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自然界的边缘计算
像肌肉纺锤体的多个本体感受信号一样，被认为可以对身体构型进行强大的估计。然而，尚不清楚主轴信号是否足以区分肢体运动。在这里，一个模拟的4- musculotendon，2关节平面肢体模型在向前和反向方向上产生了五个终点轨迹的重复循环，从每个musculotendon产生了速度和II传入信号（分别为速度和长度）产生纺锤体和II传入信号。我们发现，原始射击率的8D时间序列的互相关（四个IA，四个II）无法区分大多数运动对（〜29％精度）。但是，将这些信号投射到其1 st和2 nd主组件上大大提高了运动对的可区分性（精度为82％）。我们得出的结论是，肌肉本体受体的高维团可以区分肢体运动，但仅在降低维度后。这可以解释到达体感皮质之前的某些传入信号的预处理，例如在猫的cuneate核上处理皮肤信号。
在明天的边缘重新发明
几乎一半的加勒比海首席执行官报告计划将AI集成到技术平台中，并在未来3年内在很大程度上纳入业务流程和工作流程。令人鼓舞的是，将近一半（47％）回应了“适度的范围”，将AI融入其核心业务战略，使他们抓住潜在的机会并为不可避免的破坏做好准备。另外的19％添加到“大/非常大的范围”中，几乎是70％。这可能是那些首席执行官已经看到AI在当前采用中的好处的结果。同样，有22％的CEO计划将AI纳入“在很大/大范围内”的劳动力和技能策略。“在中等程度上”的响应更高（44％），表明采用了更谨慎的方法，但考虑到AI的采用率仍然合理。鉴于Genai的潜力将取决于员工知道何时以及如何在工作中使用AI工具以及了解潜在的陷阱，因此AI集成到劳动力中很重要。
战术前沿的人工智能
摘要 — 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在现代作战人员的武器库中扮演着越来越重要的角色，理想情况下可以充当随时待命的助手。在本扩展摘要中，我们探讨了 AI/ML 的某些方面，这些方面特别体现了其在战术边缘的部署，我们指的是直接参与执行“矛尖 [1]”任务的作战人员。AI 本质上依赖于计算能力和通信。在战术边缘，这两种资源通常都供不应求，配置成本高昂，并且在最好的情况下，在相互竞争的需求之间共享，更不用说在更危急的情况下了。在这里，我们列举了 AI/ML 在战术边缘的许多可能应用，并通过训练时间和运行时所需的计算能力和数据等特征来描述它们。从这些说明性示例中，我们概括了一组战术边缘 AI 应用程序的适用性特征，以最好地确保它们有助于提高作战人员的恢复力，而不是在最需要的时候失败。索引词——人工智能、战术优势
通信通信-高效边缘...
摘要 ：鉴于智能设备的快速增长，预计在不久的将来，大量高风险的人工智能（AI）应用（例如无人机、自动驾驶汽车和触觉机器人）将部署在无线网络边缘。因此，智能通信网络将设计为利用先进的无线技术和边缘计算技术，以在通信、计算、硬件和能源资源有限的各种终端设备上支持AI应用。在本文中，我们提出了在网络边缘有效部署模型推理以提供低延迟和节能的AI服务的原则。这包括用于低延迟设备分布式模型推理的无线分布式计算框架以及用于节能边缘协作模型推理的无线协作传输策略。通过智能反射面构建智能无线电传播环境，进一步提高边缘推理系统的通信效率。
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