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一种基于复制的MANET新聚类技术
大多数移动自组织网络 (MANET) 聚类协议中的簇头节点在管理路由信息方面发挥着重要作用。MANET 中聚类的可靠性、效率和可扩展性最终将受到极大影响。在这项工作中，我们建立了一种在 MANET 中形成簇的新方法，称为基于方形簇的路由协议 (SCBRP)。该协议基于复制理论。该协议的目标是在 MANET 中实现可靠性、可用性和可扩展性。通过使用 NS-3 模拟器进行性能分析来评估所提出的协议。性能表明，大型网络的数据传输率提高了 50%，网络稳定性和可用性也得到了改善，这反映在能耗测量中，系统寿命延长了 20%。
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在本课程中，我们将讨论最新的理论进步，以描述深度学习方法的经验表现。我们将主要专注于研究深度网络中 *概括的能力。让我们考虑一项分类任务，在该任务中，鉴于一组功能和培训标签，我们希望预测一个新的测试特征的未知标签。对经典学习理论的表面知识将表明，非常复杂的模型必须对学习数据过度，但是实践反复证明，尽管超过了巨大的超越，但神经网络仍可带来良好的结果。我们将描述一些提议解释这种现象的想法。可能首先的受试者是：泛化理论（容量，边缘，稳定，压缩，...），由SGD和优化景观隐含的正则化，PAC-Bays，大型网络（NTK）的理论近似。
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自主网络操作（ACO）纪律对如何利用人工智能（AI）来捍卫计算机网络进行研究。这种自主防御很重要，因为人类网络安全操作员并非总是有可能积极地捍卫网络的各个方面。由多个自主辩护人组成的系统可以扩展到大型网络，并合作防止发生重大的网络安全事件。受Alphastar和Openai Fir等进步的启发，我们目前正在研究如何使用多代理深度强化学习来训练能够自主网络防御的代理系统。多代理系统的关键方面是这些代理人彼此之间有效地通信的能力。从事该项目的学生将学习如何使用多代理的深入强化学习，建立有价值的编程专业知识来培训AI代理，并为对多代理通信系统的尖端研究做出贡献：
多尺度大脑建模：用于临床和技术应用的桥接显微镜和宏观脑动力学
大脑的复杂组织从神经元内的分子级过程到大型网络，因此必须了解这种多尺度结构以发现大脑功能并解决神经系统疾病至关重要。多尺寸的大脑建模已成为一种变革性方法，将计算模型，高级成像和大数据集成以弥合这些组织水平。本评论探讨了将微观现象与宏观大脑功能联系起来的挑战和机遇，并强调了推动领域进步的方法。它还强调了多尺度模型的临床潜力，包括它们在推进人工智能（AI）应用程序和改进医疗保健技术中的作用。通过检查当前的研究并提出了跨学科合作的未来方向，这项工作展示了多尺度大脑建模如何彻底改变科学的理解和临床实践。
无需权重传输的深度学习
目前的深度学习算法可能无法在大脑中运行，因为它们依赖于权重传输，即前向路径神经元将其突触权重传输到反馈路径，而这种方式在生物学上可能是不可能的。一种称为反馈对齐的算法通过使用随机反馈权重实现了没有权重传输的深度学习，但它在困难的视觉识别任务上表现不佳。在这里，我们描述了两种机制——一种称为权重镜像的神经回路和 1994 年 Kolen 和 Pollack 提出的算法的修改——这两种机制都允许反馈路径即使在大型网络中也快速准确地学习适当的突触权重，而无需权重传输或复杂的布线。在 ImageNet 视觉识别任务上进行测试，这些机制的学习效果几乎与反向传播（深度学习的标准算法，使用权重传输）一样好，并且它们优于反馈对齐和另一种较新的无传输算法符号对称方法。
无需权重传输的深度学习
目前的深度学习算法可能无法在大脑中运行，因为它们依赖于权重传输，即前向路径神经元将其突触权重传输到反馈路径，而这种方式在生物学上可能是不可能的。一种称为反馈对齐的算法通过使用随机反馈权重实现了没有权重传输的深度学习，但它在困难的视觉识别任务上表现不佳。在这里，我们描述了两种机制——一种称为权重镜像的神经回路和 1994 年 Kolen 和 Pollack 提出的算法的修改——这两种机制都允许反馈路径即使在大型网络中也快速准确地学习适当的突触权重，而无需权重传输或复杂的布线。在 ImageNet 视觉识别任务上进行测试，这些机制的学习效果几乎与反向传播（深度学习的标准算法，使用权重传输）一样好，并且它们优于反馈对齐和另一种较新的无传输算法符号对称方法。
基于区块链的空间领域感知
摘要 — 随着太空活动的迅速扩展和太空垃圾的不断积累，空间领域感知 (SDA) 已成为维持安全太空行动的关键。本文提出了一种使用卫星群和区块链的去中心化解决方案，其中卫星（节点）充当验证者和批准者的角色，以安全地验证和存储碎片跟踪数据。我们的模拟表明，网络在约 30 个节点的情况下实现最佳性能，平衡吞吐量和响应时间稳定在 4.37 秒。这些结果表明，可以通过将大型网络分离为较小的自主群来有效地管理它们，每个群都针对特定任务进行了优化。此外，我们将去中心化群架构的性能与完全共享角色模型的性能进行了比较，并表明当角色分离时，可扩展性和响应时间显着改善。索引术语 — 空间领域感知、区块链、分布式账本、安全
数据表
可扩展架构 Quantum Rudder 具有超强的可扩展性。根据设备类型，它可以管理多个 AP、交换机和网关。具有 HA（主动-被动）的本地 Rudder。图形仪表板它提供全面的 API，可实现应用程序配置和 Quantum Networks 设备的实时监控。为各个管理员构建单独的仪表板。仪表板提供 Quantum Networks 设备上发生的事件的摘要。它总结了站点总数、设备信息、连接的客户端、关键警报和警告（如果有）的详细信息。多层租赁多层层次结构为服务提供商提供了灵活性，允许管理员和操作员管理、创建和重用。管理仪表板控制器仪表板是一个平台，可减少支持和配置大型网络所需的时间。一致的菜单加上整合且简化的导航可缩短执行日常任务（如接入点、交换机配置）的时间。管理员可以查看健康和流量分析、网络警报和统计数据。
图神经网络架构的比较
理解神经动力学的空间和时间特征之间的相互作用有助于我们理解人类大脑中的信息处理。图神经网络 (GNN) 为解释复杂大脑网络中观察到的图结构信号提供了一种新的可能性。在我们的研究中，我们比较了不同的时空 GNN 架构，并研究了它们对功能性 MRI (fMRI) 研究中获得的神经活动分布进行建模的能力。我们评估了 GNN 模型在 MRI 研究中各种场景下的性能，并将其与 VAR 模型进行了比较，后者目前常用于定向功能连接分析。我们表明，通过学习解剖基底上的局部功能相互作用，基于 GNN 的方法能够稳健地扩展到大型网络研究，即使在可用数据稀缺的情况下也是如此。通过将解剖连接作为信息传播的物理基础，此类 GNN 还提供了定向连接分析的多模态视角，为研究大脑网络中的时空动态提供了一种新的可能性。
学习极快交流最佳功率流的最佳解决方案：预印本
摘要 - 在本文中，我们开发了一种机器学习，以优化电网的实时操作。尤其是，我们学到了可行的解决方案，这些解决方案具有可忽略不计的最佳差距的交流最佳功率流（OPF）问题。AC OPF问题旨在确定电网的最佳操作条件，以最大程度地减少功率损失和/或发电成本。由于解决了这个非概念问题的计算挑战，许多努力都集中在线性化或近似问题上解决AC OPF问题，以解决更快的时间范围内的AC OPF问题。但是，其中许多近似值可能是实际系统状态的相当差的表示，并且仍然需要解决优化问题，这对于大型网络来说可能很耗时。在这项工作中，我们学习了系统加载和最佳生成值之间的映射，使我们能够找到近乎最佳和可行的AC OPF解决方案。这使我们能够绕过传统的非convex AC OPF问题，从而导致网格运营商的计算负担显着减少。