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北约IST-174研究任务组的当前活动
尽管水下声学网络的领域对于各种商业应用程序越来越成熟且至关重要，但是缺乏安全的水下通信标准给北约运营中采用这些网络技术的主要障碍带来了主要的障碍。北约研究任务小组IST-174“针对启用网络的网络操作的安全水下通信”旨在研究并以荷花方法来研究并证明安全的水下通信。尤其是，该小组的野心是定义波形，网络协议和体系结构，这些波形将以安全且可互操作的方式启用水下连接。对此，本文介绍了目前正在开发的各种安全概念和通信系统，这些系统可能包括在这些标准化e FF中。
电子邮件 ID 姓名 房间号 PABX @iitm.ac.in 董事会号码
电子邮件 ID 姓名 房间号 PABX @iitm.ac.in 董事会编号：IVRS 8000/9000 主任 Bhaskar Ramamurthi ADB 5 8001 bhaskar 22570694 主任办公室 director 秘书 1 ADB 5 8002 dirsecy 秘书 2 ADB 5 传真 ADB 5 8003 办公室/董事会会议室 ADB 5 8004 dooffice 访客室 ADB 5 8005 会议室 ADB 5 8006 院长 院长（行政） P. Sriram ADB 2 8020 sriram 秘书（和传真） ADB 2 8021 sitala 办公室 ADB 2 8022 deanadmn 院长（学术课程） deanac K. Ramamurthy ADB 4 8030 vivek 秘书 ADB 4 8031 dacoffice 办公室 ADB 4 8032 院长（学术研究） deanar Saritkumar Das ADB 4 8040 skdas 秘书 ADB 4 8041 daroffice 办公室（传真） ADB 4 8042 院长（学生） MS Sivakumar 电话 EX 2nd F 8050 mssiva 秘书 电话 EX 2nd F 8051 dost 办公室（传真） 电话 EX 2nd F 8052 dostoffice 院长（I&AR） R. Nagarajan ICSR SF 8070 deaniar 院长（IC&SR） Krishnan Balasubramanian ICSR FF 8060 balas 秘书 ICSR FF 8061 deanicsr 办公室 ICSR FF 8062 传真 22570545 院长（规划） deanplan R. David Koilpillai ADB 3 8080 davidk 秘书 ADB 3 8081 dpoffice 传真 ADB 3 8082
惯性导航系统（IMU/INS）RCI本地为...
研究问题的简介DLRL方向查找器（DF）系统当前使用方位角轴承来识别频率料斗信号，并在三个类别中对检测到的信号进行分类，即固定频率（FF），频率料斗（FH）和爆发。DF系统在频域中进行扫描，并执行所有检测到的信号的DF。由于信号处理是基于框架/批次的，并在频域中进行，并且在每个通道中并行，因此爆发和单个啤酒花的时间持续时间估计的准确性受到限制，因此，快速料斗的Hop速率估计值不准确。使用来自两个或五个DF天线中的每个DF天线中的时域iQ数据基于深度学习/机器学习的算法，以将接收的信号分类为FF，FF和爆发。培训数据需要由适当的数学模型生成，该模型应允许引入噪声和褪色。产生的信号应允许以瞬时带宽内的不同频率同时存在多个信号。预计它将能够估算200个微秒的次数和爆发持续时间。需要使用仿真验证所提出的方法的性能，并使用使用商业阶段相干的信号采集硬件（最少2个通道）生成或捕获的数据在工作站/笔记本电脑或PC上测试。dlrl寻求与学术机构一起开发和实施复杂的统计数字信号处理算法的解决方案。
目录dia-coes的研究问题
研究问题的简介DLRL方向查找器（DF）系统当前使用方位角轴承来识别频率料斗信号，并在三个类别中对检测到的信号进行分类，即固定频率（FF），频率料斗（FH）和爆发。DF系统在频域中进行扫描，并执行所有检测到的信号的DF。由于信号处理是基于框架/批次的，并在频域中进行，并且在每个通道中并行，因此爆发和单个啤酒花的时间持续时间估计的准确性受到限制，因此，快速料斗的Hop速率估计值不准确。使用来自两个或五个DF天线中的每个DF天线中的时域iQ数据基于深度学习/机器学习的算法，以将接收的信号分类为FF，FF和爆发。培训数据需要由适当的数学模型生成，该模型应允许引入噪声和褪色。产生的信号应允许以瞬时带宽内的不同频率同时存在多个信号。预计它将能够估算200个微秒的次数和爆发持续时间。需要使用仿真验证所提出的方法的性能，并使用使用商业阶段相干的信号采集硬件（最少2个通道）生成或捕获的数据在工作站/笔记本电脑或PC上测试。dlrl寻求与学术机构一起开发和实施复杂的统计数字信号处理算法的解决方案。
非高斯量子关联及其应用
量子力学是当今我们见证的重大技术发展的核心。世界各地正在做出巨大努力，以充分发挥这些新技术的潜力。这些努力主要集中在量子计算和通信协议的实现上，在高精度计量方面，我们期待着而且已经取得了很大进展。由于其对退相干具有很强的稳定性，光的量子态为实现这些量子技术提供了一个强大的候选平台。此外，该平台具有良好的可扩展性，因为它可以在室温下操作，并且与现有的通信技术兼容。量子光学系统与任何玻色子系统一样，可以用两种互补的方式描述 [1]。一方面是离散变量方法，主要关注光子数量作为相关可观测量。这种方法具有广泛的适用性，因为它为量子信息提供了一种自然的编码，每个光子编码一个量子比特的状态。然而，这种编码极易受到光路中光子丢失的影响，这是光学设备中最常见的问题来源，并且还存在难以确定性地生成单光子的问题。另一方面，还有连续变量方法，其中相关的可观测量是电磁场模式的实部和虚部，称为场正交。这种方法可以确定性地生成多达一百万种模式的巨大纠缠态[ 2 ]，这为量子信息处理提供了独特的场所。连续变量框架允许在有限维相空间内描述无限维系统，该相空间是系统模式数量的两倍。这种描述是用准概率分布 [1] 来提供的，类似于统计集合的经典描述。在准概率分布家族中，值得注意的是维格纳函数。由于海森堡不确定性原理禁止同时测量振幅和相位正交，维格纳函数可以达到负值。尽管如此，它还是最接近经典的概率描述，因为它是状态的唯一相空间表示，它被归一化并边缘化为相应正交测量结果的概率密度。维格纳函数是区分高斯状态和非高斯状态的重要工具 [1]。根据定义，高斯状态是可以在相空间中用高斯维格纳函数描述的状态。这些状态可以用当前技术以确定性的方式生成和进一步操纵。特别是上面提到的大型多模纠缠态就属于这一家族。然而，最奇特的量子特征，如维格纳负性，是在非高斯态中发现的。我们正是需要这些奇特的特征，如维格纳函数中的负性[ 3 ]和非高斯纠缠[ 4 ]来实现无法用经典资源有效模拟的量子协议。在[ 4 ]中，我们证明了用经典设备模拟这种光学采样问题的复杂性在输入状态的非高斯性中呈指数增长，通过其恒星等级来衡量[ 5 ]。此外，我们提供了一种有效的算法来模拟可以通过移相器和分束器（被动线性光学）分离的状态的采样。换句话说，这个结果相当于说，为了得到一个难以用经典方法模拟的采样问题，状态应该在每个模式基础上表现出纠缠，因为否则
人工智能与刑事司法 - 最终报告
1 本报告对“人工智能”一词采用了广义定义，与《2019 财年约翰·麦凯恩国防授权法案》第 238(g) 节（Pub.L. No.115-232，以及 OMB 备忘录 M-24-10 和 M-24-18 在执行第 14110 号行政命令时提供的详细说明一致。该定义涵盖“任何在变化和不可预测的情况下执行任务而无需大量人工监督的人工系统，或可以从经验中学习并在接触数据集时提高性能的人工系统”，以及“在计算机软件、物理硬件或其他环境中开发的人工系统，用于解决需要类似人类的感知、认知、规划、学习、交流或身体动作的任务”，以及其他类型的系统。此外，“没有任何系统因为缺乏技术复杂性（例如，模型中的参数数量较少、模型类型或用于训练目的的数据量），而过于简单而无法被认定为涵盖的人工智能。” M EM 。来自 S HALANDA D. YOUNG，D IR .，O FF 。M GMT 。& 预算，E XEC 。O FF 。总统致 E XEC 负责人。部门与机构（2024 年 3 月 28 日），网址为 https://www.whitehouse.gov/wp- content/uploads/2024/03/M-24-10-Advancing-Governance-Innovation-and-Risk-Management-for-Agency-Use-of- Artificial-Intelligence.pdf；M EM。来自 S HALANDA D. YOUNG，D IR。，OFF。M GMT。& 预算，E FEC。O FF。总统致 E C EC 首脑。DEP'TS & A GENCIES（2024 年 9 月 24 日），可从 https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2024/10/M-24-18-AI-Acquisition-Memorandum.pdf 获取。2 Exec.命令号14110，88 Fed.Reg.75191（2023 年 10 月），https://www.federalregister.gov/d/2023-24283 。
使用多药加固学习（RL）方法论的1型糖尿病（T1D）患者的基底核糖顾问
本文引入了一种新型的多代理增强学习（RL）方法，用于1型糖尿病患者（T1D）的个性化葡萄糖控制。所提出的方法利用了由血糖（BG）代谢模型和多代理角色批评的RL模型组成的闭环系统，该模型充当基底核糖顾问。在三种不同的情况下，评估RL药物的性能并与常规疗法进行了比较。评估指标包括最低，最大和平均葡萄糖水平，以及在二型BG范围内所花费的时间百分比。此外，分析了平均每日推注和基底胰岛素剂量。结果表明，基于RL的基底支柱顾问可通过降低血糖变异性并增加目标范围内70-180 mg / dl的时间的比例来显着改善葡萄糖的控制。具体来说，在方案A，B和C中，目标范围内花费的时间从66个增加。66±34。97％至92。55±4。05％，64。13±33。84％至93。91±6。03％和58。85±34。67％至78。 34±13。 分别为28％。 基于RL的方法还可以防止严重的高血糖事件（P≤0。 05）并减少低血糖的发生。 对于场景A和B，降血糖事件从14个下降。 2％±32。 27％至3.77％±4.01％和16。 59％±32。 分别为42％至2.63％±4.09％。 05）。67％至78。34±13。分别为28％。基于RL的方法还可以防止严重的高血糖事件（P≤0。05）并减少低血糖的发生。对于场景A和B，降血糖事件从14个下降。2％±32。27％至3.77％±4.01％和16。59％±32。分别为42％至2.63％±4.09％。05）。值得注意的是，在情况C中，由于胰岛素敏感性的降低，在任何一种方法中均未经历降血糖事件。此外，该研究表明，与常规治疗相比总的来说，这些发现表明多代理RL方法在获得更好的葡萄糖控制方面具有EFF的性质，并减轻T1D患者严重高血糖的风险。
使用Silvaco-Tcade调整层厚度
这项研究使用Silvaco-Atlas软件背对背设计和模拟了CIGS/CIGS。我们认为CIGS吸收层厚度和子细胞是关键参数，以优化CIGS/CIGS串联太阳能电池的性能。该研究比较研究了不同电极金属的影响，例如钼，铝，钛和银对效率。最佳CIGS/CIGS串联太阳能电池配置的电参数为15.65 mA/cm²的短路电流密度（JSC），开路电压（VOC）为1.86 V，填充因子（FF），86.04％的填充因子（FF），为86.04％，转化效率（η）为27.112％。与获得最大转化效率相对应的顶部和底部细胞的最佳吸收层厚度分别为0.17和6.3μm。相反，CDS层的最佳厚度为0.04 µm。银在几种金属之间连接层方面的性能最佳。结果可用于开发低成本和高效率太阳能电池。
