种新颖的计算和通信协同调度方法，该方法确定特征生成和传输调度，以最大限度地减少受这些资源限制的推理错误。具体来说，我们将协同调度问题表述为弱耦合马尔可夫决策过程，以基于信息时代 (AoI) 的及时性来衡量推理错误。为了克服其 PSPACE 难度，我们分析了该问题的拉格朗日松弛法，从而得出增益指标，用于评估每个潜在特征生成-传输调度操作的推理误差的改善。在此基础上，我们开发了一种最大增益优先 (MGF) 策略，我们证明，随着推理任务数量的增加，该策略对于原始问题而言是渐近最优的。实验表明，MGF 相对于不同任务、渠道和来源的基线策略获得了显着的改进。
在南大西洋的涡流边缘的某些海洋积雪类型的强烈和局部出口
摘要。生物碳泵（BCP）包括将有机碳从表面转移到深海的各种过程。这导致了长期的碳固执。没有BCP，AT-MospherCO 2浓度将高约200 ppm。 这项研究表明，中尺度和子尺度的海洋动力学可能会对颗粒有机物（POM）垂直分布产生重大影响。 我们的结果表明，诸如中尺度涡流之间的强烈尺度额叶区域可能导致从混合层深度（MLD）（MLD）向中质区域的重要积累和POM转运。 要得出这些结论，采用了多方面的方法。 它进行了原位测量和来自配备有水下视觉效果器（UVP6），卫星高度学数据和Lagrangian diag-Nostics的BGC-Argo河口的海洋积雪图像。 我们将研究重点放在非洲西南开普盆地17个月长的射流任务中观察到的三个强烈的雪分布特征。 这些特征位于中尺度涡流之间的额叶区域。 我们的研究表明，由额叶生成驱动的机制诱导的颗粒损伤泵具有通过增加将碳注入到水柱中的深度来增强生物泵的有效性。 这项工作还强调了建立针对涡流之间接口区域的重复采样活动的重要性。 这可以改善我们的没有BCP，AT-MospherCO 2浓度将高约200 ppm。这项研究表明，中尺度和子尺度的海洋动力学可能会对颗粒有机物（POM）垂直分布产生重大影响。我们的结果表明，诸如中尺度涡流之间的强烈尺度额叶区域可能导致从混合层深度（MLD）（MLD）向中质区域的重要积累和POM转运。要得出这些结论，采用了多方面的方法。它进行了原位测量和来自配备有水下视觉效果器（UVP6），卫星高度学数据和Lagrangian diag-Nostics的BGC-Argo河口的海洋积雪图像。我们将研究重点放在非洲西南开普盆地17个月长的射流任务中观察到的三个强烈的雪分布特征。这些特征位于中尺度涡流之间的额叶区域。我们的研究表明，由额叶生成驱动的机制诱导的颗粒损伤泵具有通过增加将碳注入到水柱中的深度来增强生物泵的有效性。这项工作还强调了建立针对涡流之间接口区域的重复采样活动的重要性。这可以改善我们的
su（4）对称性断裂和诱导的石墨烯量子大厅边缘的超导性
在石墨烯中，与量子大厅（QH）方向上的自旋和山谷自由度相关的近似SU（4）对称性在石墨烯Landau水平（LLS）的四重脱胶中反映了。相互作用和Zeeman效应打破了这种近似对称性并提高LLS的相应堕落性。我们研究了近似SU（4）对称的破裂如何影响位于超导体附近的石墨烯QH边缘模式的性质。我们展示了四倍变性的提升是如何定性地修改QH-螺旋导体异质结的运输特性。对于零LL，通过将边缘模式放置在靠近超导体的位置，从原则上讲，在存在较小的Zeeman Field的情况下，可以实现支撑Majoranas的一维拓扑超导体。我们估计了这种拓扑超导体的拓扑间隙，并将其与QH-Superconductor界面的性质相关联。
使用计算机视觉对居民空间对象检测到轨边缘的AI检测
太空领域的意识（SDA）对于确保空间操作的安全性和可持续性至关重要，尤其是当太空领域向有争议，退化和操作限制的环境过渡时。居民空间对象（RSO）的数量继续增长，传统的地面传感器面临覆盖范围和延迟的限制。这些传感器由于可预测的观察期而容易受到欺骗的影响。操纵可以将足够的错误引入轨道确定以引起轨道关联问题。此外，由于当前大多数高准确的SDA资产都是基于地面的，因此存在观测值的角度多样性。相关的是，随着月球和火星轨道政权变得越来越拥挤，SDA在这些地区的重要性将增长，对地面SDA面临重大挑战。
朝着AI逻辑和脑电图传感器的轻巧融合，以在IoT设备上启用基于超边缘的EEG分析
我想对我令人难以置信的论文主管Zubair博士表示最深切的感谢。Fadlullah和Quazi Abidur Rahman博士在我的硕士旅程中提供了巨大的支持和指导。我真的很感激他们给了我机会在他们的监督下做论文。他们的智慧和善良的建议帮助我学习了有关计算机科学研究的许多宝贵的经验教训，并在硕士的教育中获得了令人愉快的经验。我还要感谢爱达荷州立大学电气和计算机工程系的Mostafa Fouda博士的洞察力和指导，这帮助我扩大了我在领域的研究知识。我对家人的爱，鼓励，祈祷和牺牲表示最大的感谢，以帮助我为改善未来做准备。他们一直在激励我继续前进，并启发我成长为一个个人。最后，我要感谢我在莱克黑德大学（Lakehead University）的好朋友和同事，他们在整个旅程中都为我提供了道德支持，并不时借给他们的帮助。
贝叶斯结构学习，具有参数边缘的计数数据：对微生物群的应用
高维和异质计数数据在各种应用领域收集。在本文中，我们仔细研究了有关微生物组的高分辨率测序数据，这些数据使研究人员能够研究整个微生物群落的基因组。揭示这些社区之间的潜在互动对于学习微生物如何影响人类健康至关重要。为了从类似的多元计数数据中进行结构学习，我们开发了一个具有两个关键元素的新型高斯副图形模型。首先，我们采用参数回归来表征边际分布。此步骤对于适应外部协变量的影响至关重要。忽略这种调整可能会在推断基础依赖网络的推断中引起扭曲。其次，我们基于适合高维度的计算效率搜索算法的贝叶斯结构学习框架。该方法返回边缘效应和依赖性结构的同时推断，包括图不确定性估计。一项模拟研究和微生物组数据的真实数据分析突出了所提出的方法在从多元计数数据中推断网络的适用性，尤其是与微生物组分析的相关性。提出的方法是在R软件包BDGraph中实现的。关键字：Copula图形模型，离散的Weibull，链接预测，结构学习，微生物组
贝叶斯结构学习，具有参数边缘的计数数据：对微生物群的应用
高维和异质计数数据在各个应用领域收集。在本文中，我们仔细研究了有关Mi-Crobiome的高分辨率测序数据，这些数据使研究人员能够研究整个微生物群落的基因组。揭示这些社区之间的潜在互动对于学习微生物如何影响人类健康至关重要。为了从类似的多元计数数据中进行结构学习，我们开发了一个具有两个关键元素的新型gaussian popula图形模型。首先，我们采用参数回归来表征边际分布。此步骤对于分配外部协变量的影响至关重要。忽略这种调整可能会在推断基础义务网络的推理中引起扭曲。其次，我们基于适合高维度的计算有效搜索算法的贝叶斯结构学习框架。该方法返回边缘效应和降低结构的同时推断，包括图形不确定性估计。一项模拟研究和微生物组数据的真实数据分析突出了所提出的方法从一般的多元计数数据中推断网络的适用性，尤其是对微生物组分析的关系。提出的方法是在R软件包BDGraph中实现的。关键字：Copula图形模型；离散的weibull;链接预测；结构学习；微生物组
TCE_SS_CFP_ENHANGANCE基于边缘的消费电子设备和物联网生态系统，带有Quantum Cryptosystem Security Security挑战和解决方案
手稿应按照指南制备：https：//ctsoc.ieee.org/publications/ieee-transactions-on-consumer-electronics.html，必须按照IEEE EEEE交易在消费者电子指令上进行在线提交。 https://ctsoc.ieee.org/publications/ieee-transactions-on-consumer- electronics.html。在提交期间，应选择“增强基于边缘的消费电子设备和物联网生态系统的特殊部分，并使用量子加密系统：安全挑战和解决方案”。
边缘的安全：一个安全框架，可确定使用高度自动化车辆的未来运输系统中的边缘条件
抽象的自动驾驶系统（ADS）具有提高安全性的潜力，但也有可能将运输系统扩展到其边缘条件之外的风险，超越了操作条件（操作设计域（ODD）），在该条件下，给定的广告或其功能是专门设计用于运行的。奇数本身是已知边界和操作未知边界的函数。已知的边界是由车辆设计师定义的；未知的界限是基于操作系统在车辆建造的假设之外运行系统的人而产生的。在边缘条件下识别和减轻可能发生故障的风险的过程是系统安全工程（SSE）的基石；但是，SSE从业人员可能并不总是说明其风险缓解决议所基于的假设。这是针对高度自动化车辆（HAV）开发的算法的一个特别关键的问题。预防伤害社区，工程师和设计师必须认识到，自动化引入了运输安全的根本转变，并且需要新的运输流行病学和安全科学范式，该范式结合了存在的边缘条件以及如何促进失败。旨在为伤害预防社区提供与HAV开发的基础组织框架，我们提出了两种经典安全模型的混合：瑞士奶酪模型，该模型专注于安全层和冗余，以及在活动之前和事件发生之前和之后确定演员及其职责的Haddon Matrix。
