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量子网络中纠缠生成开关的控制架构
量子网络节点之间的纠缠通常使用中间设备（例如预告站）作为资源来产生。当将量子网络扩展到许多节点时，每对节点都需要一个专用的中间设备，这会带来高成本。在这里，我们提出了一种经济高效的架构，通过称为纠缠生成交换机 (EGS) 的中央量子网络集线器连接许多量子网络节点。EGS 通过共享进行纠缠所需的资源，允许以固定的资源成本连接多个量子节点。我们提出了一种称为速率控制协议 (RCP) 的算法，该算法可以调节用户组之间对集线器资源访问的竞争水平。我们继续证明算法产生的速率的收敛定理。为了推导该算法，我们在网络效用最大化 (NUM) 框架下工作，并利用拉格朗日乘数和拉格朗日对偶理论。我们的 EGS 架构为开发与其他类型的量子网络集线器以及更复杂的系统模型兼容的控制架构奠定了基础。
UG_CMT453x SDK 使用指南
Cortex 微控制器软件接口标准（CMSIS）是 Cortex-M 处理器系列独立于供应商的硬件抽象层。CMSIS 提供了内核与外设、实时操作系统和中间设备之间的通用接口。
“docomo智能停车系统” 基于IoT的付费停车解决方案
* 3 MaaS：一种新的出行概念，其中所有交通工具都通过单一服务无缝处理。 * 4 UX：通过使用或消费某些产品或服务所获得的体验的总称。 * 5 网关：一种具有协议转换和数据传输等功能的中间设备，允许通信
量子网络中纠缠生成开关的控制架构
摘要 量子网络节点之间的纠缠通常使用中间设备（例如预告站）作为资源产生。当将量子网络扩展到许多节点时，每对节点都需要一个专用的中间设备，这会带来高成本。在这里，我们提出了一种经济高效的架构，通过称为纠缠生成交换机 (EGS) 的中央量子网络集线器连接许多量子网络节点。EGS 通过共享进行纠缠所需的资源，允许以固定的资源成本连接多个量子节点。我们提出了一种称为速率控制协议的算法，它可以调节用户组之间对集线器资源访问权的竞争水平。我们继续证明算法产生的速率的收敛定理。为了推导该算法，我们在网络效用最大化的框架下工作，并利用拉格朗日乘数和拉格朗日对偶理论。我们的 EGS 架构为开发与其他类型的量子网络集线器以及更复杂的系统模型兼容的控制架构奠定了基础。
家用医疗传感器的信任度和可靠性
在血液中。易于使用的非侵入式指夹能够容纳光源（通常是 LED）和光电探测器，以监测患者的脉搏率、血氧饱和度、血流等。这是一种患者可以在家使用的简单设备。定期监测血氧饱和度和其他生命体征有助于医疗保健提供者了解导致变化的原因。收集的这些额外数据还可以帮助确定患者是否需要就诊以及在患者到达之前需要进行哪些检查。数字趋势正在增加联网设备的采用。借助正确的传感器技术，低功耗蓝牙 (BLE) 等低能耗连接可以将数据发送到手机或中间设备，以安全地在线向医生发送数据。这可以帮助医生收集更多信息，同时提高患者的活动能力和生活质量。
一种用于人类的通用非侵入性神经运动接口......
自计算机出现以来，人类一直在寻求富有表现力、直观且通用的计算机输入技术。虽然已经开发了多种模式，包括键盘、鼠标和触摸屏，但它们需要与中间设备进行交互，这可能会受到限制，尤其是在移动场景中。基于手势的系统利用摄像头或惯性传感器来避免使用中间设备，但它们往往只在不被遮挡或明显的动作中表现良好。几十年来，人们一直在设想脑机接口 (BCI)，通过允许仅通过思维向计算机输入来解决接口问题。然而，高带宽通信仅使用为单个个体设计的解码器的侵入式 BCI 进行了演示，因此无法扩展到普通大众。相比之下，肌肉中的神经运动信号可以访问细微的手势和力量信息。在这里，我们描述了一种非侵入式神经运动接口的开发，该接口允许使用表面肌电图 (sEMG) 进行计算机输入。我们开发了一个高度灵敏且强大的硬件平台，该平台易于佩戴/脱下，可感知手腕上的肌电活动并将有意的神经运动命令转换为计算机输入。我们将此设备与一个经过优化的基础设施配对，该基础设施可从数千名同意的参与者那里收集训练数据，这使我们能够开发通用的 sEMG 神经网络解码模型，该模型适用于许多人，而无需对每个人进行校准。未包括在训练集中的测试用户在连续导航任务中以每秒 0.5 次目标获取、在离散手势任务中以每秒 0.9 次手势检测和每分钟 17.0 个调整字的速度展示手势解码的闭环中值性能。我们证明，通过为个人个性化 sEMG 解码模型，输入带宽可以进一步提高 30%，预计未来人类和机器将共同适应，提供无缝翻译人类意图的功能。据我们所知，这是第一个直接利用生物信号的高带宽神经运动接口，具有跨人群的高性能开箱即用泛化功能。
一种用于人类的通用非侵入性神经运动接口......
自计算机出现以来，人类一直在寻求富有表现力、直观且通用的计算机输入技术。虽然已经开发了多种模式，包括键盘、鼠标和触摸屏，但它们需要与中间设备进行交互，这可能会受到限制，尤其是在移动场景中。基于手势的系统利用摄像头或惯性传感器来避免使用中间设备，但它们往往只在不被遮挡或明显的动作中表现良好。几十年来，人们一直在设想脑机接口 (BCI)，通过允许仅通过思维向计算机输入来解决接口问题。然而，高带宽通信仅使用为单个个体设计的解码器的侵入式 BCI 进行了演示，因此无法扩展到普通大众。相比之下，肌肉中的神经运动信号可以访问细微的手势和力量信息。在这里，我们描述了一种非侵入式神经运动接口的开发，该接口允许使用表面肌电图 (sEMG) 进行计算机输入。我们开发了一个高度灵敏且强大的硬件平台，该平台易于佩戴/脱下，可感知手腕上的肌电活动并将有意的神经运动命令转换为计算机输入。我们将此设备与一个经过优化的基础设施配对，该基础设施可从数千名同意的参与者那里收集训练数据，这使我们能够开发通用的 sEMG 神经网络解码模型，该模型适用于许多人，而无需对每个人进行校准。未包括在训练集中的测试用户在连续导航任务中以每秒 0.5 次目标获取、在离散手势任务中以每秒 0.9 次手势检测和每分钟 17.0 个调整字的速度展示手势解码的闭环中值性能。我们证明，通过为个人个性化 sEMG 解码模型，输入带宽可以进一步提高 30%，预计未来人类和机器将共同适应，提供无缝翻译人类意图的功能。据我们所知，这是第一个直接利用生物信号的高带宽神经运动接口，具有跨人群的高性能开箱即用泛化功能。
Neurosurgical-焦点
目的本研究的目的是评估增强现实手术导航（ARSN）系统的准确性（与目标或预期路径的偏差）和功效（插入时间），以插入活检针和外部心室排水（EVD）（EVD），两个常见的神经外科手术，需要高度的神经外科手术。使用了基于混合手术室的ARSN系统，其中包括具有术中圆锥形圆锥形CT（CBCT）的机器人C臂（CBCT）以及使用非引人注目的粘合剂光学标记的患者和仪器的集成视频跟踪。获得了一个3D打印的头骨幻影，具有逼真的凝胶脑模型，其中含有空气室和2毫米球形活检靶标。最初的CBCT获取目标注册和计划后，ARSN用于30次颅骨活检和10个EVD插入。通过CBCT验证针头位置。结果活检针插入（n = 30）的平均准确性为0.8 mm±0.43 mm。中值路径长度为39毫米（范围16–104 mm），与精度无关（p = 0.15）。中间设备插入时间为149秒（范围87-233秒）。与计划的路径相比，EVD插入（n = 10）的平均插入（n = 10）为2.9 mm±0.8 mm，角度偏差为0.7°±0.5°，中间插入时间为188秒（范围135-400秒）。结论这项研究表明，ARSN可用于以很高的准确性和功效为导航经皮颅骨活检和EVD。
社论 - ODU Digital Commons
本研究课题旨在重点介绍数字化智能电网中当前最先进的技术，包括可再生能源和脱碳电力系统下的能源互联网 (IoE) 等技术。这些方法将提高电力系统的整体效率，以及当前系统中的新兴技术和应用。如图 1 所示，IoE 涵盖了移动性、电子设备和能源网络的所有数字化过程。Dynge 等人 (2022) 撰写的关于该主题的第一篇文章介绍了一种基于平准化电力成本 (LCOE) 的新定价机制，以确保产消合一并为所有市场参与者建立透明和公平的价格。该机制利用基于分布式账本技术 (DLT) 的平台，具有整体视角，将市场互动视为信息物理社会系统 (CPSS) 的一部分。本研究比较和分析了与批发供应商签订的固定和可变合同，以及传统的上网电价 (FiT) 及其拟议的替代方案。结果表明，与 FiT 方案相比，消费者的成本有所降低，而产消者的收入略有下降。然而，与 FiT 的拟议替代方案相比，本研究提出的定价机制为产消者和消费者带来了显着的收益增加。在 Ali 和 Partal (2022) 中，提出了一种基于 ZigBee 和 LoRa 的无线传感器网络，用于集成到智能建筑能源管理系统中。所提出的系统允许在智能环境中自动监控和控制室温、湿度、照明系统等。由于其可扩展性，许多物联网应用可以通过定制嵌入式代码来实现。该系统由一个终端设备、一个多协议网关和一个中央数据收集器 (CDC) 单元组成。它利用了 ZigBee 和 LoRa 通信技术的低功耗和长距离功能。终端设备使用低功耗传感器收集温度、湿度和光照强度数据，并通过 LoRa 无线收发器将数据传输到网关。网关充当中间设备，促进终端设备与设备之间的数据交换。
社论：基于可再生能源的脱碳电力系统的能源互联网
本研究课题旨在重点介绍数字化智能电网中当前最先进的技术，包括可再生能源和脱碳电力系统下的能源互联网 (IoE) 等技术。这些方法将提高电力系统的整体效率，以及当前系统中的新兴技术和应用。如图 1 所示，IoE 涵盖了移动性、电子设备和能源网络的所有数字化过程。Dynge 等人 (2022) 撰写的关于该主题的第一篇文章介绍了一种基于平准化电力成本 (LCOE) 的新定价机制，以确保产消合一并为所有市场参与者建立透明和公平的价格。该机制利用基于分布式账本技术 (DLT) 的平台，具有整体视角，将市场互动视为信息物理社会系统 (CPSS) 的一部分。本研究比较和分析了与批发供应商签订的固定和可变合同，以及传统的上网电价 (FiT) 及其拟议的替代方案。结果表明，与 FiT 方案相比，消费者的成本有所降低，而产消者的收入略有下降。然而，与 FiT 的拟议替代方案相比，本研究提出的定价机制为产消者和消费者带来了显着的收益增加。在 Ali 和 Partal (2022) 中，提出了一种基于 ZigBee 和 LoRa 的无线传感器网络，用于集成到智能建筑能源管理系统中。所提出的系统允许在智能环境中自动监控和控制室温、湿度、照明系统等。由于其可扩展性，许多物联网应用可以通过定制嵌入式代码来实现。该系统由一个终端设备、一个多协议网关和一个中央数据收集器 (CDC) 单元组成。它利用了 ZigBee 和 LoRa 通信技术的低功耗和长距离功能。终端设备使用低功耗传感器收集温度、湿度和光照强度数据，并通过 LoRa 无线收发器将数据传输到网关。网关充当中间设备，促进终端设备与设备之间的数据交换。