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UG103.17：Wi-Fi® 共存基础知识
为了更好地了解 Wi-Fi 对蓝牙的影响，Silicon Labs 测量了 100% 占空比 802.11n（MCS3，20 MHz 带宽）阻断器在不同功率水平下传输时的影响，同时接收以足以实现 0.1% BER（接收灵敏度）的功率水平传输的蓝牙 1Mbps 37 字节有效载荷消息。下图显示了同信道、相邻信道和“远”信道的结果。所有 802.11n 和蓝牙功率水平均参考 Silicon Labs EFR32MG21 RF 输入。测试应用程序是使用 Silicon Labs Bluetooth 2.11.0 或更高版本的堆栈开发的，在 EFR32 DUT（被测设备）上运行 soc-dtm 示例应用程序，并使用测试脚本来控制 DUT 和 RF 测试设备。
通过Cross-启用WLAN和WPAN共存 -
摘要：在各种无线通信技术共享的有限频谱中，跨技术干扰是决定通信性能的重要因素。已经研究了各种减少这种干扰影响的共存方法，但是大多数人无法明确协调共享频谱，并且不实用。本文使用杂项无线技术之间的跨技术通信提出了一种明确的共存机制。通过双向跨技术通信，这种模仿“载体探访了避免碰撞的多次访问”（CSMA/CA），称为CTC-CSMA/CA。它允许在异质无线技术之间进行通信，以实现CSMA/CA。这可以通过直接发送和接收反馈来准确地分配所需的频道资源。CTC-CSMA/CA是一种高度兼容的技术，因为它不需要对IEEE 802.11标准或任何额外硬件进行任何修改。此外，Zigbee可以通过将其同步到周期性的Wi-Fi信标来以低占空比的周期运行。我们使用商品Wi-Fi接入点和商业Zigbee平台实施了CTC-CSMA/CA。我们的实验表明，与常规方案相比，我们的方法更准确地协调了通道，从而显着改善了Zigbee吞吐量。我们希望该计划将成为设计未来跨技术通信的重要应用程序。
编辑 CONTROL 2020
Leopoldo Angrisani, Department of Electrical and Information Technologies Engineering, University of Napoli Federico II, Naples, Italy Marco Arteaga, Departament de Control y Rob ó tica, Universidad Nacional Aut ó noma de México, Coyoac á n, Mexico Bijaya Ketan Panigrahi, Institute of Electrical Engineering, New Delhi, New Delhi , India Samarjit Chakraborty, Faculty of Electrical Engineering and Information Engineering, TU Munich, Munich, Germany Jiming Chen, Zhejiang University, Hangzhou, Zhejiang, China , National University of Singapore, Singapore, Singapore R ü diger Dillmann, Humanoids and Intelligent Systems Laboratory, Karlsruhe Institute for Technology, Karlsruhe, Germany Haibin Duan, Beijing University of Aeronautics and Astronautics, Beijing, China Robotics CAR (UPM-CSIC), Universidad Polit é cnica de Madrid, Madrid, Spain Sandra Hirche, Department of Electrical Engineering and Information Science, Technische Universit ä t München, Munich, Germany Traffic Control and Safety, Beijing Jiaotong University, Beijing, China Janusz Kacprzyk, Systems Research Institute, Polish Academy of Sciences, Warsaw, Poland Alaa Khamis, German University in Egypt El Tagamoa El Khames, New Cairo City, Egypt Torsten Kroeger, Stanford University, Scal Engineering Department, CA, University of Texas at Arlington, Arlington, TX, USA Ferran Mart í n, Department of Electrical Engineering, Universitat Aut ò noma de Barcelona, Bellaterra, Barcelona, Spain Tan Cher Ming, College of Engineering, Nanyang Technological University, Singapore, Singapore Wolf Mink Institute of Technology, Ulman University, Germany deep Misra, Department of Electrical Engineering, Wright State University, Dayton, OH, USA Sebastian M ö ller, Quality and Usability Laboratory, TU Berlin, Berlin, Germany Subhas Mukhopadhyay, School of Engineering & Advanced Technology, Massey University, Palmerston North, Manawatu-Wangan Engineering, New Zealand Engineering, Arizona State University, Tempe, AZ, USA Toyoaki Nishida, Graduate School of Informatics, Kyoto University, Kyoto, Japan Federica Pascucci, Department of Engineering, Universit à degli Studi “ Roma Tre ” , Rome, Italy Yong Qin, State Key Laboratory of Rail Traffic Control and Safety, Beijing Jian University, Electoral College, Beijing, China electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore, Singapore Joachim Speidel, Institute of Telecommunications, Universit ä t Stuttgart, Stuttgart,德国 Germano Veiga，FEUP Campus，INESC Porto，葡萄牙波尔图 Haitao Wu，中国科学院光电研究院，中国北京 Junjie James Zhang，美国北卡罗来纳州夏洛特
大脑、文化和寿命的共同进化
使用计算机建模探索了文化、社会学习、脑容量和 LS 之间可能存在的进化相互作用模式，这些模式适用于具有高群体凝聚力、合作资源获取、配对结合、父母对后代的高投资以及适应行为的文化传递基本能力的社会物种。所有这些特征可能都存在于更新世人类物种及其直系祖先中 [14-16]。在过去两百万年中，人类进化的脑容量增加了三倍，尽管成本似乎很高 [17-22]。这种快速脑容量的进化模式在灵长类动物中似乎是独一无二的 [23]。这些事实意味着，在人类进化过程中，对脑容量的选择可能是由强烈的正反馈驱动的，而不是由气候或不同食物资源的可用性等简单的生态因素驱动的（有关更详细的讨论，请参阅 [13]）。在当前的研究中，我们基于一个
神经科学和建筑的共存
他的书是我一生中许多事件的结果，导致我成为神经科学学会的唯一建筑成员。在第1章的自传材料中所示，诺曼·库恩斯（Norman Koonce）和西尔·达米亚诺斯（Syl Damianos）在1995年招募了我，成为华盛顿特区美国建筑基金会的发现总监乔纳斯·萨尔克（Jonas Salk）向基金会提出的提议激发了这个想法，即建筑世界中的某人应该从科学的角度看人类的建筑经历。这使我对神经科学研究进行了多年的研究。2003年，美国建筑师学院（AIA）的圣地亚哥分会要求我帮助他们组建建筑师神经科学院（ANFA）。艾莉森·怀特劳（Alison Whitelaw）尤其重要。在2006年，由于Greenway Communications首席执行官Jim Cramer的鼓励，他的Ostberg设计管理图书馆发表了我的书Architecture和The Brain。在同年，牛津大学出版社的神经科学和神经科学高级编辑克雷格·潘纳（Craig Panner）为我安排了一份书写本书的合同。，我感谢克雷格（Craig）的智慧，即对神经科学社区以及公众的看法看到这样的书的价值。
Mark Coeckelbergh，AI Ethics，Mit Press，2021
如今，每个人都在谈论人工智能的伦理和社会问题，或者简称为：人工智能伦理。如何控制社交网络上虚假新闻的传播？如何防止面部识别技术助长歧视和侵犯公民权利？我们应该禁止全自动致命武器系统吗？谁应对涉及自动驾驶系统的致命交通事故负责？在工作或行政程序中接受自动化系统的评估是否公平？然而，媒体上的辩论往往缺乏哲学的广度、深度和视角。Mark Coeckelbergh 多年来一直从事技术伦理和哲学领域的工作。他最近的短篇著作《人工智能伦理》旨在从哲学角度探讨人工智能伦理。他的观点在许多方面都是哲学的。首先，从方法论的角度来看，他首先定义人工智能伦理的问题，并将它们置于思想史的更广泛背景中，经常对许多关于人工智能伦理的主流叙述、媒体、商业和坏哲学所传播的叙述采取令人耳目一新的批判立场（例如人工智能控制人类，人工智能是解决所有社会问题的灵丹妙药）。其次，他将人工智能伦理中的当前争论映射到心灵哲学、科学技术哲学和形而上学中的一些较早的争论（第 1-6 章）。第三，他将人工智能伦理中的一些当前问题与道德、法律和政治哲学中的一些更广泛的主题联系起来（第 7-9 章）。第四，同样基于他在人工智能伦理一些政策举措中的第一手经验，他对一些现有政策文件和实现人工智能（全球）政策的一些开放挑战进行了批判性介绍（第 10-11 章）。最后，他反思了人工智能伦理与二十一世纪其他重大全球挑战，特别是环境紧急情况的关系（第 12 章）。本书的第一部分，即哲学部分，读起来很有趣，作者似乎更擅长在两者之间取得良好的平衡。
在非随机相互作用下的遗传特征及其长期扩展效应的协同进化动力学
有机体通过对环境，微生物组和某些物种培养物的遗传影响不断地改变其生活条件。这些影响可能会影响由于非生态或文化遗传的非遗传传播而导致的当前的效果，但也会影响未来的同份。在这种情况下，对具有扩展作用的基因的选择取决于当前和未来的遗传亲属在多大程度上暴露于改良条件的程度。在这里，我们详细介绍了定量性状上的选择梯度在斑块结构的种群中具有扩展影响时，当斑块之间的基因流是有限的，并且斑块中的生态遗传可能会偏向后代。这种情况与未置于进化驱动的各个条件的变化有关，这些变化可以优先从母体传播到后代，例如细胞状态，微环境（例如巢），病原体，微生物组或培养。我们的分析量化有限基因流与偏见的生态遗传之间的相互作用如何影响性状的关节进化动力学以及它们所修改的条件，从而通过非遗传修改有助于理解适应性。作为一个例证，我们将分析应用于基因文化协同进化方案，在该方案中，遗传确定的学习策略与自适应知识相结合。特别是，我们表明，当社会学习是协同作用时，选择可以有利于在垂直术语传播和有限分散的中等水平下产生显着知识的策略。2021作者。由Elsevier Ltd.更广泛地说，我们的理论对遗传和非遗传遗传之间的相互作用产生了见解，这对生物体如何改变其环境的影响产生了影响。这是CC下的开放式访问文章（http：//creativecommons.org/licenses/4.0/）。
模拟中的统计温度系数分布...
𝑅（𝑇）=𝑅0[1 +𝑇（𝑇−𝑇0）]（1）其中r 0是参考温度t 0处的电阻，而tα是温度系数。图。1（b）。少数低电阻细胞转化为金属的传导机制。RRAM阵列中的电导与神经网络中的代表权重成正比22。因此，通过将RRAM细胞随机编程为八个不同的电导，从直观地检查了电导漂移，如图1（c）。可以观察到电导分布在300K处非常紧密，并且随着温度升高而变得更宽。随着电导的增加，相邻电导之间的重叠发生在较低的温度下，这显着降低了神经形态计算的准确性。
网络攻击模式的协同进化建模和......
作者：M Shlapentokh-Rothman · 2021 · 被引用 14 次 — 简化识别的名称、协同进化算法变体、网络安全环境、竞争、攻击和防御行为、模型...