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白皮书：LED 终极指南：室内和室外高冲击力视觉效果
竞技场和体育场是最早采用 LED 的场所之一，多年来买家需求不断扩大。除了座位区内提供沉浸式体验的巨型 LED 记分牌和回放屏幕外，体育和娱乐场所还在球迷大厅区域使用 LED 显示屏和彩带进行广告和赞助商支持。大屏幕不仅可以在视线水平上呈现广告牌般的效果，还可以让竞技场所有者-运营商在不同活动之间轻松更改赞助商信息。虽然一支冰球队可能有一组赞助商，但同样在那里比赛的 NBA 球队可能有完全不同的租户。建筑物外墙上的大型 LED 显示屏还使所有者能够宣传活动和出售门票，以及在室外直播比赛和举办特别活动。业主套房和俱乐部空间中的墙壁提升了体验，并将体育场馆作为技术领导者脱颖而出。
利用 AI 原生园区和分支机构解决方案转变体验
• 可定制的 Wi-Fi 服务级别：设置、监控和执行关键 Wi-Fi 性能指标的服务级别预期 (SLE) • 一键识别根本原因：使用瞻博网络的主动分析和关联引擎 (PACE) 主动识别并修复问题的根本原因 • 访客 Wi-Fi：提供可扩展的访客访问，并提供多种语言支持、可定制的品牌、社交登录以及外部门户/AAA/RADIUS 集成等选项 • AI-Native 无线电资源管理：优化无线电设置以确保性能，同时即时适应间歇性的外部干扰 • 实时用户状态信息：在事件发生时动态捕获数据包并回放以查看任何用户在任何时间点的状态 • 使用 WxLAN 进行简单的资源分配和 QoS：只需单击鼠标或通过预先分配的策略为 Wi-Fi 用户分配和确定网络资源的优先级
白皮书 C Wave 专利：制作数字音频...
这就是为什么我总是试图设置一个很有可能让我感到惊讶的情况，或者偶然发现真正重要的事情。所以我决定完全出乎意料地聆听你的文件，不与任何其他东西进行比较，除了我从无数场演出和演示中获得的记忆，我在不同的扬声器系统上使用这些曲目。实际上，我在 dCS 周年庆典期间为它做了一次路演，在我的录音中发现了许多确实让我感到惊讶的新方面，这逐渐发展成为一种学习体验，告诉我没有真理存在。一天的突发奇想，甚至个人的陪伴都可以改变意识和感知。界面创造了当下的现实，现在有效的东西在不同情况下随时都可能变成问题。尽管如此，我确实有信心，我了解自己的工作，并且可以通过任何给定的界面，非常彻底地确定我试图通过我的录音技术传达的内容是否会在一定程度上在回放中重现。
飞机飞越噪音的建模和合成 - CORE
传统上，通过显示噪声指标的轮廓来评估飞机飞越噪音。这些模型可用于研究噪音缓解措施，但它们缺乏回放计算所预测的可听声音的可能性。为此，噪音合成是一种选择，它允许体验由于噪音消减程序或新飞机设计而产生的差异。通过预测机场附近噪音监测点的噪音，展示了一种飞机噪音的噪音合成技术。通过将合成结果与记录的测量值进行比较，获得了有关该技术能力的指标。合成声音和测量声音之间仍然存在差异。据信，这种差异很大一部分是由使用预测经验源噪音模型时固有的不确定性造成的。结果表明，可以捕捉到出发路线之间的差异，从而说明了这种方法在监听不同起飞程序方面的潜力。未来对源噪声预测的改进以及湍流对传播的影响将进一步有助于提高合成飞机噪声的真实感。
鸟瞰：Twitter 上的超国家欧盟行为者
需要明确的是，这不应被误认为是 Twitter 用户参与的完全充分的因果模型。特别需要注意三个方面。首先，我们没有足够的知识来了解实际有多少用户看到了每条推文。虽然我们的因变量控制直接关注者的数量，但如果推文引起了参与度，Twitter 算法很可能会将推文也向其他用户显示（例如，通过向首先参与了超国家信息的关注者的关注者显示消息）。其次，我们在正文中的定性示例表明，推文的主题可能决定了用户与内容的互动程度。但是，明确建模和情境化推文的主题超出了本文的范围。第三，我们的初步分析将 Twitter 上不同形式的直接参与归为一类。虽然点赞、转发、引用和回放的比例呈正相关，但它们可能会捕捉到截然不同的受众反应，并且需要不同程度的用户活动，因此可能由部分独立的动态驱动。
P420 航空联队训练设施 内华达州法伦海军航空站
该项目之所以特殊，是因为其先进的特性支持 F-35 在法伦海军航空站的部署。法伦海军航空站是美国海军首屈一指的空对空和空对地训练场，也是海军航空作战发展中心 (NAWDC) 的所在地，其中包括 TOPGUN、舰载机载预警武器学校 (CAEWWS) 和海军旋翼武器学校。整个设施按照 ICD 705 标准建造，符合 TEMPEST 三级建设要求，并支持多个机密网络，包括 SIPRNET、ALIS、JWICS 和同步任务回放 (SMP) 系统。需要密切协调通信基础设施，以满足 SCIF（安全设施）内各个隔离区域 (CA) 的 TEMPEST 分离要求。还在需要的地方为在低机密区域运行的机密级别较高的网络在分隔区域之间提供了保护性分配系统。这是美国海军首个此类新设施，极大地提高了其训练能力，尤其是针对 F-35 机身的训练能力。
智能织物空间赋能数字化医学教育
摘要：医学教育在推动全球医学科学发展中发挥着重要作用。然而，医学教学与临床实际任务之间存在的内在差距导致教育效率低下和学生的主动性较弱。传感织物和嵌入式计算的最新发展，以及人工智能（AI）和数字孪生技术的进步，为医学研究向数字化转型铺平了道路。在本文中，我们提出了一种基于新型功能织物材料和由5G和物联网（IoT）技术支持的数字孪生网络的智能织物空间。在这个空间中，医学生可以通过数字和现实世界的协作映射、信息物理交互和实时触觉反馈来学习知识。而提出的服务系统将评估和反馈学生的操作行为，以提高他们的实验技能。我们为医学教育提供了智能织物空间的四个典型应用，包括医学教育培训、健康和行为跟踪、操作回放和再现以及医学知识普及。提出的智能织物空间有可能通过有效和高效的方式促进创新技术，以培养前沿医学生。
网络取证的数据包分析
数据包分析是网络取证中的主要回溯技术，只要捕获的数据包细节足够详细，就可以回放特定时间点的整个网络流量。这可用于查找恶意在线行为、数据泄露、未经授权的网站访问、恶意软件感染和入侵企图的踪迹，并重建通过网络发送的图像文件、文档、电子邮件附件等。本文全面调查了数据包分析（包括深度数据包检查）在网络取证中的应用，并回顾了具有高级网络流量分类和模式识别功能的人工智能数据包分析方法。考虑到并非所有网络信息都可以在法庭上使用，本文详细介绍了可能被采纳的数字证据类型。从硬件设备和数据包分析器软件在网络取证中的潜在用途的角度，回顾了它们的属性。© 2019 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ ) 开放获取的文章。
自动化 ASW 融合 - 国土安全数字图书馆
本论文研究了 ASW eFusion，这是一种反潜战 (ASW) 战术决策辅助 (TDA)，它利用卡尔曼滤波通过简化和自动化反潜战 (ASW) 值班行动中涉及的轨迹管理过程来提高战场意识。虽然这个程序目前可以帮助 ASW 指挥官管理不确定性并做出更好的战术决策，但它有几个局限性。美国第三舰队反潜战部队指挥官/特遣部队 THREE FOUR (CTF-34) 指挥官试图利用 ASW eFusion 的回放功能重新分析 ASW 任务，方法是将友军 (蓝方) 潜艇探测结果纳入其他 ASW 传感器生成的历史目标轨迹中。问题是，当操作员尝试插入时间延迟的观察数据时，该程序会出现几个系统定时问题。本论文将评估 ASW eFusion 处理延迟报告的问题能力、规定工作解决方案以及研究改进程序用户界面以供战术值班使用的方法。14. 主题术语卡尔曼滤波、反潜战、论文、融合
人工智能使用数字听诊器检测儿童病理呼吸音的准确性
背景：通过手动听诊检测异常呼吸音的观察者间可靠性较差。带有人工智能 (AI) 的数字听诊器可以提高对这些声音的可靠检测。我们旨在独立测试为此目的开发的 AI 的能力。方法：儿科呼吸科医生根据音频回放和仔细的频谱图和波形分析，从儿童身上采集了 192 个听诊记录，分别标记为包含哮鸣音、爆裂音或两者都不包含，其中一个子集由第二位盲法临床医生验证。这些记录提交给专门经过训练以检测病理性儿科呼吸音的盲法 AI 算法 (StethoMe AI) 进行分析。结果：在优化的 AI 检测阈值下，Clinicloud 记录的爆裂音检测阳性百分比一致性 (PPA) 为 0.95，阴性百分比一致性 (NPA) 为 0.99；对于 Littman 收集的声音，PPA 为 0.82，NPA 为 0.96。哮鸣音检测 PPA 和 NPA 分别为 0.90 和 0.97（Clinicloud 听诊），对于 Littman 记录，PPA 为 0.80，NPA 为 0.95。