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机器学习授权的物联网边缘医疗解决方案
管理医疗传感器收集的大量数据量提出了提取相关见解的挑战。本文主张开发针对人体传感器网络量身定制的算法，以识别收集的数据中的异常值。利用机器学习和统计抽样方法，本研究旨在优化实时响应，尤其是当计算任务迁移到后端系统时。解决了各个领域的计算能力的分散体的增加，本研究突出了计算所带来的潜在瓶颈，因为Things Internet（IoT）设备扩散。为了减轻电池排水，一种常见的方法涉及将处理处理到背景服务器上。但是，物联网设备的广泛采用引发了人们对隐私和安全性的关注。鉴于网络威胁的升级，目前的措施不足。 机器学习方法在识别物联网系统中的漏洞方面提供了希望。 边缘计算作为增强网络响应时间，权力下放和安全性的解决方案。 通过利用物联网框架内的分布式边缘计算，本文研究了云和边缘计算与机器学习的融合。 具体来说，它探讨了如何利用配备传感器的IoT设备在医疗领域中利用这些技术来收集大量数据进行分析。 所提出的方法涉及在IOT服务器的指导下在前端积极主动的决策，并在后端使用机器学习算法来识别相关的数据签名。鉴于网络威胁的升级，目前的措施不足。机器学习方法在识别物联网系统中的漏洞方面提供了希望。边缘计算作为增强网络响应时间，权力下放和安全性的解决方案。通过利用物联网框架内的分布式边缘计算，本文研究了云和边缘计算与机器学习的融合。具体来说，它探讨了如何利用配备传感器的IoT设备在医疗领域中利用这些技术来收集大量数据进行分析。所提出的方法涉及在IOT服务器的指导下在前端积极主动的决策，并在后端使用机器学习算法来识别相关的数据签名。本文强调了将云，边缘计算和机器学习组合在基于分布式边缘计算的物联网框架中的重要性，从而为各个域中的实时，高效解决方案提供了潜在的途径。
人工智能赋能无人机数据卸载...
摘要 — 无人机 (UAV) 带来的进步是多方面的，为无人机作为智能对象全面融入物联网 (IoT) 铺平了道路。本文采用博弈论和强化学习的原理和概念，将人工智能引入多服务器移动边缘计算 (MEC) 环境中的无人机数据卸载过程。首先，基于随机学习自动机理论，无人机自主选择 MEC 服务器进行部分数据卸载。然后制定无人机之间的非合作博弈来确定要将无人机的数据卸载到选定的 MEC 服务器，同时通过利用子模博弈的力量证明至少存在一个纳什均衡 (NE)。介绍了一种最佳响应动力学框架和两种收敛到 NE 的替代强化学习算法，并讨论了它们的权衡。通过建模和仿真，在不同操作方法和场景下，就其效率和有效性进行整体框架性能评估。索引术语 — 无人机数据卸载、移动边缘计算、强化学习、博弈论
人工智能赋能多路访问超级...
摘要 — 太赫兹 (THz) 无线网络有望催化第五代 (B5G) 时代。然而，由于 THz 链路的方向性和视距需求，以及 THz 网络的超密集部署，介质访问控制 (MAC) 层需要面对许多挑战。更详细地说，通过结合能够在复杂且频繁变化的环境中提供“实时”解决方案的人工智能 (AI)，重新考虑用户关联和资源分配策略的必要性变得显而易见。此外，为了满足多个 B5G 应用的超可靠性和低延迟需求，需要新颖的移动性管理方法。在此基础上，本文提出了一种整体的 MAC 层方法，该方法可实现智能用户关联和资源分配，以及灵活和自适应的移动性管理，同时通过最小化阻塞来最大限度地提高系统的可靠性。更详细地，记录了一种快速集中的联合用户关联、无线电资源分配和阻塞避免，该方法通过一种新颖的元启发式机器学习框架实现，可最大限度地提高 THz 网络性能，同时将关联延迟最小化大约三个数量级。为了在接入点 (AP) 覆盖范围内支持移动性和避免阻塞，讨论了一种用于波束选择的深度强化学习 (DRL) 方法。最后，为了支持相邻 AP 覆盖区域之间的用户移动性，报告了一种基于 AI 辅助快速信道预测的主动切换机制。
DHA 远见扫描报告 - 赋权患者
不断变化的患者医疗保健需求：在 DHA 内部，正在进行许多战略举措，以满足患者不断变化的医疗保健需求。这些举措面向未来，预见了潜在的公共卫生危机和患者需求。3D 打印是一项具有双重优势的前瞻性技术。从长远来看，这种方法不仅可能是 DHA 的经济高效的解决方案，而且还有可能加快制造过程，从而提高军事护理效率。组织还需要认识到代际和细分市场特定需求在医疗保健服务中至关重要。通过针对这些群体量身定制护理，可以增强以患者为中心的护理，并培养信任。因此，这会激励患者积极寻求医疗保健，从一刀切的模式转变为个性化的以患者为中心的模式。
智能织物空间赋能数字化医学教育
摘要：医学教育在推动全球医学科学发展中发挥着重要作用。然而，医学教学与临床实际任务之间存在的内在差距导致教育效率低下和学生的主动性较弱。传感织物和嵌入式计算的最新发展，以及人工智能（AI）和数字孪生技术的进步，为医学研究向数字化转型铺平了道路。在本文中，我们提出了一种基于新型功能织物材料和由5G和物联网（IoT）技术支持的数字孪生网络的智能织物空间。在这个空间中，医学生可以通过数字和现实世界的协作映射、信息物理交互和实时触觉反馈来学习知识。而提出的服务系统将评估和反馈学生的操作行为，以提高他们的实验技能。我们为医学教育提供了智能织物空间的四个典型应用，包括医学教育培训、健康和行为跟踪、操作回放和再现以及医学知识普及。提出的智能织物空间有可能通过有效和高效的方式促进创新技术，以培养前沿医学生。
人工智能赋能未来无线网络的资源管理
摘要 —资源管理在无线网络中起着至关重要的作用，但不幸的是，这会导致具有挑战性的 NP 难题。人工智能 (AI)，尤其是深度学习技术，最近已成为一种颠覆性技术，可以实时解决此类挑战性问题。然而，尽管已经报告了有希望的结果，但仍然缺乏基于 AI 的方法的实用设计指南和性能保证。在本文中，我们努力解决两个基本问题：1）与传统技术相比，基于 AI 的方法的主要优势是什么；2）对于给定的资源管理任务，我们应该选择哪种神经网络。对于第一个问题，我们确定并讨论了四个优势。对于第二个问题，提出了最优差距，即与最佳性能的差距，作为选择模型架构的一种衡量标准，同时也可以对不同的基于 AI 的方法进行理论比较。具体来说，对于 K 用户干扰管理问题，我们从理论上证明了图神经网络 (GNN) 优于多层感知器 (MLP)，并且这两种方法之间的性能差距随着√而扩大
先进制造技术助力核系统人工智能设计
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商家：一个由强化学习授权的整体定量交易平台
涉及超过900万亿美元市场首都的金融市场吸引了全球无数寻求利润的投资者的关注。金融交易中加强学习（RLFT）研究的最新爆炸表明，在许多定量交易任务上表现出色。但是，由于该领域的高度综合性质，将加强学习（RL）方法部署到现实世界中的金融市场仍然是具有挑战性的，这需要设计选择和收集财务数据，进行特征工程环境，建立市场环境，制定投资决策，评估模型行为并提供用户界面的组件之间的设计选择和交互。尽管有丰富的财务数据和高级RL技术，但在财务交易中的潜力和实现利用率之间仍然存在显着的差距。特别是，编排RLFT项目生命周期在工程（即难以构建），基准测试（即难以比较）和可用性（即难以优化，维护和使用）方面构成了挑战。为了克服这些挑战，我们介绍了商标，这是一个整体开源RLFT平台，用作i）软件工具包，ii）经验基准和iii）用户界面。我们的最终目标是为透明且可重复的RLFT研究提供基础设施，并促进其实际部署的现实部署。商人将不断更新，并欢迎RL和金融社区的贡献。
大型语言模型为互联智能提供自主边缘人工智能
摘要 — 无线网络的发展倾向于互联智能，这一概念设想在超互联的信息物理世界中实现人、物和智能之间的无缝互联。边缘人工智能 (Edge AI) 是一种有前途的解决方案，通过在网络边缘提供高质量、低延迟和隐私保护的 AI 服务来实现互联智能。本文提出了一种自主边缘 AI 系统的愿景，该系统利用大型语言模型 (LLM)，即生成式预训练转换器 (GPT) 的强大功能，自动组织、调整和优化自身以满足用户的不同需求。通过利用 GPT 在语言理解、规划和代码生成方面的强大能力，并结合面向任务的通信和边缘联邦学习等经典智慧，我们提出了一个多功能框架，可以有效协调边缘 AI 模型以满足用户的个人需求，同时自动生成代码以隐私保护的方式训练新模型。实验结果证明了该系统能够准确理解用户需求、以最小成本高效执行人工智能模型以及在边缘服务器上有效创建高性能人工智能模型的卓越能力。索引词 — 边缘人工智能、互联智能、大型语言模型、面向任务的通信、联邦学习。