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治疗LGMD2D研究基金会信
lgmd2d/r3是一种超罕见和进行性的肌肉营养不良的形式，具有类似于杜钦（Duchenne）肌肉营养不良的表型。在美国，少于400个人患有这种疾病，少于50名儿童被诊断出患有这种疾病。与LGMD 2D成年人相比，10岁之前被诊断出的儿童失去了失去的移动，并且疾病进展率要高得多。肉糖蛋白是肌营养不良蛋白相关蛋白复合物的一部分。有四种蛋白质，Alpha（2d），β（2E），Delta（2F）和Gamma（2C），将肌肉膜锚定为DPC（营养不良相关的蛋白质复合物）。一种蛋白质的损失可防止整个4单位复合物在肌肉膜上组装。肌肉损伤，无法修复骨骼和心脏肌肉中DMD中看到的肌肉组织，也是LGMD肉毒杆菌病的病理生理基础。在肌肉和替代纤维化中脂肪浸润的发展导致行动丧失是DMD和LGMD Sarcoglycanopathy中常见的下游途径。相对于DMD，LGMD肉毒杆菌病缺乏进展是由于样本量较小，并且缺乏自然历史数据。Ja那教基金会，MDA和行业等几个组织已经涉足收集自然历史数据。，但样本量的巨大差异阻碍了LGMD肉毒杆菌病的药物发展，尽管儿童的表型与DMD的表型完全相同。
ESA D2D研讨会的报告2024
18个国家参加了活动，与移动网络运营商（MNO），卫星网络运营商（SNO），卫星素数，卫星子系统和设备供应商，地面网络提供商，设备芯片筹码供应商，用户社区，欧洲委员会，欧洲委员会，国家 /地区和ITUS和ITU的ITU和ITU和ITU和ITUE（NENTARE和ITU），RIS和ITUE（ITU）和R.投资者。本文档报告了在四个单独的面板中组织的讨论中的主要发现，分别解决了用例和战略方面，业务案例和服务交付模型，监管方面和技术/技术方面。为了集中讨论，在讲习班中讨论的场景主要解决了在所谓的“ FR1”频段（低于6 GHz）中运行的卫星解决方案，并与智能手机和任何其他设备进行了直接连接。
D2D 通信中能量感知混合 RF-VLC 多频段选择：一种随机多臂老虎机方法
摘要 — 为满足移动用户日益增长的服务期望并避免频段切换速度慢的问题，设备到设备 (D2D) 通信在物联网 (IoT) 中受到了广泛研究关注。虽然新兴的 D2D 节点可以支持异构频段 [射频 (RF)，包括 2.4 GHz/5 GHz 无线局域网 (WLAN)、38 GHz 毫米波 (mmWave) 和可见光通信 (VLC)]，但物理限制（例如阻塞）要求用户设备在频段之间动态切换，以避免连接丢失和吞吐量下降。在本文中，我们研究了混合 RF-VLC 场景中用于直接用户数据处理的有效在线链路选择。首先，我们将多频段选择问题建模为多臂老虎机 (MAB) 问题。源/中继节点充当玩家，通过选择合适的臂（即可用频段（WLAN、mmWave 或 VLC））来最大化其长期反馈/奖励。然后，我们提出了一种在线、能量感知频段选择 (EABS) 方法，利用三种理论上有保证的 MAB 技术 [置信上限 (UCB)、汤普森采样 (TS) 和极小极大值
在MCC
关键任务交流（MCC）是5G中的主要目标之一，它可以利用多个设备对设备（D2D）连接来增强关键任务交流的可靠性。在MCC中，D2D用户可以重复使用没有基站（BS）的蜂窝用户的非正交无线资源。同时，D2D用户将对蜂窝用户产生共同通道干扰，因此会影响其服务质量（QoS）。为了全面改善用户体验，我们提出了一种新颖的方法，该方法涵盖了资源分配和功率控制以及深度加强学习（DRL）。在本文中，精心设计了多个程序，以帮助制定我们的建议。作为起动器，将建模具有多个D2D对和蜂窝用户的场景；然后分析与资源分配和权力控制有关的问题，以及我们优化目标的制定；最后，将创建基于频谱分配策略的DRL方法，这可以确保D2D用户获得足够的QoS改进资源。使用提供的资源数据，D2D用户通过与周围环境进行交互来捕获的资源数据可以帮助D2D用户自主选择可用的通道和功率，以最大程度地提高系统容量和频谱效率，同时最大程度地减少对蜂窝用户的干扰。实验结果表明，我们的学习方法表现良好，可显着改善资源分配和功率控制。©2020作者。由Elsevier B.V.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
D2D 分布式人工智能解决方案...
摘要 — 设备到设备 (D2D) 通信是不断发展的 5G 架构的技术组成部分之一，因为它有望提高能源效率、频谱效率、整体系统容量和更高的数据速率。上述网络性能的改进引领了大量 D2D 研究，这些研究确定了在充分发挥其在新兴 5G 网络中的潜力之前需要解决的重大挑战。为此，本文提出使用分布式智能方法来控制 D2D 网络的生成。更准确地说，所提出的方法使用具有扩展功能的信念-愿望-意图 (BDI) 智能代理 (BDIx) 来独立自主地管理每个 D2D 节点，而无需基站的帮助。本文提出了用于 D2D 传输模式决策的 DAIS 算法，该算法在考虑计算负载的同时，最大化数据速率并最小化功耗。模拟显示了 BDI 代理在解决 D2D 挑战中的适用性。