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World File Search System第六代
应用历史 — 训练部队的技巧
1 MAJ Shameek De Lancey，“学习军事史的重要性”，步兵 112/4（2023-2024 年冬季）：48-50。2 步兵在战斗中（华盛顿特区：步兵杂志，1939 年），可在 https://www.armyupress.army.mil/Portals/7/combat-studies-institute/csi-books/infantry-in-battle.pdf 上找到。3 “Joshua Chamberlain 上校演讲”，YouTube，https://www.youtube.com/watch?v=-ZpQ5W1AV0g/。4 William Robertson，《参谋骑行》（华盛顿特区：美国陆军军事历史中心，1987 年），https:// www.armyupress.army.mil/Portals/7/educational-services/staff-rides/CSI_CMH_Pub_70-21.pdf 。5 LTG（已退休）Arthur S. Collins Jr.，《常识训练：领导者的工作哲学》（加利福尼亚州诺瓦托：Presidio Press，1978 年）。皇家工程兵团的中校 Matthew Whitchurch 是其家族中第六代在英国陆军服役的人。在他 44 年的服役期间，他曾在两所参谋学院和英国联合战备训练中心担任教员。惠特彻奇中校自 1992 年以来已带领无数参谋人员出征，目前正忙于为北约在波罗的海国家和波兰服役。他是《皇家工程师杂志》的常驻撰稿人，撰写了大量有关陆战的文章。
迈向 6G 之路：全面调查
截至目前，第五代 (5G) 移动通信系统已在许多国家推出，5G 用户数量已达到非常大的规模。现在是学术界和业界将注意力转向下一代的时候了。在这个十字路口，对当前技术水平的概述和对未来通信的愿景无疑是令人感兴趣的。因此，本文旨在提供全面的调查，从驱动因素、用例、使用场景、要求、关键绩效指标 (KPI)、架构和支持技术等方面描绘出第六代 (6G) 系统的图景。首先，我们试图通过阐明其关键驱动因素来回答“是否需要 6G？”的问题，其中我们预测到 2030 年移动流量将呈爆炸式增长，并设想潜在的用例和使用场景。其次，我们讨论 6G 的技术要求，并根据一组 KPI 以定量的方式与 5G 的技术要求进行比较。第三，总结代表性机构和国家在 6G 研究方面的最新成果和活动，并规划出定义、规范、标准化和监管的初步路线图。然后，我们确定了十几种潜在技术，并介绍了它们的原理、优势、挑战和未解决的研究问题。最后，得出结论，描绘出“6G 可能是什么样子？”的图景。本调查旨在为
数字孪生 RAN 用例研究报告
随着业界和学术界的研究界继续塑造第六代 (6G) 无线网络的范围，显然许多新颖的应用和服务将在其初期出现，包括扩展现实、沉浸式多媒体、全息通信、网络和计算融合、多维感知、普适智能、工业 4.0 及以后的连接 [1]。基于人工智能 (AI)/机器学习 (ML) 的无线接入网络 (RAN) 自动化、管理、编排和优化技术是 O-RAN 架构基础的关键因素，也是未来 6G 演进的关键支持技术之一。事实上，非实时 (Non-RT) 和近实时 (Near-RT) RAN 智能控制器 (RIC) 目前是这些支持 RAN 智能的技术的两个主要主机。然而，在 AI/ML 驱动的解决方案能够大规模商业部署并开始在未来创造真正的商业价值之前，整个行业仍有许多问题和挑战需要解决。要实现如此广泛的用例，需要满足一系列不同的要求，而前几代无线网络很难满足这些要求。为此，各种最先进的技术已成为 6G 用例的关键推动因素，其中数字孪生 (DT) 脱颖而出，成为促进 6G 无线网络设计、分析、操作、自动化和智能化的极有希望的候选技术 [2]。
迈向 6G 之路：全面调查
截至目前，第五代 (5G) 移动通信系统已在许多国家推出，5G 用户数量已达到非常大的规模。现在是学术界和工业界将注意力转向下一代的时候了。在这个十字路口，对当前最先进技术的概述和对未来通信的愿景肯定是令人感兴趣的。因此，本文旨在提供全面的调查，从驱动因素、用例、使用场景、要求、关键绩效指标 (KPI)、架构和支持技术方面描绘第六代 (6G) 系统的图景。首先，我们尝试回答“是否需要 6G？”的问题，阐明其关键驱动因素，其中我们预测到 2030 年移动流量将呈爆炸式增长，并设想潜在的用例和使用场景。其次，讨论 6G 的技术要求，并根据一组 KPI 以量化的方式与 5G 进行比较。第三，总结代表性机构和国家在 6G 方面的最新研究工作和活动，并规划定义、规范、标准化和监管的初步路线图。然后，我们确定了十几种潜在技术，并介绍了它们的原理、优势、挑战和未解决的研究问题。最后，得出结论，描绘出“6G 可能是什么样子？”的图景。本调查旨在作为启发性的指导方针，以激发人们对 6G 通信系统后续研究和开发的兴趣和进一步调查。
SIA PFAS 联盟术语表
术语 定义 3D 三维 5G/6G 用于无线互联网连接和通信的第五代和第六代蜂窝技术。 ABT 制造设备减排 ACGIH 美国政府工业卫生学家会议 AI 人工智能 AIX 阴离子交换 ALD 原子层沉积 铝蚀刻 包括磷酸、硝酸和乙酸的水性混合物。 AMHS 自动化物料处理系统 ANSI 美国国家标准协会 防 EBO 防环氧树脂渗漏 防反射涂层 用于减少表面界面光反射的顶部或底部涂层，以更好地控制光刻中的线宽。 APM 氢氧化铵（28 wt %）、过氧化氢（30 wt %）和水的混合物，也称为 SC1。 水基 以水为溶剂的混合物。 ARC 防反射涂层 ArF 氟化氩 物品 由一种或多种物质和混合物制成的物体，在生产过程中被赋予特殊的形状、表面或设计，其功能比其化学成分更受决定，无论是单独使用还是与其他物品、物质和混合物组装在一起。此外，用于制造半导体加工设备、支持设备、设施设备的材料，以及其他含有 PFAS 的购买或生产物品。组装、测试和包装
6G 增强型超高速机器学习
摘要 超可靠低延迟通信（URLLC）作为第五代（5G）和第六代（6G）蜂窝网络的主要通信服务之一，对于支持各种新兴的关键任务应用至关重要。然而，现代移动网络无法满足延迟和可靠性要求，以及其他服务质量（QoS）要求，包括频谱效率、能源效率、容量、抖动、往返延迟、网络覆盖等。为了满足各种URLLC应用的不同QoS要求，机器学习（ML）解决方案有望成为未来6G网络的主流。在本文中，我们首先将6G URLLC愿景分为三种连接特征，包括无处不在的连接、深度连接和全息连接，以及它们对应的独特QoS要求。然后，我们确定了满足这些连接要求的潜在挑战，并研究有前景的ML解决方案，以实现6G URLLC服务的智能连接。我们进一步讨论了如何实现机器学习算法来保证不同 URLLC 场景（包括移动性 URLLC、大规模 URLLC 和宽带 URLLC）的 QoS 要求。最后，我们给出了一个下行 URLLC 信道接入问题的案例研究，分别通过集中式深度强化学习 (CDRL) 和联邦式深度强化学习 (FDRL) 来解决，验证了机器学习对 URLLC 服务的有效性。
在6G无单元的无线网络中进行调制分类的分布式深度学习
摘要 - 在第六代（6G）技术的发展中，无单元网络的出现呈现出范式的变化，彻底改变了分布式访问点协作的密集部署网络中的用户体验。但是，智能机制的整合对于优化这些6G无细胞网络的效率，可伸缩性和适应性至关重要。一个旨在优化频谱使用情况的应用程序是自动调制分类（AMC），这是用于分类和动态调整调制方案的重要组成部分。本文探讨了无细胞网络中AMC的不同分布解决方案，以解决两种实际方法的训练，计算复杂性和准确性。第一种方法解决了由于隐私问题或领先的限制而导致信号共享不可行的情况。我们的发现表明，保持可比较的准确性是可以实现的，但随着计算需求的增加。第二种方法考虑了中央模型和多个分离模型，将调制分类。该混合模型通过信号组合利用多样性增益，并需要同步和信号共享。混合模型表现出卓越的性能，并在同等的总计算负载下提高了准确性2.5％。值得注意的是，混合模型在多个设备上分配了计算负载，从而导致单个计算负载较低。索引术语 - 无细胞，自动调制分类，分布式处理，网络体系结构，深度学习
正交时频空间集成传感与通信：综述
摘要 — 欧洲 6G 旗舰项目 Hexa- X 提出，第六代 (6G) 无线通信系统预计将集成智能、通信、传感、定位和计算。这种集成的一个重要方面是集成传感和通信 (ISAC)，其中传感和通信系统使用相同的波形，以应对频谱稀缺的挑战。最近，提出了正交时频空间 (OTFS) 波形来解决 OFDM 在未来某些无线通信系统中由于高多普勒频移而导致的局限性。在本文中，我们回顾了 ISAC 系统的现有 OTFS 波形，并为未来的研究提供了一些见解。首先，我们介绍 OTFS 的基本原理和系统模型，并对这项创新技术的核心概念和架构提供基础性的理解。随后，我们概述了基于 OTFS 的 ISAC 系统框架。我们全面回顾了 OTFS 辅助 ISAC 系统领域的最新研究发展和最新技术，以全面了解当前的形势和进步。此外，我们对支持 OTFS 的 ISAC 操作和传统 OFDM 进行了彻底的比较，突出了 OTFS 的独特优势，尤其是在高多普勒频移场景中。随后，我们解决了基于 OTFS 的 ISAC 系统面临的主要挑战，确定了潜在的限制和缺点。最后，我们提出了未来的研究方向，旨在激发 6G 无线通信领域的进一步创新。
将领域知识融入深度学习 - arXiv
摘要 — 作为第五代和第六代 (6G) 移动通信网络中的关键通信场景之一，超可靠和低延迟通信 (URLLC) 将成为各种新兴任务关键型应用程序开发的核心。最先进的移动通信系统无法满足 URLLC 的端到端延迟和整体可靠性要求。特别是，缺乏一个考虑到延迟、可靠性、可用性、可扩展性和不确定性决策的整体框架。在深度神经网络最新突破的推动下，深度学习算法被认为是开发未来 6G 网络中 URLLC 支持技术的有前途的方法。本教程说明了如何将通信和网络领域的知识（模型、分析工具和优化框架）集成到不同类型的 URLLC 深度学习算法中。我们首先介绍一下 URLLC 的背景，并回顾一下 6G 有前景的网络架构和深度学习框架。为了更好地说明如何利用领域知识改进学习算法，我们重新审视了基于模型的 URLLC 分析工具和跨层优化框架。随后，我们研究了在 URLLC 中应用监督/无监督深度学习和深度强化学习的潜力，并总结了相关的未解决的问题。最后，我们提供模拟和实验结果来验证不同学习算法的有效性并讨论未来的方向。
6G URLLC的量子机智能 - 赢家实验室
abtractive和任务关键数据驱动的应用程序，例如虚拟或增强现实，触觉，工业自动化和自主性移动性，在第六代网络中对超前且低延迟通信（6G）网络的超前且低延迟通信（URLLC）构成了前所未有的挑战。机器intel-ligence接近深度学习，加强学习和联合学习（FL），以提供新的范式，以确保在大数据培训的流中确保6G URLLC。但是，机器学习能力的经典局限性使得达到严格的6G URLLC要求使其具有挑战性。在本文中，我们通过利用量子资源的优势，例如叠加，插入和量子并行性来研究6G URLLC变异量子计算和量子机学习（QML）的潜力。基本的想法是将量子机智能与6G网络集成在一起，以确保严格的6G URLLC要求。作为一个例子，我们演示了NP-HARD URLLC任务的量子近似优化算法卸载优化概率。在无线网络中还采用了QML的变异量子计算，以提高机器智能的学习率并确保对关键任务应用程序的学习最佳性。考虑了量子辅助的FL，考虑了FL的安全性和隐私问题以及FL中的计算资源开销，盲目和远程时尚中的分布式量子计算进一步研究。