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将Aireos无线控制器迁移到Catalyst 9800 Controlter，用于基于Cisco DNA中心意图的部署
4。Introduction This document serves as a comprehensive guide to the migration procedure, focusing on the intricacies and best practices involved in transitioning from an existing AireOS-based wireless controller to Catalyst 9800 wireless controller for Cisco DNA Center intent-based deployments i.e., Cisco SD-Access fabric wireless and also nonfabric wireless deployment that has leveraged Cisco DNA Center network automation.任何迁移过程都必须解决以下基本注意事项：通过针对网络的较小子集（例如单个oor）来启动迁移。如果最初的迁移证明是成功的，请逐渐迁移额外的o。在迁移未按预期进行的情况下，稳健的回滚机制恢复了变化。这可以确保安全网并最大程度地减少潜在的破坏。认识到迁移和评估阶段可能会在几天内延伸到几周。在此期间，保持无线网络中的无缝功能至关重要，从而使网络的旧组件和新组件之间存在共存。文档中概述的过程和步骤体现了上面提到的基本注意事项是迁移过程不可或缺的元素。下面是一个示例拓扑，描绘了高级别的网络，在那里我们有两个建筑物的BGL18（F1，F2）最初由Aireos Controller管理，后来由AiReos Controller进行管理，后来又由Catalyst 9800控制器进行迁移并管理着一个。该文档是通过验证使用以下版本概述的方案来编写的：Cisco DNA中心：2.3.5.5这会导致AIREOS和Catalyst 9800同时无缝合作，同时您可以根据评估进行评估并逐步迁移其他do。
具有信心意识的主体间迁移学习...
摘要 — 脑电图 (EEG) 的受试者间/受试者内变异性使得脑机接口 (BCI) 的实际使用变得困难。通常，BCI 系统每次使用时都需要一个校准程序来调整模型。这个问题被认为是 BCI 的主要障碍，为了克服它，最近出现了基于迁移学习 (TL) 的方法。然而，许多 BCI 范例的局限性在于它们由首先显示标签然后测量“图像”的结构组成，在受试者到受试者的 TL 过程的许多情况下，包含不包含控制信号的数据的源受试者的负面影响被忽略了。本文的主要目的是提出一种排除预计会对受试者到受试者 TL 训练产生负面影响的受试者的方法，该方法通常使用来自尽可能多的受试者的数据。在本文中，我们提出了一个仅使用高置信度受试者进行 TL 训练的 BCI 框架。在我们的框架中，深度神经网络使用基于小损失技巧的共同教学算法为 TL 过程选择有用的对象并排除嘈杂的对象。我们在两个公共数据集（2020 年国际 BCI 竞赛 Track 4 和 OpenBMI 数据集）上尝试了留一法验证。我们的实验结果表明，选择具有小损失实例的对象的置信感知 TL 可以提高 BCI 的泛化性能。关键词 — 脑机接口、脑电图、运动意象、迁移学习、嘈杂标签