XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System网络性能
Deepwave Digital 创建了一款支持 AI 的 GPU 接收器...
通信系统通过在各个节点之间发送和接收无线电信号来发挥作用。这些无线电信号携带数据内容，例如视频、音频或互联网流量。随着物联网设备和支持 LTE/5G 的手机的最近激增，频谱拥塞会降低网络性能和可靠性。从历史上看，频谱的管理方式是强制每个通信系统在特定的预定义固定频率范围内运行。该系统允许频谱管理变得简单，但可能会导致大量未充分利用的频谱。例如，一组频率可能分配给很少使用频谱的一组用户，而另一组用户可能被困在比他们所需的带宽更少的带宽中。提前计划并优先考虑此类用例通常很困难。更先进的方法是允许动态频谱分配以最大限度地提高利用率并优先使用。这种方法通常称为频谱共享。虽然完全自主的频谱共享仍然是一个研究课题，但涉及 DARPA 频谱协作挑战赛 (SC2) 的演示已经显示出令人鼓舞的结果。
田纳西州
NSF扩大量子信息科学与工程轨道1奖授予田纳西州立大学（MTSU）的能力，用于建立一项全面的量子信息科学与工程（QISE）计划，旨在研究研究，教育和扩大量子技术的参与。与布法罗大学合作，该项目旨在优化Qubit-Photon相互作用，至关重要，至关重要。进行的研究的主要目的是为使用外部现场协议控制量子发射器提供理论建模和分析。该项目的目标是将这些控制协议集成到量子网络模拟器中，以证明网络性能的切实改进。该项目提供了各种各样的学习机会，可访问本科QISE课程，早期研究培训，专门针对代表性不足的团体和指导机会的专业研讨会。项目团队还将在QISE和吸引高中生的夏令营中进行教师培训，这引发了早期认识和对量子科学的兴趣。多样化的计划旨在将MTSU建立为该地区繁荣的QISE研究和教育中心。
JHEP02（2025）081
摘要：异常检测是一种至关重要的技术，用于探索大型强子对撞机（LHC）的标准模型（BSM）以外的新物理学的特征。LHC产生的大量碰撞需要复杂的深度学习技术。相似性学习是一种自我监督的机器学习，通过估计其与背景事件的相似性来检测异常信号。在本文中，我们通过相似性学习探讨了量子计算机对异常检测的潜力，利用量子计算的力量来增强已知的相似性学习方法。在嘈杂的中间量子量子（NISQ）设备的领域中，我们采用了混合经典的量词网络来搜索Di-Higgs生产渠道中的重标量共振。在没有量子噪声的情况下，混合网络表现出对已知相似性学习方法的改善。此外，我们采用了一种聚类算法来减少有限射击计数的测量噪声，从而导致混合网络性能提高了9％。我们的分析强调了量子算法在LHC数据分析中的适用性，其中随着耐断层量子计算机的出现，预计会进行改进。
人工智能在远程信息网络管理中
摘要：人工智能（AI）正在改变远程信息处理网络管理，提供先进的解决方案以应对现代网络日益复杂性和需求增加的挑战。本文探讨了人工智能如何通过自动化、性能优化和提高安全性来彻底改变网络管理。通过机器学习算法实现的网络自动化和编排可以实现更高效、更准确的配置和管理。此外，人工智能在检测和应对安全威胁、分析大量数据以识别异常模式和防止攻击方面发挥着至关重要的作用。网络性能优化也受益于人工智能，系统可以动态调整带宽并减少延迟，以提供卓越的用户体验。另一项重大进步是预测性维护，它可以预测问题的发生，最大限度地减少对网络运营的影响。本文通过具体的案例研究，展示了人工智能的实施如何显著提高各种环境中的效率和安全性。最后，讨论了将人工智能融入远程信息处理网络管理带来的好处和挑战，全面概述了其当前和未来的影响。
再生列车控制网络 - AMiner
智能电源管理系统的研究解决了高速列车上装有可再生能源的能源分配控制问题。决定列车上飞轮储能可行性的设计问题是电子转换器的传输能力、原动机和飞轮储能容量的大小以及储能要分配到的飞轮数量。爱达荷大学研究了有效管理该列车系统所需的计算控制。将分布式网络控制系统与直接与仪表和控制执行器连接的单个中央计算机进行比较。讨论了功能、可靠性和成本问题，包括安装和维护。处理器和网络性能的基准要求允许识别适合能源管理列车控制的网络技术类别。铁路长期以来一直是客运和货运的交通选择。早期的机车基于蒸汽锅炉，以木材或煤炭为燃料。蒸汽压力用于转动驱动轮。这些机车最终被如今北美普遍使用的柴油电力机车所取代。柴油电力机车由柴油发动机组成，它是同步发电机的原动机。大多数现代机车都配有 3000 至 5000 马力的同步发电机，
网络战略计划 2020-2029 - 欧洲空中导航安全组织
2020-2029 年网络战略计划由欧洲空中航行安全组织网络管理员和网络运营利益相关者（空中导航服务提供商、空域用户、机场和军方）共同制定。网络战略计划阐述了网络的长期前景，旨在确定实现 RP3 和后续发展网络性能目标的主要步骤。网络战略计划已于 2019 年 6 月 27 日获得网络管理委员会批准（如有监管变化，则需要重新协商），并已通过欧洲委员会关于 [xxx] 的决定正式通过。在未来 10 年内，预计空中交通将继续快速增长，需求也将波动。ATM 网络容量和可扩展性应相应发展，以限制预期的 ATFM 延迟增加。在此背景下，网络战略计划定义了为实现网络愿景而应遵循的战略方向，促进了以网络为中心的方法的必要性，这意味着网络中的所有 ATM 利益相关者都将能够认识到网络改进对所有人都有益，无论是在网络层面还是在本地层面。网络战略计划定义了未来十年网络发展的愿景，将其实施转化为 10 个战略目标，这些目标将通过涉及 NM 和所有运营利益相关者（ANSP、空域用户、机场和军队）的广泛协作决策过程 (CDM) 来实现。欧洲网络正经历容量紧缩，通过 RP3 影响整体网络容量，网络战略计划定义了在头五年内要实施的几项举措，以解决容量和飞行效率的改进问题。网络战略计划包括与空域重新配置、卓越运营和机场全面融入网络相关的具体行动，旨在确保在 RP3 期间妥善管理网络性能恢复。这是对未来十年总体战略愿景的补充。环境可持续性将得到进一步加强，并将根据 SES 绩效目标获得必要的优先考虑。ATM 网络的所有合作伙伴将合作，以实现更好的轨迹并加快实施支持绿色航空的创新。与此同时，支持可互操作且安全的信息管理系统和工具的新运营概念将成为帮助解决容量挑战和提供所需运营绩效的关键。这包括本地级别的系统和工具，以及将经历广泛现代化过程的网络管理器系统和工具。网络战略计划支持更专注于创新概念的 SESAR 研发，例如 4D 轨迹管理、目标时间、网络内机场的集成和 SWIM，同时确保在所有网络利益相关者中以协调的方式验证和实施新的运营概念。
人工智能赋能的智能 6G 网络
随着智能终端和基础设施的快速发展，以及虚拟现实和增强现实、远程手术、全息投影等多样化应用的出现和丰富多彩的需求，现有网络（如4G网络和即将到来的5G网络）可能无法完全满足快速增长的流量需求。因此，工业界和学术界都已开始对6G网络进行研究。近年来，人工智能（AI）已成为6G网络设计和优化的新范式，具有很高的智能化程度。因此，本文提出了一种基于AI的6G网络智能架构，实现知识发现、智能资源管理、自动网络调整和智能服务发放，该架构分为四层：智能感知层、数据挖掘和分析层、智能控制层和智能应用层。然后，我们回顾并讨论了 AI 技术在 6G 网络中的应用，并阐述了如何利用 AI 技术高效、有效地优化网络性能，包括 AI 赋能的移动边缘计算、智能移动和切换管理以及智能频谱管理。我们重点介绍了 AI 赋能的智能 6G 网络未来的重要研究方向和潜在解决方案，包括计算效率、算法稳健性、硬件开发和能源管理。
协调的多军匪徒，用于改善Wi-Fi
摘要-Multi-Access点协调（MAPC）和艺术智能和机器学习（AI/ML）被预计将是未来Wi-Fi的关键特征，例如即将到来的IEEE 80211亿次IEEE（Wi-Fi 8）及以后。在本文中，我们探索了一种基于在线学习的协调解决方案，以驱动空间重复使用（SR）的优化，该方法允许多个设备通过通过数据包检测（PD）调整（PD）调整和传输功率控制来控制干扰来执行同时传输。特别是，我们专注于多代理多武装匪徒（MA-MAB）设置，其中多个决策通过利用MAPC框架并研究各种算法和奖励共享机制来同时通过共存网络配置SR参数。我们使用良好的Wi-Fi模拟器Komondor评估了不同的MA-MAB实现，并证明，通过协调的mAb启用的AI-Native SR可以改善网络性能，而不是当前的Wi-Fi操作：平均吞吐量输入15％，而公平率提高了15％，而通过超过210％的最小访问量增加了最小的遍布量的最小范围，而将最高限制为210％以下MES，则可以提高33％的范围。索引术语 - 兵器，IEEE 802.11，机器学习，多访问点协调，多武器限制，空间重复使用，Wi-Fi
Dell Technologies的通用AI
应对这些挑战，戴尔技术（Dell Technologies）开创了旨在满足Genai基础设施的复杂需求的全面和开放式供电的解决方案。利用其在AI，建模和高性能计算（HPC）环境中的丰富经验，Dell Technologies提供了一套解决方案，以解决前端和后端要求。从用于加速的模块化计算系统（例如Dell PowerEdge XE服务器）到以AI为注重的存储解决方案（例如PowerScale），Dell Technologies为成功的Genai部署提供了必不可少的组件。这种方法的核心是由高级网络硅提供动力的下一代以太网织物的部署。使用Dell Powerswitch Z9864-ON提供800 GBE的非封锁网络性能，对Genai应用至关重要，客户可以使用高潜伏期和高吞吐量的AI群集使用高带宽切换和高吞吐量，并且在Dell的Enterprise Sonic分销中发现了dell Sonic分销中的新功能，例如dell sonic sonic sonic sonic connolations，例如进出路由，ROCEV 2，增强了效果，并增强了效率，并增强了良好的效果，优先型和优先级别的功能。
下一代可编程网络中的人工智能控制逻辑，
摘要：新一代可编程网络允许部署机制来有效控制动态带宽分配，并确保延迟或丢失敏感的物联网 (IoT) 服务的关键性能指标 (KPI) 方面的服务质量 (QoS)。为了在软件定义网络 (SDN) 中实现灵活、动态和自动化的网络资源管理，人工智能 (AI) 算法可以提供有效的解决方案。在本文中，我们提出了网络资源分配的解决方案，其中 AI 算法负责控制 SDN 中的基于意图的路由。本文重点研究了使用基于人工神经网络的深度 Q 学习方法在两个指定路径之间最佳切换意图的问题。所提出的算法是本文的主要创新之处。开发的网络应用仿真系统 (NAPES) 允许使用不同的模式测试 AI 解决方案，以评估所提解决方案的性能。对 AI 算法进行了训练，以最大化网络中的总吞吐量和有效的网络利用率。结果证实了应用人工智能方法解决下一代网络性能改善问题的有效性，以及 NAPES 流量生成器在物联网网络系统评估中实现高效经济和技术部署的实用性。