XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System相互通信
多智能体自适应数学学习
我们利用 OpenAI 的 GPT-4o 模型，使用多个大型语言模型代理提出了一个原型自适应学习框架。每个代理都专门针对自适应学习的一个特定方面。代理使用自动生成的多代理框架相互通信。群组通信以不受约束、半约束和完全约束的方式实现。不受约束的代理通信允许自动生成的 GroupChatManager 仅根据代理所擅长的描述来选择下一个要“发言”的代理。半约束代理选择使用了允许和不允许的转换。受约束的代理通信使用状态机来选择下一个代理。使用受约束的通信允许任务排序的可预测性，但在处理任意学生输入方面不太灵活。不受约束的通信偶尔会出现代理角色混淆。我们使用受约束通信的原型系统向学习者传授新材料并测试他们的掌握程度。实现实验的代码是开源的，可在 github 1 上找到。
泛血管疾病的见解
糖尿病性肾病（DN）代表糖尿病中的显着微血管并发症，具有复杂的分子途径和与心脏血管疾病相关的机制。长时间高血糖可通过代谢异常，炎症和氧化应激引起肾脏内皮功能障碍和损害，从而损害血液动力学。同时，纤维化和硬化性改变加剧了肾小球和管状损伤。在宏观水平上，肾小管和全身循环之间的相互通信建立了有害循环的推动疾病进展。当前的管理方法强调了对血糖水平和血压的严格控制，肾素 - 血管紧张素系统阻断授予肾脏侵蚀。新型抗糖尿病药物表现出重期保护作用，可能通过内皮调节介导。尽管如此，新兴疗法提出了新的途径，以增强患者预后并减轻疾病负担。一种基于精确的方法，再加上针对全球血管风险的全面策略，在减轻与糖尿病相关的心脏负担方面将是关键的。
数字电网：未来的通信电网
摘要——为了支持间歇性太阳能和风能发电的高渗透率，许多地区正计划增加新的高容量输电线路。这些额外的输电线路加强了电网同步，但也会增加电网的短路容量，而且成本非常高。在高度互联的电网和可变的可再生能源发电的情况下，小规模的电网故障很容易引发连锁停电，导致大规模停电。我们引入了“数字电网”，其中大型同步电网被划分为较小的分段电网，这些分段电网通过多支路 IP 寻址 ACs/DC/ACs 转换器（称为数字电网路由器）异步连接。这些路由器相互通信并通过现有输电线路在分段电网之间输送电力，这些输电线路已被重新用作数字电网输电线路。数字电网可以接受高渗透率的可再生能源，防止连锁停电，容纳可识别的标记电流，记录这些交易并将电力作为商品进行交易。索引术语 — 智能电网、可再生能源、太阳能、AC/DC/AC 转换器、BTB、电力电子、输电线路、IP 地址
军事用 IP 多媒体集成系统...
在本文中，我们将概述 SIT。特别是，我们将描述直接源自 ITU-T H.323 标准框架的系统架构。选择此标准是因为它在开发新服务方面具有极大的灵活性，并且能够与传统通信技术集成。根据 ITU 术语，SIT 实现了一个 Gatekeeper，充当 AA 服务器（身份验证和授权）和信令集中器。Gatekeeper Routed 模型允许对网络中的通信活动进行精细控制，并且是流量控制的必要条件。Gatekeeper 认识到两个或多个实体需要相互通信，将其带宽请求转向动态信令互通单元，该单元与传输网络中的带宽代理进行协作。我们的集成通信系统具有动态网络架构和带宽优化功能，允许实体之间直接通信，从而允许信令过程和在核心网络支持下建立 QoS 策略。这可以防止 Gatekeeper 充当应用程序代理并提高系统的稳健性。 SIT 支持多点通信，实现两个不同的多点控制单元，集成多点控制器和多点处理器：Int_MCU 和 Ext_MCU。后者专用于传统实体（无线电设备）内的交互
工业 4.0：综合方法 - 主要特征和...
到 2020 年，占欧盟总增加值的 20%。工业 4.0 (I4.0) 可以提高欧洲工业的生产力和增加值，并刺激经济增长。作为其新的数字单一市场战略的一部分，欧盟委员会希望支持所有工业部门利用新技术并管理向智能工业系统的过渡。I4.0 试图实现的是通过利用原子化和数据收集来改进制造过程。其效果是由实施传感器、微型计算机和收发器带来的，它们使整个工厂不仅具有其物理体现，而且还具有网络物理结构。这一事实以及云计算和其他最先进的技术将使机器能够实时相互通信，从而实现更好的性能、更大的产品定制灵活性、降低劳动力成本、减少浪费并优化机器的停机时间。Chain 旨在为高等教育学生和中小企业（经理和所有者）创造新能力奠定基础，以应对这场“革命”带来的变化。欧洲需要学会应对社会的深度数字化，这种数字化已经模糊了工人和自雇人士、商品和服务、消费者和生产者之间的界限。中小企业在参与I4.0供应链方面面临挑战（成本、风险、灵活性降低和战略独立性降低）。
电磁波对人类大脑的副作用：一项回顾性研究
1.引言随着电子设备的使用越来越多，人体受到电磁场 (EMF) 的影响 [1,2]；因此，随着科技进步和新设备的建造，人们对电磁波对生物系统的影响以及人类暴露于电磁波的情况进行了大量的研究[3-5]。然而，电磁场被称为一种无噪声污染[6]；电磁辐射 (EMR) 广泛应用于现代技术和通信[7]。发射电磁波并暴露在人体面前的具体设备包括手机、电视、电脑、微波炉、蜂窝网络和基站收发器 (BTS) 塔 [8]。然而，人体细胞在 10 至 1000 Hz 的范围内相互通信，大多数手机在 270 至 1800 Hz 的范围内通信；因此，移动电磁波的范围与人类细胞间通讯系统重叠，从而对人体造成干扰。这些辐射按信号变化、辐射强度、辐射量等参数划分，辐射量最高的是手机[9]。例如，德国是住宅区受高频 GSM 电话塔影响的国家之一[10]。手机的频率为 900-1800MHz，脉冲为 218Hz。大多数欧洲和亚洲国家都使用这一频率范围，包括伊朗[11]。然而，手机波是安全的，因为它们是非电离的[12、13]。过度使用通讯设备会使许多人从幼年到老年都暴露在辐射中[14]。2. 准备论文电磁波对人体的负面影响
研究项目电路和互连...
植入式医疗设备 (IMD) 是安全关键型系统，具有极低的功率要求，用于不同医疗状况的长期治疗。 IMD 使用越来越多的组件（传感器、执行器、处理器、内存块），这些组件必须在片上系统 (SoC) 中相互通信。在该项目中，对不同类型的互连（点对点、总线、片上网络）进行了评估，考虑了它们的容错性、功耗和通信能力。作为产品的一部分，我们开发了一个可扩展的数据库，其中包含截至 2018 年文献中报道的植入式医疗系统，以便了解此类解决方案中电子系统的现状和趋势。基于这项初步研究，提出了一个互连评估框架，该框架包含一个拓扑生成器和设计流程，用于在模拟级别评估这些拓扑的功率和容错能力，同时提出了一个指标来比较预综合级别（设计整合之前）的不同架构。最后，将集成电路 (IC) 级设计和 IMD 定制互连解决方案的实施纳入定制微处理器设计中。该项目是在与荷兰伊拉斯谟医学中心（Erasmus MC）和乌拉圭天主教大学合作框架内开发的。
创建增强物联网：一个使物联网设备与增强和混合现实系统相互通信的开源框架
摘要：增强现实 (AR) 和混合现实 (MR) 设备在过去几年中取得了长足的发展，提供了身临其境的 AR/MR 体验，允许用户与放置在现实世界中的虚拟元素进行交互。然而，要让 AR/MR 设备充分发挥其潜力，必须更进一步，让它们与周围的物理元素协作，包括属于物联网 (IoT) 的对象。不幸的是，AR/MR 和 IoT 设备通常使用异构技术，这使它们的相互通信变得复杂。此外，互通机制的实现需要具有必要技术经验的专业开发人员的参与。为了解决此类问题，本文提出使用一个框架，该框架可以轻松集成 AR/MR 和 IoT 设备，使它们能够动态和实时通信。所提出的 AR/MR-IoT 框架利用了标准和开源协议和工具，如 MQTT、HTTPS 或 Node-RED。在详细介绍了框架的内部工作原理之后，通过一个实际用例说明了它的潜力：可以通过 Microsoft HoloLens AR/MR 眼镜进行监控和控制的智能电源插座。对这种实际用例的性能进行了评估，并证明了所提出的框架在正常运行条件下能够在不到 100 毫秒的时间内响应交互和数据更新请求。
网络对自动驾驶汽车的威胁：黑客的风险...
停车系统，汽车飞行员。在不同类型的传感器，摄像头，导航单元等的帮助下，该行业开始将新功能融入车辆中，因此，它促进了新型车辆（例如自动驾驶车辆）。车辆取决于不同类型的传感器，该传感器相互通信并提供控制系统的反馈并开始自行运行。它具有更改整个运输系统的大量潜力。这种车辆将减少人类的依赖，并可以由残疾人和老年男子操作。此外，它们可用于危险战争区，在危险的战区中，人类生命损失的机会更高。而不是这些，自动驾驶汽车可以减少滥用车辆造成的问题，例如交通问题，燃油消耗，最佳使用道路，减少事故等。这些车辆在其中包含各种技术，例如雷达，传感器，GPS和板载摄像头，这些技术可帮助车辆了解其周围环境。使用这些技术来感知周围环境的数据，被送入了车辆中存在的高级控制系统中。该系统处理数据，并就导航以及可能存在的任何障碍做出相关决策。此外，转换交通信号和标牌，使车辆可以通过事件到达目的地，同时考虑周围道路上的其他汽车。即使自动驾驶汽车具有许多优势，但它们仍然存在挑战。由于技术处于那个时代的早期阶段，因此引发了许多问题，例如网络攻击，数据泄露，关于个人数据的隐私问题等。
大脑计算机界面
英国研究人员卡顿（1）在1875年设法测量了兔子和猴子大脑中的自发电活动，1924年，德国神经精神病学家汉斯·伯格（Hans Berger）首次通过人头皮肤获得了贝伊（Bey）的电记录。汉斯·伯杰（Hans Berger）于1929年发表了这项研究（2）。Hans Berger在第一批记录中定义了Alpha（8-13 Hz）和Beta（15-30 Hz）的波，并将此电气记录称为“脑电图”（EEG）。大脑中的神经细胞与电连接相互通信，并且在获取细胞记录时，可以测量突触后的抑制剂，退出器突触电位后出口并最终导致动作电位。当有效电极连接到头骨上并作为第二电极中的参考电极连接时，测量该电极下神经细胞的所有电气集体活性。这些记录在大脑头皮上拍摄的记录是不正确的复杂信号。这些信号取决于人类的瞬时大脑活动，时间，频率和拓扑差异。汉斯·伯格（Hans Berger）表明，即使在第一次记录期间，枕骨闭嘴，大脑的视觉区域，阿尔法波也有所增加。在Alpha和Beta波之后，1936年，Walter（3）定义了Delta（0.5-3.5 Hz）和TETA（4-7 Hz）波，所有频带在1938年被命名为Gamma波（4）。今天，在许多书籍中，这些频带已成为任务说明