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TI 太空产品 - TI E2E - 德州仪器
Space-EP 器件与标准目录产品相比具有以下优势：• 受控基线，一个晶圆厂、一个装配站点、一套材料。• 优化材料组，包括芯片连接、模塑化合物、引线框架和键合线，全部经过选择以最大程度提高可靠性。• 无高锡（>97% Sn）结构，包括端子（SnAgCu 焊球和 Matte-Sn 电镀）或内部封装组件（芯片凸块或基板电镀）。• 无铜键合线。产品采用倒装芯片安装（无键合线）或使用金键合线。• 额外的装配处理，包括 100% 温度循环或 100% 单程回流模拟代替温度循环。• 在目标温度范围（–55°C 至 +125°C）内进行特性分析。• 在室温和高温下均采用标准参数测试，并带有保护带以确保低温下的数据表限制。• 装配批次验收，包括 X 射线抽样和 CSAM 抽样。• 使用 MIL-PRF-38535 QML Class V 作为基线进行晶圆批次验收。
TI 太空、航空电子和国防组件 - TI E2E
增强型产品 TI 的增强型产品 (EP) 产品组合包括 750 多种商用现货 (COTS) 产品，这些产品涵盖了整个电路板，可为您打造适用于恶劣环境应用的解决方案。这些产品提供多样性和设计灵活性，同时仍满足航空电子、国防和工业标准，可在需要高质量和长使用寿命的环境中运行。任何恶劣操作环境和长使用寿命应用领域的设计人员都可以从这个广泛的产品组合中受益。此外，虽然这些产品是为恶劣环境设计的，但超过 90% 的产品符合 EAR99 标准，可以在世界任何地方无限制销售。
HTU21D(F) 传感器数字相对湿度传感器... - TI E2E
HTU21D(F) 是一款新型数字湿度传感器，由 MEAS 输出温度。它采用可回流焊接的双扁平无引线 (DFN) 封装，尺寸仅为 3 x 3 x 0.9 毫米，在尺寸和智能方面树立了新标准。该传感器提供经过校准的线性化数字 I²C 信号。HTU21D(F) 数字湿度传感器是专用的湿度和温度即插即用传感器，适用于需要可靠和准确测量的 OEM 应用。该模块可直接与微控制器连接，用于湿度和温度数字输出。这些低功耗传感器专为空间受限、批量大、成本敏感的应用而设计。每个传感器都经过单独校准和测试。批次标识印在传感器上，电子识别码存储在芯片上 - 可通过命令读取。可以检测到电池电量不足，校验和可提高通信可靠性。这些数字湿度传感器的分辨率可以通过命令更改（RH/T 为 8/12 位，最高为 12/14 位）。随着 MEAS 的改进和此传感器的小型化，性价比得到了提高 - 最终，任何设备都应受益于其尖端的节能操作模式。可选的 PTFE 过滤器/膜 (F) 可保护 HTU21D 数字湿度传感器免受灰尘和水浸入以及颗粒污染。PTFE 过滤器/膜保持较高的响应时间。白色 PTFE 过滤器/膜直接粘在传感器外壳上。
受控网络：基于 AI 的 QoS 预测的多车辆 E2E 测量
摘要 — 未来，移动用例将依赖于精确的预测，服务质量 (QoS) 预测就是一个突出的例子。本文介绍了当今车辆的实际测量结果，以支持未来强大的 QoS 预测。基于专门的受控测量活动，我们重点介绍了影响收集的数据集的无线环境和设备特性（如采样率）的各个方面。如果处理不当，这些特性可能会妨碍基于人工智能的 QoS 预测算法的性能。因此，我们还提供了有关数据集特征的见解，应进一步利用这些见解来更轻松地采用基于 AI 的算法。新的基于 AI 的算法应该能够在非常多样化的无线电环境中运行，并从不同设备捕获数据。我们提供了一些示例，强调了彻底了解数据集及其动态的重要性。
通过价值敏感设计引领更安全的E2E对话式AI的发布
自然语言处理及其应用的社会影响在 NLP 社区中受到越来越多的关注（例如 Hovy 和 Spruit，2016 年），其中大型语言模型 (LLM) 成为近期的主要目标之一（例如 Bender 等人，2021 年；Bommasani 等人，2021 年；Weidinger 等人，2021 年）。本文探讨了在设计和发布对话式 AI (ConvAI) 模型时需要考虑的事项。我们专注于神经对话响应生成模型，这些模型在开放域对话数据上训练，缺乏特定领域的任务公式，而是旨在自由而引人入胜地谈论各种主题。这些模型通常在流行的编码器-解码器范式中训练，该范式由 Vinyals 和 Le（2015 年）；Shang 等人（2015 年）；Serban 等人首次为此任务引入。 （2016 年）。我们将在此范式中训练的对话模型称为端到端 (E2E) 系统，因为它们学习输入和输出之间的隐藏映射，而无需临时语义表示。在此范式中训练的 E2E ConvAI 模型的一个重要优点是它们可以
卢顿（英国），2023 年 11 月 14 日 Telespazio 收购 e2E，以增强英国的综合太空能力
Telespazio UK 是 Telespazio（Leonardo 和 Thales 合资成立，持股 67%，持股 33%）的子公司，今天宣布已完成对 e2E 集团的收购。Telespazio UK 在英国市场拥有超过 45 年的经验，在为欧洲航天局 (ESA)、欧洲中期天气预报中心 (ECMWF)、太空项目以及国家民用和国防客户提供系统、服务和工程支持方面拥有成功记录。Telespazio UK 的空间领域专业知识涵盖地球观测/地理信息/科学探索数据系统、弹性导航和授时、空间领域感知、民用/国防地面部分以及下游应用和气候服务。e2E 集团总部位于韦林花园城，是英国领先的独立空间系统工程和咨询集团，提供高水准和定制的技术支持和专业知识。自 1999 年以来，e2E 一直提供系统工程和技术咨询服务，包括开发卫星操作软件、集成和测试新空间系统、确保通信服务、开发下一代系统架构以及开发涉及软件定义无线电 (SDR)、片上系统 (SoC) 实施以及射频 (RF) 和自由空间光通信的首次概念验证演示。e2E 集团投资于领先的通信技术开发，获得了领域知识和知识产权，这些知识和知识产权正应用于多个旨在造福卫星通信行业的新项目。e2E 的深厚卫星通信工程专业知识的加入增强了 Telespazio UK 提供空间服务的能力，而 e2E 与国防和商业客户合作的悠久历史与 Telespazio UK 与机构客户的数十年合作历史相得益彰。此次收购是 Telespazio UK 为民用和国防领域国家空间战略实施做出重大贡献的征程迈出的重要一步。
变分自动编码器用于多系统可靠性优化
摘要 — 多接入边缘计算 (MEC) 被视为未来无线网络不可或缺的一部分，用于支持对服务可靠性和延迟有严格要求的新应用。然而，由于无线链路的不确定性、有限的通信和计算资源以及动态网络流量，保证超可靠和低延迟 MEC (URLL MEC) 非常具有挑战性。启用 URLL MEC 要求考虑到无线和边缘计算系统中端到端 (E2E) 延迟和可靠性的统计数据。在本文中，提出了一种新颖的框架，通过考虑 E2E 服务延迟的分布来优化 MEC 网络的可靠性，包括无线传输和边缘计算延迟。所提出的框架基于相关变分自动编码器 (VAE) 来估计 E2E 服务延迟的完整分布。利用该结果，提出了一个基于风险理论的新优化问题，通过最小化条件风险价值 (CVaR) 作为 E2E 服务延迟的风险度量来最大化网络可靠性。为了解决这个问题，开发了一种新算法，可以有效地将用户的处理任务分配给 MEC 网络上的边缘计算服务器，同时考虑 VAE 学习到的 E2E 服务延迟的统计数据。模拟结果表明，所提出的方案优于几个不考虑 E2E 服务延迟风险分析或统计的基线。
ITU-T 中网络控制自动化技术的5-1标准化活动 GNSS+ 2023
该体系结构还指定了几个参考点。RP-AN-1，RP-AN-2，RP-AN-3和RP-AN-6是KB子系统和底层网络之间的参考点，动态适应子系统，自治引擎，E2E网络编排和编排器，以启用这些子系统的KB访问KB。RP-AN-4是自主引擎和动态适应子系统之间的，可为动态适应子系统提供进化探索和实验功能。RP-AN-5位于动态适应子系统和底层网络之间，随着底层网络条件在运行时的变化，将控制器的选择和集成到底层网络。RP-AN-7，RP-AN-8和RP-AN-11是AN编排者和KB之间的参考点，分别是自主引擎和动态适应子系统，以使An Orking Trator能够管理AN和AN和LISECYCLE中的工作流程和流程。RP-AN-9，RP-AN-10，RP-AN-12是E2E网络乐团和编排者，自治引擎和动态适应子系统之间的参考点，由E2E网络编排器使用，这些系统用于管理和机弦乐网络实体。RP-AN-13是E2E网络编排和底层网络之间的参考点，用于管理和编排底层网络中的控制网络实体。
rt-bev：增强自动驾驶汽车的实时BEV感知
查看，捕获车辆导航和决策的基本细节。然而，由于缺乏信息通信和对象检测的合法化，减少端到端（E2E）BEV感知潜伏期而不牺牲准确性是具有挑战性的。先前的工作要么压缩密集检测模型以减少可能损害准确性并假定图像很好地同步的计算，要么集中于最坏情况的通信延迟而不考虑对象检测的特征。为了应对这一挑战，我们提出了RT-BEV，这是旨在将消息通信和对象检测配合的第一帧工作，以改善实时E2E BEV感知而不牺牲准确性。RT-BEV的主要见解在于为了确保AV安全性的发电环境和上下文感知的感兴趣的区域（ROI），并结合Roi Awawaweawears的消息通讯。rt-bev具有ROI Aware Camera Synchronizer，该相机同步器根据ROI的覆盖范围自适应地确定消息组和允许延迟。我们还开发了一个ROI Generator来建模上下文感知的ROI和功能拆分和合并Component，以有效处理可变大小的ROI。此外，时间预测指标预测了处理ROI的时间表，并且协调员共同优化了整个E2E管道的延迟和准确性。我们已经在基于ROS的BEV感知管道中实现了RT-BEV，并使用Nuscenes数据集进行了评估。此外，RT-BEV显示可将最坏情况的E2E潜伏期减少19.3倍。rt-bev显示可显着提高实时BEV感知，使平均E2E潜伏期降低1.5倍，保持高平均平均精度（MAP），将处理的帧数增加一倍，并提高框架效率分数（FES），而不是现有方法相比。
sens：可持续供应链分析和基准测试的语义综合综合模型
摘要。供应链（SC）集成建模是对整个SC网络的成员和流程的可见性和主动监控所必需的。最近的工作已经建立了结合核心关系和结构的SC模型。但是，此类模型仍然相当孤立，从而阻止了SC的整体视图。我们确定缺乏端到端（E2E）SC数据，该数据能够对SC进行集成分析。一家公司的现有日志或数据不足以验证E2E SC模型。我们提出Sens，这是一种标准化的集成语义模型，可提供SCOR E2E SC结构和流的整体视图。此词汇用于生成合成的SC数据，以补偿通过Sens-Gen的总体基准数据的稀缺性。评估表明，通过SENS实现的显着改善的模拟和分析功能，促进了抓地力，控制并最终增强SC行为，并在破坏性场景中提高了弹性。