XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System毫米波段
6G时代AI驱动传感与通信融合
摘要 —由于人工智能的快速发展，传感和通信融合 (ISAC) 网络在即将到来的新型移动通信网络中拥抱了人工智能。本文提出了一种用于 ISAC 网络的 FedFog 网络架构，该架构由终端感知层、边缘基站处理层和云数据层组成。在多基站 (BS) 的背景下，BS 和用户设备之间的切换值得研究。参考协调多 BS 的概念，我们设计了 ISAC 网络中的切换程序。同时，设计了一种用户控制的联邦强化学习方案。然而，由于毫米波段和太赫兹波段等新的未授权频谱带，混合波束成形可以降低硬件费用。设计了一种利用混合波束成形的基于学习的干扰管理。同时，我们考虑使用深度神经网络进行自干扰和相互干扰消除。仿真结果展示了AI驱动的ISAC网络在移动性和干扰管理方面的性能，并进一步证明6G网络的服务得到提升。
高能天体物理学
1 高能天体物理学——导论 3 1.1 高能天体物理学与现代物理学和天文学 3 1.2 不同天文波段的天空 4 1.3 光学波段 3 × 10 14 ⩽ ν ⩽ 10 15 Hz；1 µ m ⩾ λ ⩾ 300 nm 5 1.4 红外波段 3 × 10 12 ⩽ ν ⩽ 3 × 10 14 Hz；100 ⩾ λ ⩾ 1 µ m 9 1.5 毫米和亚毫米波段 30 GHz ⩽ ν ⩽ 3 THz；10 ⩾ λ ⩾ 0 . 1 mm 14 1.6 无线电波段 3 MHz ⩽ ν ⩽ 30 GHz； 100 m ⩾ λ ⩾ 1 cm 17 1.7 紫外线波段 10 15 ⩽ ν ⩽ 3 × 10 16 Hz； 300 ⩾ λ ⩾ 10 nm 21 1.8 X 射线波段 3 × 10 16 ⩽ ν ⩽ 3 × 10 19 Hz； 10⩾λ⩾0。 01纳米； 0 . 1 ⩽ E ⩽ 100 keV 22 1.9 γ 射线波段 ν ⩾ 3 × 10 19 Hz； λ ⩽ 0 。 01纳米； E ⩾ 100 keV 25 1.10 宇宙线天体物理学 27 1.11 其他非电磁天文学 32 1.12 结束语 34
NOEMA-A 阶段.pdf - IRAM
接收器温度和改进的孔径效率将使四个波段的谱线灵敏度提高 3 倍（观测速度提高 9 倍）。当查看线测量和连续灵敏度时，增益数字变得更加引人注目：配备边带分离混频器的 NOEMA 阵列总带宽为 32 GHz（双极化中为 2SB），将使连续灵敏度提高 5 倍（或观测速度提高 25 倍）。这显然是探测灵敏度的重大突破，例如，高红移的弱星系群远低于最近在毫米和亚毫米波长下进行的河外星系调查的源混淆极限。对于线测量和红移 CO 发射搜索将获得类似的增益。由于对扩展源的灵敏度与阵列合成光束的大小紧密相关，因此将 PdBI 的角分辨率加倍需要 3-4 倍的灵敏度才能最佳地满足科学要求。使用 6 个元件，只需在观察时间上进行昂贵的投资即可提供所需的灵敏度。基线长达 1600 米的 12 天线阵列提供了出色的测绘能力，合成光束面积缩小了 3 到 4 倍，动态范围大大改善（倍数 > 20-100）。NOEMA 仅具有两种阵列配置，还将提供更高的校准精度、更高的观察效率以及在扩展配置下每年超过 4 个月的连续天文操作。NOEMA 校正大气相位变化的能力对于在四个毫米波段实现高效、灵活的操作（空间分辨率低至 0.1”）具有重要意义。图2：NOEMA 的空间分辨率与当前和未来的（亚）毫米波阵列相比。NOEMA 旨在覆盖 70 – 370 GHz 范围。