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基于分布式卡尔曼滤波器的分布式计算解决方案，用于基于 WSN 的水管道监测中的泄漏检测
摘要：无线传感器网络 (WSN) 应用更倾向于本地计算和更少通信，这有助于解决大多数集中式 WSN 应用的高功耗和性能问题。在本研究中，我们提出了一种完全分布式的解决方案，其中仅通过传感器节点与其近邻节点之间的本地协作来检测供水网络中的泄漏，而无需通过几跳到集中式融合中心进行长距离传输。一种完整的方法包括设计、仿真和物理测量，展示了如何通过分布式卡尔曼滤波器实现分布式计算来提高泄漏检测的准确性，并介绍了功耗。物理实现的结果表明，分布式数据融合提高了泄漏检测的准确性，同时保持了 WSN 的使用寿命。
基于游戏的密码学
在此AFP条目中，我们展示了如何使用Crypthol Framework从文献中正式证明基于游戏的加密安全性概念，并正式证明了一些加密构造。除其他外，我们将随机甲骨文的概念，伪随机函数，不可预测的函数以及在所选的明文和/或ciphertext攻击下呈现不佳的加密方案。我们证明了随机排列/随机功能开关引理，Elgamal和Hashed Elgamal公共密钥加密方案的安全性以及具有伪随机函数的几种构造的正确性和安全性。我们的证据遵循Shoup [19]和Bellare和Rogaway [4]提倡的游戏风格，从中取了大多数示例。我们概括了他们的一些结果，以便可以在其他证据中重复使用。多亏了克里普托与伊莎贝尔的参数内部的集成，使用代表独立性理论可以很容易地为许多简单的啤酒花构成。
官方报告（Hansard）
成员出席了会议录的全部或部分内容：Ciara Ferguson夫人（主席）David Brooks先生（副主席）史蒂夫·艾肯（Steve Aiken）先生乔纳森·巴克利（Jonathan Buckley）先生乔纳森·巴克利（Jonathan Buckley）农业，环境和农村事务主席（弗格森女士）：我欢迎农业，环境和农村事务部供应链过渡分支的负责人伊莱恩·麦克罗里（Elaine McCrory）以及该部门的家禽肉，鸡蛋，鸡蛋，奶牛，葡萄酒和烈酒，啤酒，啤酒，啤酒，啤酒，霍普斯和Heaps和Hemp Policy Chance的负责人Samantha Swann。女士们，非常感谢您今天来。我邀请您介绍委员会。伊莱恩·麦克罗里（Elaine McCrory）女士（农业，环境和农村事务部）：非常感谢您，主席，早上好，伙计们。我感谢您有机会介绍委员会提议的欧盟法规，该法规旨在加强农民在食品供应链中的地位。我是Daera供应链过渡分支的负责人，我的作用是确保从传统的欧盟支持方案到新计划的平稳过渡，并向环境，食品和农村事务部（DEFRA）领导的保留政策和立法提供投入，以改善农业食品供应链的公平性。正如您所说，萨曼莎（Samantha）主席是家禽肉，鸡蛋，乳制品，葡萄酒和烈酒，啤酒花和大麻政策分支机构的负责人，她负责在这些地区列出的农产品的Daera政策和营销标准。拟议法规于2024年12月10日发布。委员会已经收到了Daera对拟议法规影响的初步评估的副本，但是如果我提供简要概述，这可能会有所帮助。它修改了三项欧盟普通农业政策（CAP）法规，其既定目的是加强农民在粮食供应链中的地位。该提案（如果采用）将对法规（EU）1308/2013，（EU）2021/2115和（EU）2021/2116进行修正。该法规修改了现有法规中有限数量的规定的各个方面，并试图通过简化认识生产者组织的规则来加强农民在农业食品供应链中的地位；加强有关农民与链中其他参与者之间合同的规则；制定有关使用跨部门的规则
用于自旋读出的电子级联
半导体量子点阵列中限制的电子同时具有电荷和自旋自由度。自旋提供了一种可控性好且寿命长的量子比特实现 [1,2]。点阵列中的电荷配置受库仑排斥力的影响，同样的相互作用使电荷传感器能够探测这种配置 [3]。本文表明，库仑排斥力可使初始电荷跃迁诱发后续电荷跃迁，从而引发电子跳跃的级联，就像倒下的多米诺骨牌一样。级联可以沿着量子点阵列在远远超出直接库仑排斥力影响的距离上传输信息。我们证明电子级联可以与泡利自旋阻塞 [4] 相结合，使用远程电荷传感器读出自旋。我们在 1.7 µs 内实现了 > 99.9% 的自旋读出保真度。基于级联的读出技术可以实现密集排列的二维量子点阵列的操作，并在外围放置电荷传感器。这种阵列的高连通性大大提高了量子点系统的量子计算和模拟能力。
睡眠：镇静比较图
指南：使用最低剂量，使用短/中间半寿命的代理来避免白天镇静，使用间歇性给药（2-4 x/wk），使用不超过3-4周，D/C逐渐逐渐使用，并注意篮板失眠症。考虑/排除法规：抑郁失眠可能是首先是SX，躁狂/低狂热，初级睡眠障碍（例如睡眠呼吸暂停）改变了睡眠周期和其他药物的使用（如表1所示，其他药物/药物的总剂量/变化时间/变化时间）。MISC产品：草药睡眠援助：valerian，啤酒花，花朵，普遍花； Naturarest：Valerian，St.Johns Wort，Catnip Herb；夜晚的草药茶：普遍花，洋甘菊，猫薄荷，啤酒花。对睡眠结构的影响很少。.官方适应症（TPB/FDA）或使用bz =苯并o地西epines di =药物相互作用se =副作用 *副作用 *t½平均（范围）（范围）半寿命 - 寿命：N中的PTS中的N n n in Prund互动而改变。
硫代锂锂中电荷转运的机理 - 虹膜
摘要：锂邻磷酸锂（Li 3 PS 4）已成为固态电池电池的有前途的候选人，这要归功于其高电导阶段，廉价的组件和较大的电化学稳定性范围。尽管如此，Li 3 PS 4中锂离子转运的显微镜机制远非充分理解，PS 4动力学在电荷运输中的作用仍然存在争议。在这项工作中，我们建立了针对最先进的DFT参考的机器学习潜力（PBESOL，R 2扫描和PBE0），以在Li 3 PS 4（α，α，β和γ）的所有已知阶段（α，α，β和γ）的所有已知阶段解决此问题，以实现大型系统大小和时间尺度。我们讨论了观察到的Li 3 PS 4的超级离子行为的物理来源：PS 4翻转的激活驱动了结构性过渡到高导电阶段，其特征在于Li地点的可用性增加以及锂离子扩散的激活能量的急剧降低。我们还排除了PS 4四面体在先前声称的超级离子阶段中的任何桨轮效应，这些阶段以前声称，由于PS 4 Flips的速率和Li-ion Hops在熔化以下的所有温度下，li-ion扩散。我们最终通过强调了Nernst -Einstein近似值以估计电导率的失败来阐明电荷转运中外部动力学的作用。我们的结果表明，对目标DFT参考有很强的依赖性，而PBE0不仅对电子带隙，而且对β-和α -LI 3 PS 4的电导率提供了最佳的定量一致性。
钥匙孔模式多层激光的同步加速器成像
摘要 - 构成物联网（IoT）的数十亿个对象，预计将生成量的数据量。各种自动化服务（例如监视）将在很大程度上取决于使用不同的机器学习（ML）算法。传统上，ML模型由集中式云数据中心处理，在该中心，IoT读数通过访问，地铁和核心层中的多个网络啤酒花将云卸载到云中。这种方法不可避免地会导致过度的网络功耗以及服务质量（QoS）降解，例如增加延迟。相反，在本文中，我们提出了一种分布式的ML方法，除了云外，还可以在IoT节点和雾式服务器等中介设备中进行处理。我们将ML模型抽象成虚拟服务请求（VSR），以表示深神经网络（DNN）的多个互连层。使用混合整数线性编程（MILP），我们设计了一个优化模型，该模型以能源有效的方式在云/雾网络（CFN）中分配DNN的层。我们评估了DNN输入分布对CFN性能的影响，并将这种方法的能效与基线的能源效率进行比较，在该基线中，在集中式云数据中心（CDC）中处理了所有DNN的所有层。
AI-WSN：基于蜂群的到达方向估计
人工智能 (AI) 技术是无线传感器网络 (WSN) 中能源利用的最重要考虑因素。AI 通过优化传感器节点的能耗来改变工业运营。因此，它对于提高传感器节点定位精度至关重要，尤其是在不平衡或 Ad-hoc 环境中。因此，本研究的目的是提高传感器节点经常遇到障碍物或障碍物的位置的定位过程的准确性。蜂群优化 (BSO) 算法用于分割传感器节点，以提高锚节点和未知节点对之间的到达方向 (DoA) 估计的准确性。即使在存在不平衡条件的情况下，涉及三个独立蜂群的所提出的 DoA-BSO 也可以识别合理的锚节点以及排列成簇的分段节点。为了获得预期结果，目标函数的设计考虑了锚节点和未知节点对的跳数、能量和传输距离等因素。研究在大规模 WSN 中使用传感器节点对进行，以确定 DoA-BSO 的定位精度。将 DoA-BSO 与传统方法进行比较时，元启发式算法的结果表明，它显著提高了节点的准确性和分割性。
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。