多发性硬化症进展预测中 MRI 分析流程各阶段人工智能方法的系统综述

《Applied Sciences》：A Systematic Review of AI Methods Across the MRI Analysis Pipeline for Multiple Sclerosis Progression Prediction

　　

特色应用

所提出的方法通过协调交易局部性与物理分片间的处理负载均衡，支持分片区块链系统中的自适应账户放置。

摘要

基于账户的状态分片通过将账户状态和交易执行分布在物理分片上，提高了区块链的并行性，但有效的放置必须保持交易局部性，而不会将处理需求集中在少数分片上。本文提出了 LB-Louvain，一种由粗到细的账户分区启发式算法，该算法首先使用标准 Louvain 提取逻辑社区，随后进行感知负载的社区到分片分配以及受限的边界账户优化。在受控的 BlockEmulator 实验中，使用 300,000 笔重放的以太坊交易，每种配置重复运行五次系统，与 CLPA 相比，完整的 LB-Louvain 流程将平均跨分片交易比例降低了约 2.1%，将活跃吞吐量提高了约 19.7%，并将平均确认延迟降低了约 9.4%。组件级消融实验证实了感知负载分配和边界优化的互补作用。评估的行为在 上保持稳定，而在仅分区剖析中，在测试的 50,000 至 300,000 交易前缀和 4 至 24 个物理分片范围内，测得的分区计算保持在 100 毫秒以下。一项辅助迁移实验进一步表明，与完全锁定相比，细粒度激活将观察到的迁移延迟集合减少了约 39.8%，同时保持可比的吞吐量和确认延迟。与 Monoxide 和 CLPA 进行的更广泛归档实验与受控修订结果分开保留。