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World File Search System无处不在
利用联邦学习实现 6G 无处不在的 AI
摘要 — 随着 5G 蜂窝系统在全球范围内的积极部署，研究界已开始探索下一代即 6G 的新技术进步。人们普遍认为，6G 将建立在无处不在的 AI 的新愿景之上，这是一种超灵活的架构，将类似人类的智能带入网络系统的各个方面。尽管前景广阔，但预计在基于 AI 的无处不在的 6G 中会出现一些新挑战。尽管已经进行了许多将 AI 应用于无线网络的尝试，但这些尝试尚未在实际系统中大规模实施。关键挑战之一是难以在大量异构设备之间实现分布式 AI。联邦学习 (FL) 是一种新兴的分布式 AI 解决方案，可在异构和潜在的大规模网络中实现数据驱动的 AI 解决方案。尽管它仍处于早期发展阶段，但受 FL 启发的架构已被认为是实现 6G 中无处不在的 AI 最有希望的解决方案之一。在本文中，我们确定了推动 6G 与 AI 融合的需求。我们提出了一种基于 FL 的网络架构，并讨论了其解决 6G 中预期的一些新挑战的潜力。我们还讨论了支持 FL 的 6G 的未来趋势和关键研究问题。
一切、无处不在、全是人工智能：贝塞麦的投资……
换句话说，对新兴技术领域（从云计算和量子到医疗保健和人工智能）数月和数年的深入研究为支持某些大胆的创始人和初创公司奠定了基础。在每周的合伙人会议上，投资者提出机会、分享备忘录和尽职调查，并经常让创始人向公司做报告。然后，在圆桌讨论中，其他人提出问题并向主要投资者分享反馈和建议。鉴于每个合伙人在推动投资方面都拥有自主权，这些会议并不是获得许可的功能。投资的决定在很大程度上取决于合伙人和负责交易的团队。然而，诚实的反馈有助于磨练彼此的思维和路线图的制定。
科技无处不在，雷迪埃就在我们身边
过去七十年来，雷迪埃率先推出了创新的互连解决方案，这些解决方案覆盖全球各个角落，在太空中飞行，并因其持久的性能而受到领先品牌的认可。凭借遍布三大洲的尖端制造设施和 17 个国家/地区的业务，我们支持九个主要行业和数百种应用。从公共汽车和火车到商用飞机和卫星，您可以在技术将人们联系在一起的任何地方找到我们。
几乎无处不在？数字化与欧元区和欧盟经济
数字化可以被视为影响对货币政策至关重要的宏观经济总量的主要供应/技术冲击，例如产出、生产力、投资、就业和价格。本文评估了数字经济的发展及其对欧元区和欧盟经济体的可能影响。它还比较了这些经济体与美国等其他主要经济体的表现。本文得出的结论是：（i）欧盟各国在采用数字技术方面存在显著的差异，大多数欧盟国家都落后于竞争对手，尤其是美国；（ii）数字化通过生产力、就业、竞争和价格等多个渠道影响经济；（iii）与其他供应/技术冲击类似，数字化提高了生产力并降低了价格；（iv）这对货币政策及其传导有影响；（v）欧元区和欧盟国家可能需要调整结构性政策和其他政策，以充分利用数字化的潜在收益，同时保持包容性。
代谢交流在天然微生物群落中无处不在
微生物群落推动全球生物地球化学周期并塑造包括人类的动植物的健康。它们的结构和功能取决于控制微生物群落的组装，稳定性和演变的生态和环境相互作用。广泛认为的是，诸如竞争之类的拮抗相互作用在微生物群落中占主导地位，并且在生态上比协同的相互作用更重要，例如互动或共同主义。在过去的十年中，出现了更细微的图片，其中细菌，古细菌和真菌存在于交互式网络中，在这些网络中，它们交换基本和非必需的代谢物。这些代谢相互作用不仅会影响所涉及的菌株的生理，生态和进化，而且对许多（如果不是全部）微生物组的功能也是核心。因此，我们主张对微生物组生态学的平衡观点，该观点涵盖了协同和拮抗的相互作用，作为推动微生物群落中结构和动态的关键力量。
迈向无处不在的脑电图，耳内脑电图与前额脑电图的相关性
摘要：近年来，可穿戴式脑电图 (EEG) 在临床和研究之外的广阔应用前景推动下越来越受欢迎。连续脑电图的普遍应用需要不显眼的外形，以便终端用户轻松接受。在此过程中，可穿戴式脑电图系统已从整个头皮转移到前额，最近又转移到耳朵。本研究的目的是证明新兴的耳部脑电图提供与现有的前额脑电图相似的阻抗和信号特性。在阻抗分析后，使用装有三个定制电极和一个前额电极 (Fpx) 的通用耳机从十名健康受试者获取了睁眼和闭眼阿尔法范式的脑电图数据。入耳式电极阻抗的受试者间变异性在 10 Hz 时为 20 k Ω 至 25 k Ω。信号质量相当，入耳式电极的 SNR 为 6，前额电极的 SNR 为 8。所有入耳式电极在睁眼状态下的 Alpha 衰减都很明显，并且遵循前额电极功率谱密度图的结构，入耳位置 ELE（左耳上）和 ERE（右耳上）与前额位置 Fp1 和 Fp2 之间的 Pearson 相关系数分别为 0.92。结果表明，就阻抗、信号特性和信息内容而言，入耳式 EEG 是已建立的前额 EEG 的非侵入式替代方案。
适用于 RA MCU 的无处不在的 AI TLS 解决方案简介
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深度人工智能使无处不在的无线传感成为可能：一项调查
随着物联网 (IoT) 的发展，如今各种无线信号 (例如 Wi-Fi、LoRa、RFID) 充斥着我们的生活和工作空间。除了通信之外，无线信号在空间传播时会通过反射、散射和折射来感知周围物体的状态，即无线传感。在过去十年中，许多复杂的无线传感技术和系统被广泛研究用于各种应用 (例如手势识别、定位、物体成像)。最近，深度人工智能 (AI)，也称为深度学习 (DL)，在计算机视觉领域取得了巨大成功。一些研究初步证明深度人工智能也可以使无线传感受益，从而朝着无处不在的传感迈出了全新的一步。在这篇综述中，我们重点关注深度人工智能技术增强的无线传感的发展。我们首先介绍无线传感系统 (WSS) 的一般工作流程，包括信号预处理、高级特征和传感模型制定。对于每个模块，总结了现有的基于深度人工智能的技术，并与传统方法进行了进一步的比较。然后，我们介绍了深度人工智能与无线传感相结合所带来的问题和挑战。最后，我们讨论了深度人工智能实现无处不在的无线传感的未来趋势。
无处不在：论管理研究和同行评审过程中人工智能的负责任使用
摘要 本社论介绍并解释了《管理研究杂志》（JMS）关于人工智能（AI）的新政策。我们反思了人工智能在开展研究和生成期刊投稿中的应用，以及这对更广泛的 JMS 社区（包括我们的作者、审稿人、编辑和读者）意味着什么。具体来说，我们考虑了人工智能生成的研究和文本如何既可以帮助和增强出版过程，又可以损害出版过程。因此，我们的政策承认需要仔细监督使用人工智能协助创作文本和进行数据分析，同时也指出要求作者透明地说明他们在投稿或基础研究中如何、何时和何地使用人工智能的重要性。此外，我们还研究了人工智能的使用如何以及在哪些方面可能与 JMS 等重视人类声音和研究透明度的优质期刊的精神相悖。我们的社论解释了为什么我们要求作者团队监督他们项目中人工智能使用的所有方面，并对他们研究的所有方面的准确性承担个人责任。我们还解释了禁止同行评审员对提交的文章进行评估以及编辑对手稿进行处理的原因。
Soli：利用毫米波雷达实现无处不在的手势感应
值得指出的是，第一批雷达系统早在 20 世纪 30 年代就已开发 [Watson-Watt 1945]，从那时起，射频传感就已成为一个成熟的工程和应用科学领域。然而，目前的雷达硬件和计算方法主要是为主流雷达应用而开发的，这些应用通常涉及远距离检测和跟踪大型移动物体，例如空中和陆地交通管制、海事雷达、飞机防撞系统和外层空间监视以及地球物理监测等。此类应用的工程要求与现代消费应用不兼容，在现代消费应用中，传感器必须适合微型移动和可穿戴设备，在有限的计算资源上运行，在超短距离（即小于 5 毫米）内工作，消耗很少的功率，并以亚毫米精度跟踪复杂、高度可变形的弹性物体（例如人手而不是刚性飞机）的动态配置。我们不知道现有的雷达系统是否能满足上述要求。我们的研究表明，开发针对人机交互 (HCI) 优化的基于雷达的传感器需要从头开始重新思考和重新构建整个传感器架构，从基本原理开始。