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== 摘要 ==
* '''原文标题'''：Behavioral response to mobile phone evacuation alerts
* '''中文标题'''：手机疏散警报的行为响应
* '''发布日期'''：2025-03-27 13:33:56+00:00
* '''作者'''：Erick Elejalde, Timur Naushirvanov, Kyriaki Kalimeri, Elisa Omodei, Márton Karsai, Loreto Bravo, Leo Ferres
* '''分类'''：cs.CY, cs.SI
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2503.21497v1
'''中文摘要'''：本研究分析了2024年2月[[智利]][[瓦尔帕莱索]][[野火]]期间民众对[[手机]][[疏散]][[警报]]的行为响应。通过58万台设备的匿名[[移动网络]][[数据]]，我们追踪了[[紧急短信]]通知后的[[人口流动]]情况。研究发现三个关键模式：(1) 首次警报触发即时[[疏散响应]]，1.5小时内[[网络连接]]率下降80%，而后续警报效果递减；(2) 未预警区域也出现大规模疏散，暗示可能存在[[交通拥堵]]；(3) 疏散时机存在[[社会经济差异]]，[[高收入]]区域响应更快，且预警与非预警地点差异较小。[[统计模型]]显示，[[疏散决策]]率和[[恢复模式]]均存在社会经济差异。这些发现为[[气候灾害]][[应急通信]][[策略]]提供依据，强调需要针对性警报、社会经济分层[[信息传递]]和[[分阶段疏散]][[程序]]，以提升[[危机]]期间的[[公共安全]]。

== 摘要 ==
* '''原文标题'''：Resilience and Volatility in Academic Publishing, The Case of the University of Maribor 2004-2023
* '''中文标题'''：学术出版的韧性与波动性：马里博尔大学2004-2023年案例研究
* '''发布日期'''：2025-03-27 12:10:22+00:00
* '''作者'''：Mojca Tancer Verboten, Dean Korošak
* '''分类'''：cs.DL, cs.SI
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2503.21423v1
'''中文摘要'''：本文研究了2004至2023年间[[斯洛文尼亚]][[马里博尔大学]](UM)学术出版的[[韧性]]与[[波动性]]动态。该时期以重大[[经济压力]]和[[政策转变]]为特征，包括[[高等教育]][[立法]]和[[大学]][[资助]]的变革。研究通过UM[[就业]][[数据]]和[[OpenAlex]][[出版]][[记录]]，考察了在编[[研究人员]]数量与以UM署名发表的独立[[作者]]数之间的关系。尽管2009-2013年[[经济衰退]]和[[紧缩]]阶段研究人员就业大幅减少，但以UM署名发表的独立作者数量却意外增长。这种增长源于[[项目制]][[资助]][[转型]]、扩大的[[博士生]][[群体]][[贡献]]以及[[国际合作]]增加等因素。[[作者]][[流动]][[分析]]揭示显著对比：短期高波动性（年流失率约40-50%）与中期强[[稳定性]]（5年流失率约8-10%）并存。[[生存分析]]证实该趋势，显示[[出版]][[作者]]初期高流失率与[[核心群体]]的长期[[持续性]]。此外，[[合著]][[网络]][[分析]]表明UM[[研究]][[网络]]随时间推移更具韧性。关键发现是2016年前后[[网络]][[结构]]发生根本转变——从[[异配]][[混合]]转向[[同配]][[混合]]，标志着[[合作]][[动态]]的深刻变化。研究结果对[[科研]][[政策]]和[[大学]][[管理]]具有启示意义，强调必须平衡[[短期]][[绩效]][[指标]]与[[科研]][[生态]][[长期]][[稳定]][[发展]]所需的韧性。

== 摘要 ==
* '''原文标题'''：Efficient Algorithms for Minimizing the Kirchhoff Index via Adding Edges
* '''中文标题'''：通过添加边最小化基尔霍夫指数的高效算法
* '''发布日期'''：2025-03-27 11:52:24+00:00
* '''作者'''：Xiaotian Zhou, Ahad N. Zehmakan, Zhongzhi Zhang
* '''分类'''：cs.DM
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2503.21409v1
'''中文摘要'''：[[基尔霍夫指数]]是衡量[[网络性能]]的关键指标，定义为[[网络]]中所有[[节点]]间[[电阻距离]]之和，其数值越低表示性能越优。本文研究通过添加[[边]]来最小化[[基尔霍夫指数]]的问题。首先提出一种[[贪心算法]]，并通过[[子模性]]比率和[[曲率]]的边界分析其质量；随后引入基于[[梯度]]的[[贪心算法]]作为新解决方案。为降低[[计算成本]]，我们利用[[几何特性]]、[[凸包]]近似和[[节点投影坐标]]近似技术。进一步采用[[预剪枝]]和[[快速更新]]技术优化算法，使其特别适用于[[大规模网络]]。所提算法具有近线性[[时间复杂度]]。通过在十个[[真实网络]]上的大量[[实验]]验证，结果表明我们的算法在[[效率]]和[[效果]]上均优于现有最优方法，且可扩展至含500万[[节点]]和1200万[[边]]的[[大型图]]结构。

== 摘要 ==
* '''原文标题'''：Robust DNN Partitioning and Resource Allocation Under Uncertain Inference Time
* '''中文标题'''：不确定推理时间下的鲁棒DNN划分与资源分配
* '''发布日期'''：2025-03-27 13:06:26+00:00
* '''作者'''：Zhaojun Nan, Yunchu Han, Sheng Zhou, Zhisheng Niu
* '''分类'''：cs.DC, cs.IT, cs.LG, math.IT
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2503.21476v1
'''中文摘要'''：在[[边缘智能]]系统中，[[深度神经网络]]（[[DNN]]）[[划分]]与[[数据卸载]]可为[[资源受限]]的[[移动设备]]提供[[实时任务]][[推理]]。然而，DNN的推理时间通常具有[[不确定性]]且无法预先精确确定，这对确保[[任务]]在[[截止期限]]内及时处理提出了重大挑战。针对推理时间的[[不确定性]]，我们提出了一种[[鲁棒优化]]方案，在满足任务[[概率]][[截止期限]]的同时最小化移动设备的[[总能耗]]。该方案仅需推理时间的[[均值]]与[[方差]]信息，无需任何[[预测方法]]或[[分布函数]]。该问题被建模为[[混合整数非线性规划]]（[[MINLP]]），需联合优化DNN模型划分及本地[[CPU]]/[[GPU]][[频率]]与[[上行]][[带宽]][[分配]]。为解决该问题，我们首先将原问题分解为两个子问题：[[资源分配]]与DNN模型划分。随后，利用[[机会约束规划]]（[[CCP]]）方法将具有[[概率]][[约束]]的两个子问题等价转化为[[确定性]][[优化问题]]。最终分别采用[[凸优化]]技术和[[惩罚凸凹过程]]（[[PCCP]]）技术，获得资源分配子问题的[[最优解]]及DNN模型划分子问题的[[驻点]]。所提算法基于主流[[硬件平台]]的[[真实数据]]，并在广泛使用的DNN模型上进行[[评估]]。大量[[仿真]]表明，我们的算法在保证[[概率]][[截止期限]]的同时，能有效应对[[推理时间]][[不确定性]]并最小化[[移动设备]][[能耗]]。

== 摘要 ==
* '''原文标题'''：First broadband optical fibre with an attenuation lower than 0.1 decibel per kilometre
* '''中文标题'''：首个衰减低于每公里0.1分贝的宽带光纤
* '''发布日期'''：2025-03-27 12:56:31+00:00
* '''作者'''：Marco Petrovich, Eric Numkam Fokoua, Yong Chen, Hesham Sakr, Abubakar Isa Adamu, Rosdi Hassan, Dong Wu, Ron Fatobene Ando, Athanasios Papadimopoulos, Seyed Reza Sandoghchi, Gregory Jasion, Francesco Poletti
* '''分类'''：physics.optics
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2503.21467v1
'''中文摘要'''：摘要：纵观历史，长距离[[通信]]新技术的开发对[[社会进步]]产生了深远影响。从单线[[电报]]的短消息传输，到[[同轴电缆]]的语音通信，最终到推动[[互联网]]革命的[[光纤]]，这些跨越都源于标志性的[[科学发现]]。这些进步的核心在于新型[[波导]]的发明，它们能以更低[[衰减]]在更宽[[光谱]]范围内传输[[电磁波]]。过去四十年间，尽管研究广泛开展，但基于[[二氧化硅]]的[[电信]]光纤在光谱带宽和衰减方面始终未有显著突破。本研究报道了一种具有空前带宽和衰减特性的[[光波导]]，其在1550[[纳米]]波长处测得损耗低至0.091[[分贝]]/公里，并在66[[太赫兹]]范围内保持低于0.2分贝/公里，远优于现有技术0.14分贝/公里和26太赫兹的水平。我们创新的[[微结构光纤]]以[[空气]]取代传统[[玻璃]]纤芯，采用精密设计的管状玻璃结构导光。该方法不仅降低了衰减和其他[[信号劣化]]现象，还将[[传输速度]]提升50%。理论上，该技术还能进一步降低损耗，并在存在更宽带宽[[放大器]]的波长下工作，可能开启长距离通信的新纪元。