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边缘 AI 路线图：Dagstuhl 视角
随着近期研究和开发的进行，“边缘”本身仍然是一个模糊的术语。不同的社区和研究人员 2 缺乏关于边缘是什么、它位于何处以及谁提供它的普遍接受的定义。人们对其属性有共同的理解：与云相比，其特征是接近性（延迟和拓扑）、网络容量增加（有效实现的数据传输速率）、计算能力较低、规模较小、设备异构性较高。与终端设备（最后一跳）相比，它具有增加的计算和存储资源。它是一个抽象实体，可以卸载计算和存储，而无需绕道到云端。当前的 AI 和 ML 方法需要强大的计算基础设施 [5]，而数据中心拥有充足的可用计算和数据存储资源，可以更好地满足这一需求。但是，将必要的原始数据发送到云端会给网络带宽和吞吐量带来压力。同时，组织通常不太愿意与商业云提供商共享（可能受到限制的）数据。快速发展的边缘 AI 领域解决了这一紧张局势。如图 1 所示，边缘 AI 已逐渐进入主流服务领域，例如联网汽车、实时游戏、智能工厂和医疗保健。从基础设施的角度来看，边缘环境为 AI 提供了一个独特的层，
Agilent 8904A 多功能合成器 直流至 600 kHz
Agilent Technologies 8904A 多功能合成器采用最新的 VLSIC 技术，从六种基本波形创建复杂信号。标准 8904A 以数字方式合成精确的正弦波、方波、三角波、斜波、白噪声和直流波形，并将这些信号路由到单个输出。选件 001 增加了三个相同的内部合成器（通道），它们可以调制第一个合成器或与输出相加。可以为每个合成器独立设置频率、幅度、波形、相位和目标。通道 A 可用的调制类型包括 AM、FM、FM、DSBSC 和脉冲调制。选件 002 增加了第二个 50 Ω 输出，为双通道应用提供了第二个独立信号。选件 003 为 8904A 添加了快速跳频和数字调制功能。选件 005 允许多个 8904A 进行相位同步，以满足需要使用多个 8904A 的应用。选件 006 将 8904A 的输出 1 从 50 Ω 浮动输出更改为 600 Ω 高功率平衡输出。使用此选项，8904A 可以将 10 伏特有效值电压输出到 600 Ω 负载，频率范围从 30 Hz 到 100 kHz 以上。所有这些独特功能使 8904A 成为 VOR、ILS、FM 立体声和通信信号等要求苛刻的应用的强大工具。
到 2035 年实现 100% 清洁能源
作者感谢 Evergreen Action 的 Rachel Patterson、Dani Hupper、Lena Moffitt 和 Justin Balik；自然资源保护委员会的 David Doniger、John Walke、Derek Murrow、Ralph Cavanagh 和 Jada Larson；BlackOak Collective 的 Wes Gobar；蓝绿联盟的 Jason Walsh 和 Thom Kay；应用环境法律与政策中心的 Pete Hansel 和 Peter Heisler；切萨皮克气候行动网络的 Jamie DeMarco 和 Quentin Scott；清洁空气任务组的 Conrad Schneider、Hayden Hashimoto、Angela Seligman、Ann Weeks、Alan Masinter、Jay Duffy、Emily Tucker、Stacey Davis、Alex Breckel、Jeanette Pablo 和 Jeremy Tarr；CleanChoice Energy 的 Tom Matzzie；气候行动运动的 Maddie Page；地球正义组织的 Neil Gormley、Seth Johnson、Christine Powell、Erin Overturf、Gavin Kearney 和 Jill Tauber；能源创新组织的 Dan Esposito、Robbie Orvis 和 Mike O'Boyle；环境保护基金组织的 Pam Kiely；大平原研究所的 Doug Scott；Grid Strategies 组织的 Rob Gramlich；嘻哈党团的 Russell Armstrong；环境保护选民联盟的 Lashelle Johnson；底特律西南原始联合公民组织的 Theresa Landrum；未来资源组织的 Dallas Burtraw；以及加州大学圣巴巴拉分校的 Olivia Quinn 发表了评论。
Agilent 8904A 多功能合成器 直流至 600 kHz
Agilent Technologies 8904A 多功能合成器采用最新的 VLSIC 技术，从六种基本波形创建复杂信号。标准 8904A 以数字方式合成精确的正弦波、方波、三角波、斜波、白噪声和直流波形，并将这些信号路由到单个输出。选件 001 增加了三个相同的内部合成器（通道），它们可以调制第一个合成器或与输出相加。可以为每个合成器独立设置频率、幅度、波形、相位和目标。通道 A 可用的调制类型包括 AM、FM、FM、DSBSC 和脉冲调制。选件 002 增加了第二个 50 Ω 输出，为双通道应用提供了第二个独立信号。选件 003 为 8904A 添加了快速跳频和数字调制功能。选件 005 允许多个 8904A 进行相位同步，以满足需要使用多个 8904A 的应用。选件 006 将 8904A 的输出 1 从 50 Ω 浮动输出更改为 600 Ω 高功率平衡输出。使用此选项，8904A 可以将 10 伏特有效值电压输出到 600 Ω 负载，频率范围从 30 Hz 到 100 kHz 以上。所有这些独特功能使 8904A 成为 VOR、ILS、FM 立体声和通信信号等要求苛刻的应用的强大工具。
月球cubesat Lander探索海坑 div>
月球门将在月球周围或L2 Lagrange点的光晕轨道上放置在轨道上。拟议的Lunar Gateway是一种改变游戏规则的人，可以利用Cubesats启用新科学，并为利用这些小型航天器作为探险家提供了令人耳目一新的新机会。我们建议开发一个月球底兰特，该降落器将从月球网关物流模块（假定在L2处）部署，以执行对月面的科学和探索。Cubesat Lander将降落在Mare Tranquilitatis附近，以确定空隙的程度，并确定挥发性资源的存在，包括其Regolith中的水。Cubesat Lander是一个27U，其固定尺寸为34 cm×35 cm×36 cm，质量为54 kg。它将从月球网关部署，并通过使用其板载高性能绿色推进（HPGP）系统进行月球轨道插入，然后进行下降操纵，以进入距月球表面25公里的高度。从那里，登陆器将在母马静脉下进行动力下降，需要4-6分钟。车载视觉导航将通过迅速发射下降推进器来降落在母马静脉区域上。Lander配备了通过对Regolith（Vapor）仪器进行挥发性分析，以执行Lunar Regolith的热解和质谱法。此外，它将携带三个球形跳跃机器人（Spherex），这些机器人将跳到坑内，以执行矿坑内的岩石石的映射和电阻抗光谱，以确定水中的存在。
量子密钥分发网络的快速安全路由算法
摘要 —本文考虑了量子密钥分发 (QKD) 网络中以最大可实现速率进行安全数据包路由的问题。假设 QKD 协议为多跳网络中每条链路上的安全通信生成对称私钥。量子密钥生成过程受噪声影响，假设由随机计数过程建模。首先使用每跳可用的量子密钥对数据包进行加密，然后通过通信链路以点对点方式传输。在这种情况下出现的一个基本问题是设计一种安全且容量可实现的路由策略，该策略考虑到加密量子密钥的可用性随时间变化以及传输的有限链路容量。在本文中，通过将 QKD 协议与通用最大权重 (UMW) 路由策略 [1]–[3] 相结合，我们设计了一种新的安全吞吐量最优路由策略，称为串联队列分解 (TQD)。 TQD 有效地解决了多种流量（包括单播、广播和多播）的安全路由问题。本文的主要贡献之一是表明该问题可以简化为转换网络上的通常的广义网络流问题，而不受密钥可用性约束。模拟结果表明，与最先进的路由和密钥管理策略相比，所提出的策略产生的延迟要小得多。所提出的策略的吞吐量最优性的证明利用了 Lyapunov 稳定性理论以及对密钥存储动态的仔细处理。索引术语 — 量子密钥分发、吞吐量最优路由、网络算法。
![重新利用 RIPK1 选择性苯并[1,4]氧氮卓类药物......](/simg/f\fbd4ec7acbdf1d0fa4aac5a9cbcbad23a9b0bdb5.webp)
重新利用 RIPK1 选择性苯并[1,4]氧氮卓类药物......
此外，对 LIM K1 与 LIJTF .. 和 TH25 7 结合的叠加共晶结构的分析（参见图 XX）表明，我们采用针对不同 α C-out 和 DF Gout 构象的骨架跳跃策略验证了我们的假设。由先导化合物 GS K48 1 在 RIP K1 中促进的构象和由 TH25 7 在 LIM K1 中促进的构象同样由 LIM K1 中的氧氮杂卓衍生物 LIJTF .. 诱导。在这两种结构中，都观察到 DFG 基序中苯丙氨酸的无表位翻转和 α 螯合物的向外旋转。此外，观察到的区域异构体热稳定性的丧失可以从共晶结构中得到合理解释，其中第二个吡唑氮原子的修饰导致与蛋白质的空间位阻。
2024 - 2029 年国会地区自然灾害缓解计划...
安多佛是首都地区东部边缘的一个乡村社区，人口约 3,151。该镇面积约 15.7 平方英里，海拔约 400 英尺。安多佛位于威利曼蒂克河流域。几条小河和溪流流经该镇，包括霍普河和斯肯加莫格河及其支流：伯纳普河和斯塔德尔河。熊沼泽溪流经位于城镇东北角的内森黑尔州立森林。州立主教保护区位于城镇西南角，包括 53 英亩的主教沼泽池塘。安多佛湖位于东南角，占地 155 英亩，为拥有它的私人协会成员提供休闲娱乐机会。多丽丝·张伯伦自然保护区设有小池塘和步行道，位于 316 号公路学校路附近。穿过安多佛的主要交通路线包括 6 号、87 号和 316 号州际公路。主要产业包括农业和小型木材和机械车间。镇工作人员报告说，自通过 2014-2019 年首都地区自然灾害缓解计划更新（“2014 HMP”）以来，几乎没有新的发展；大多数施工活动与现有结构的改进和翻新有关，并没有增加该镇面临的自然灾害风险。镇工作人员报告说，安多佛几乎没有发展可报告。在湖路和 6 号公路的交叉口建了一家 Dollar General。这不在洪水区，但如果发生洪水紧急情况，可能会与镇上的大部分地区隔绝。这不是一个关键设施。镇上拒绝了在洪泛区建房的申请。该镇的政策是避免允许在洪泛区建造建筑物。
如何在IETF
基于代码的游戏证明[3]。游戏玩法是建立加密协议的综合安全属性的众所周知的范例。在此范式中，安全目标和执行环境被建模为攻击者玩的游戏。安全证明将攻击者赢得游戏的胜利与一个或多个假定的硬问题的难度相关，例如破解AES或在协议使用的晶格上找到简短的向量。游戏通常以代码而不是自然语言表示，这使得它们可以通过以下证明策略进行修正。证明由有限的游戏序列（有时称为混合动力）组成，从定义安全性的游戏开始。每个游戏都是通过重写上一张代码来获得的，直到在最后一场游戏中，攻击者与某些理想化的系统进行了互动，而该系统没有希望破裂的理想化系统。证明证明，对于每对相邻游戏，攻击者之间在攻击者之间的可能性可以忽略不计。这是通过各种方式完成的：有时重写（也称为跳跃或过渡）会导致语义上等效的游戏，在这种情况下，没有攻击者可以区分它们；其他重写会导致仅出现较小概率的可区分事件，例如随机Oracle范围内的碰撞；还有一些通过将某些假定的硬问题减少到游戏之间的界限，从而在计算上受到限制。近年来，尤其是一般的安全性和游戏证明的证明是在IETF指定的协议的设计和分析中起着越来越多的核心作用。我们已经看到工作组从反应转变为攻击，并在设计阶段主动排除（类）攻击[13]。实际上，此过程甚至已在TLS工作组[7]中正式化。尽管此类步骤在防止攻击方面有很长的路要走，但可证明的安全方法具有一些众所周知的局限性[4]。我们在这里考虑其中之一。
出版详情：Gao, Z., & Lin, L. (2021). 基于人工智能与无线网络通信的交互式装置艺术的智能集成。无线通信和移动计算，2021 年，文章 3123317。https://doi.org/10.1155/2021/3123317
随着科技与时代的发展，新媒体技术与互动装置艺术的发展也慢慢走入了我们观众的视野。它简直就是“无声的艺术”。公众不再像传统那样“隐退”，而是参与其中，与艺术家一起畅游在艺术的世界里。本文旨在研究人工智能与无线网络通讯在互动装置艺术中的应用。通过各种通讯设备的优化，各种算法的不断进步，加强我们互动装置艺术之间的沟通与联系。本文提出，随着人工智能与无线网络通讯的加入，艺术家与观众之间的互动可能会更加有趣，让我们的生活更加丰富多彩。本文的实验结果表明，在进行无线网络通信时，加入人工智能的智能算法的通信延迟率比不加入人工智能的智能算法低很多，说明它们能够更好的将信息传递到控制端。当受到外界影响时，无线网络通信的误码率会上升，但是加入人工智能算法在他的影响范围内，他的误码率上升明显没有那么高。在无线网络通信过程中，改进后的算法在能耗、通信延迟、误码率等方面肯定要优于未改进的算法。通过信号的增强、通信设备材料的选择，这些都是在不断进步，在这方面也在不断探索。与其他算法相比，ML算法的定位精度提升了70%、65%、30%左右。增加传输信号的节点数量，可以大大减少节点间的跳数，相应减少跳距误差，相应减少距离估算误差，提高定位精度。可以更快解决互动装置艺术的技术壁垒。