XiaoMi-AI文件搜索系统
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联合电信枢纽6G研究合作基金（THRPF）
在切达（Cheddar），我们试图将新项目与我们的三个一般研究支柱保持一致：1。新兴电信系统，2。可持续系统和3。以人为中心的系统。We encourage the co-creation of new ideas in the fields such as: Multi-access Edge Computing (MEC), Intelligent Cloud-Native RAN, Cloud Native Networked Control Systems, Digital Twins, Foundational Models, 6G Carbon-Neutrality, ISAC, Green AutoML, Trustworthy AI in Network Optimisation, Formal Verification, Network Intelligence Privacy, Security and Post-Quantum.Joiner将在代表性条件和规模下对电信研发的实验验证，以推动影响力的结果。Joiner将提供国家分布式基础设施，以支持增强的实验，协作和开发电信R＆D。最初，我们的目标是结合10个大学研究实验室和Sonic Lab（数字弹射器），以促进整个学术界的合作，同时使行业与中小企业参与实验研究。这样的测试床对于支持电信研发至关重要，以解决跨技术（软件和硬件）的端到端挑战，复杂性和共同依赖性，这是对未来网络的核心挑战，并且是6G开发的关键重点。
联合电信枢纽6G研究合作基金（THRPF）
在切达（Cheddar），我们试图将新项目与我们的三个一般研究支柱保持一致：1。新兴电信系统，2。可持续系统和3。以人为中心的系统。We encourage the co-creation of new ideas in the fields such as: Multi-access Edge Computing (MEC), Intelligent Cloud-Native RAN, Cloud Native Networked Control Systems, Digital Twins, Foundational Models, 6G Carbon-Neutrality, ISAC, Green AutoML, Trustworthy AI in Network Optimisation, Formal Verification, Network Intelligence Privacy, Security and Post-Quantum.Joiner将在代表性条件和规模下对电信研发的实验验证，以推动影响力的结果。Joiner将提供国家分布式基础设施，以支持增强的实验，协作和开发电信R＆D。最初，我们的目标是结合10个大学研究实验室和Sonic Lab（数字弹射器），以促进整个学术界的合作，同时使行业与中小企业参与实验研究。这样的测试床对于支持电信研发至关重要，以解决跨技术（软件和硬件）的端到端挑战，复杂性和共同依赖性，这是对未来网络的核心挑战，并且是6G开发的关键重点。
6G智能感知与导航技术
感知是满足即将到来的6G应用场景多样化需求的基础能力，能够实现环境数据的检测和识别。现代遥感（RS）技术具有观测范围广、速度快、周期短等特点，广泛应用于农业、环境监测、灾害预防、测绘、城市建设和管理。它们的部署大大提高了人类的生产力和生活质量。随着通信和传感技术的进步，集成感知和通信（ISAC）的概念引起了人们的关注，有望提高系统频谱效率、硬件利用率和信息处理效率，同时无缝融合传感和通信功能。导航感知（NS）技术在这一领域也发挥着至关重要的作用。此外，为了满足未来多样化应用场景的需求，集成通信、导航和遥感的概念日益兴起。近年来，人工智能（AI）不断演进，已进入感知智能的领域。将AI应用于感知场景，有望大幅提升感知能力和识别准确率。本期特刊诚邀相关领域的研究人员、从业人员、学者投稿，展示他们的研究成果，深入探讨6G辅助智能感知技术的最新研究现状。
2021 年前线捍卫者全球分析
阿富汗 Bismillah Adel Aimaq Adel Nang Khalil-ur-Rahman Narmgo Yusuf Khpolwak Abdul Sabur Karimi Haji Aminullah Rahimi Samad Paktin Sayed Murtaza Sadat Khalil Ahmad Khair Khah Naser Abdul Rahman Fani Safiullah Fawad Abdul Rahmad Mawin Zhowandy Helamand Frozan Safi Hijratullah Khogyani Eng.穆罕默德纳维德·伊姆达杜拉哈姆达尔·奈克·阿迈勒 阿根廷 埃利亚斯·加雷 孟加拉国 穆什塔克·艾哈迈德·莫希布·乌拉 巴西 卢卡斯·多斯桑托斯 费尔南多·多斯桑托斯·阿劳霍 埃尔索·桑德罗·塞奎拉·阿尔米尼 伊萨克·坦贝·盖鲁萨·雷斯 马西奥·韦洛索·达席尔瓦 马达莱娜·莱特·埃马纽利 卡罗莱纳·巴博萨·弗拉戈索·林道夫·科斯马斯基 玛丽亚·达·卢斯 贝尼西奥·雷金纳尔多·阿尔维斯安东尼奥·贡萨尔维斯·迪尼兹·何塞弗朗西斯科·德·苏萨阿劳霍·何塞·卡洛斯·阿德里亚诺·瓦格纳·罗马奥·达·席尔瓦·阿马里尔多·阿帕雷西多·罗德里格斯·阿马拉尔·何塞·斯托科·凯文·费尔南多·霍兰达·德·苏扎·埃德瓦尔多·桑托斯·科尔代罗·亚历克斯·巴罗斯·桑托斯·达席尔瓦·杰瓦尼·罗德里格斯·泽维尔·列维斯·曼努埃尔·奥利韦罗·拉莫斯·罗伯托·穆尼兹·坎珀·卡洛斯·阿尔贝托·佩雷拉·埃斯特维斯·拉斐尔·加斯帕里尼·特德斯科·乔斯迭戈·罗杰里奥·杜克·多斯桑托斯（又名Juliea Madsan）布基纳法索 Rory Young
海上关键基础设施中的网络安全
AI Artificial Intelligence AIS Automatic Identification System CCTV system Closed Circuit Television CI Critical Infrastructure CII Critical Information Infrastructure CISO Chief Information Security Officer COP Code of Practice COSCO China Ocean Shipping Company CSA Cyber Security Assessment CSI Container Security Initiative CSIRT Computer Security Incident Response Team CSO Company Security Officer CSP Cyber Security Plan CYSO Cyber Security Officer DA Designated Authorities DDoS (Distributed) Denial of Service DSP Digital Service Providers ECDIS Electronic Chart Display and Information System EEAS European External Action Service EMCIP European Marine Casualty Information Platform EMSA European Maritime Safety Agency ENISA European Union Agency for Cyber Security EUMSS European Maritime Security Strategy GDPR General Data Protection Regulation GMDSS Global Maritime Distress and Safety System GMN Global MTCC Network IACS International Association of Classification Societies IAPH International Association of Ports and Harbours IBC code国际船舶建设和设备国际携带危险化学品的船只工业控制系统ICT信息通信技术ILO国际劳动组织IMDG国际海事危险危险商品国际海事组织IMSBC代码国际海事货运货物IOT IOT IOT IOT IOT IONT地中海运输公司
更安全的学习自主系统的正式验证
R. S. Boyer和J. S. Moore。Boyer-Moore定理卖者。https://www.cs.utexas.edu/users/moore/best- indeas/nqthm/index.html。D. Cofer，R。Sattigeri，I。Amundson，J。Babar，S。Hasan，E。W。Smith，K。Nukala，D。Osipychev，M。A。Moser，J。L。Paunicka，D。D。D. D. Margineantu，L。Timmerman，L。Timmerman，and J. Q. Q. Q. stringfield。具有运行时保证的碰撞避免神经网络的飞行测试。2022年IEEE/AIAA 41st Digital Avionics Systems会议（DASC），第1-10页，2022年9月。R. Desmartin，G。O。Passmore，E。Komendantskaya和M. Daggit。 CheckInn：Imandra中的范围范围神经网络验证。 在第2022页中：第24届国际宣言节目原则和实践研讨会，佐治亚州第比利斯，9月20日至2022年，第3：1-3：14页。 ACM，2022。 S. Grigorescu，B。Trasnea，T。Cocias和G. Macesanu。 对自动驾驶的深度学习技术的调查。 Field Robotics Journal，37（3）：362–386，2020。 ISSN 1556-4967。 W. A. Hunt，M。Kaufmann，J。S。Moore和A. Slobodova。 使用ACL2进行工业硬件和软件验证。 皇家学会的哲学交易A：数学，物理和工程科学，375（2104）：20150399，2017年9月。 O. Isac，C。W。Barrett，M。Zhang和G. Katz。 通过证明生产的神经网络验证。 2022计算机辅助设计（FMCAD）中的形式方法，第38-48页，2022年。 K. D. Julian，J。Lopez，J。S. Brush，M。P. Owen和M. J. Kochenderfer。 飞机避免碰撞系统的政策压缩。R. Desmartin，G。O。Passmore，E。Komendantskaya和M. Daggit。CheckInn：Imandra中的范围范围神经网络验证。在第2022页中：第24届国际宣言节目原则和实践研讨会，佐治亚州第比利斯，9月20日至2022年，第3：1-3：14页。ACM，2022。S. Grigorescu，B。Trasnea，T。Cocias和G. Macesanu。对自动驾驶的深度学习技术的调查。Field Robotics Journal，37（3）：362–386，2020。ISSN 1556-4967。W. A.Hunt，M。Kaufmann，J。S。Moore和A. Slobodova。 使用ACL2进行工业硬件和软件验证。 皇家学会的哲学交易A：数学，物理和工程科学，375（2104）：20150399，2017年9月。 O. Isac，C。W。Barrett，M。Zhang和G. Katz。 通过证明生产的神经网络验证。 2022计算机辅助设计（FMCAD）中的形式方法，第38-48页，2022年。 K. D. Julian，J。Lopez，J。S. Brush，M。P. Owen和M. J. Kochenderfer。 飞机避免碰撞系统的政策压缩。Hunt，M。Kaufmann，J。S。Moore和A. Slobodova。使用ACL2进行工业硬件和软件验证。皇家学会的哲学交易A：数学，物理和工程科学，375（2104）：20150399，2017年9月。O. Isac，C。W。Barrett，M。Zhang和G. Katz。通过证明生产的神经网络验证。2022计算机辅助设计（FMCAD）中的形式方法，第38-48页，2022年。K. D. Julian，J。Lopez，J。S. Brush，M。P. Owen和M. J. Kochenderfer。 飞机避免碰撞系统的政策压缩。K. D. Julian，J。Lopez，J。S. Brush，M。P. Owen和M. J. Kochenderfer。飞机避免碰撞系统的政策压缩。2016 IEEE/AIAA 35届数字航空电子系统会议（DASC），第1-10页，2016年9月。K. Kanishev。 imandra界面到机器人OS：第一部分I. https：//medium.com/imandra/imandra-intra-intra-intra-intra-intra-intra-intra-intra-os-part-os-part-i-9f388888888888888888c5c3a1。 G. Katz，C。W。Barrett，D。L。Dill，K。Julian和M. J. Kochenderfer。 Reluplex：用于验证深神经网络的有效SMT求解器。 在R. Majumdar和V. Kuncak中，编辑，计算机辅助验证-29届国际会议，2017年，德国海德堡，2017年7月24日至28日，会议记录，第一部分，计算机科学讲义的第10426卷，第97-117页。 Springer，2017年。 G. O. Passmore。 在金融算法的形式方法的工业化中学到的一些经验教训。 在M. Huisman，C.Păsăreanu和N. Zhan中 Springer International Publishing。 ISBN 978-3-030-90870-6。 C. Szegedy，W。Zaremba，I。Sutskever，J。Bruna，D。Erhan，I。J。Goodfellow和R. Fergus。 神经网络的有趣特性。 Corr，2013年12月。K. Kanishev。imandra界面到机器人OS：第一部分I. https：//medium.com/imandra/imandra-intra-intra-intra-intra-intra-intra-intra-intra-os-part-os-part-i-9f388888888888888888c5c3a1。G. Katz，C。W。Barrett，D。L。Dill，K。Julian和M. J. Kochenderfer。 Reluplex：用于验证深神经网络的有效SMT求解器。 在R. Majumdar和V. Kuncak中，编辑，计算机辅助验证-29届国际会议，2017年，德国海德堡，2017年7月24日至28日，会议记录，第一部分，计算机科学讲义的第10426卷，第97-117页。 Springer，2017年。 G. O. Passmore。 在金融算法的形式方法的工业化中学到的一些经验教训。 在M. Huisman，C.Păsăreanu和N. Zhan中 Springer International Publishing。 ISBN 978-3-030-90870-6。 C. Szegedy，W。Zaremba，I。Sutskever，J。Bruna，D。Erhan，I。J。Goodfellow和R. Fergus。 神经网络的有趣特性。 Corr，2013年12月。G. Katz，C。W。Barrett，D。L。Dill，K。Julian和M. J. Kochenderfer。Reluplex：用于验证深神经网络的有效SMT求解器。在R. Majumdar和V. Kuncak中，编辑，计算机辅助验证-29届国际会议，2017年，德国海德堡，2017年7月24日至28日，会议记录，第一部分，计算机科学讲义的第10426卷，第97-117页。Springer，2017年。G. O. Passmore。在金融算法的形式方法的工业化中学到的一些经验教训。在M. Huisman，C.Păsăreanu和N. Zhan中Springer International Publishing。ISBN 978-3-030-90870-6。 C. Szegedy，W。Zaremba，I。Sutskever，J。Bruna，D。Erhan，I。J。Goodfellow和R. Fergus。 神经网络的有趣特性。 Corr，2013年12月。ISBN 978-3-030-90870-6。C. Szegedy，W。Zaremba，I。Sutskever，J。Bruna，D。Erhan，I。J。Goodfellow和R. Fergus。神经网络的有趣特性。Corr，2013年12月。
在线教师发展计划 (FDP) ...
关于 FDP：5G/6G 通信和信号处理应用的人工智能 (AI) FDP 重点介绍人工智能在 5G/6G 通信和信号处理领域的影响。AI 技术广泛应用于许多应用，例如基于 5G/6G 的无线通信、信号处理、生物医学图像处理、计算机视觉、自然语言处理等。本课程将介绍 AI 的基础知识和研究领域，以及其在 5G/6G 通信和信号处理中的应用。它将有助于提升印度各工程院校教职员工的专业知识和能力。专家涵盖了一系列当代计算主题，并提供强大的理论基础，并培养批判性分析和实践技能。该 FDP 旨在传授知识并培训 AI 工程方面的基础知识以及对最近使用 5G/6G 进行通信和使用 AI 的信号处理应用的见解。主要课程内容： 图像处理、计算机视觉、信号分类、统计信号处理、信号处理技术和基于 5G/6G 的无线通信技术和应用的简介。 机器学习基础、数据预处理和数据可视化。监督和无监督学习方法、神经网络和应用。 深度学习方法简介，以及基于 DL 的其他架构及其应用。 用于信号处理、计算机视觉、语音处理和 5G/6G 通信系统的 CNN 架构。 电路设计中的 AI、天线系统设计中的 ML/DL、软件定义无线电、认知无线电中信号处理的机器学习。 MIMO 系统、系统设计中的去耦电路、双工系统、mWave 通信。 ISAC、无人机通信、5G/6G 通信技术、量子通信。 农业无人机、医疗保健人工智能、脑机接口、情绪识别。 用于生物医学成像和信号处理、EEG/ECG 信号处理和非侵入性医疗应用的 AI/ML。 Tensor Flow/Keras/PyTorch/Jupyter 和 Colab 的基础知识。 使用 Python/MATLAB 进行数据预处理和数据可视化。 案例研究，使用 Python/MATLAB 进行动手实践。 负责本课程的教师：本课程将由 NIT Warangal 的教师负责；来自 IIT/NIT/IIIT 相关领域的学者受邀在本课程中授课。来自行业的演讲者也有望作为课程的一部分进行演讲。
在线教师发展计划 (FDP) ...
关于 FDP：5G/6G 通信和信号处理应用的人工智能 (AI) FDP 重点介绍人工智能在 5G/6G 通信和信号处理领域的影响。AI 技术广泛应用于许多应用，例如基于 5G/6G 的无线通信、信号处理、生物医学图像处理、计算机视觉、自然语言处理等。本课程将介绍 AI 的基础知识和研究领域，以及其在 5G/6G 通信和信号处理中的应用。它将有助于提升印度各工程院校教职员工的专业知识和能力。专家涵盖了一系列当代计算主题，并提供强大的理论基础，并培养批判性分析和实践技能。该 FDP 旨在传授知识并培训 AI 工程方面的基础知识以及对最近使用 5G/6G 进行通信和使用 AI 的信号处理应用的见解。主要课程内容： 图像处理、计算机视觉、信号分类、统计信号处理、信号处理技术和基于 5G/6G 的无线通信技术和应用的简介。 机器学习基础、数据预处理和数据可视化。监督和无监督学习方法、神经网络和应用。 深度学习方法简介，以及基于 DL 的其他架构及其应用。 用于信号处理、计算机视觉、语音处理和 5G/6G 通信系统的 CNN 架构。 电路设计中的 AI、天线系统设计中的 ML/DL、软件定义无线电、认知无线电中信号处理的机器学习。 MIMO 系统、系统设计中的去耦电路、双工系统、mWave 通信。 ISAC、无人机通信、5G/6G 通信技术、量子通信。 农业无人机、医疗保健人工智能、脑机接口、情绪识别。 用于生物医学成像和信号处理、EEG/ECG 信号处理和非侵入性医疗应用的 AI/ML。 Tensor Flow/Keras/PyTorch/Jupyter 和 Colab 的基础知识。 使用 Python/MATLAB 进行数据预处理和数据可视化。 案例研究，使用 Python/MATLAB 进行动手实践。 负责本课程的教师：本课程将由 NIT Warangal 的教师负责；来自 IIT/NIT/IIIT 相关领域的学者受邀在本课程中授课。来自行业的演讲者也有望作为课程的一部分进行演讲。
商业空间系统网络安全国际技术标准 - 行动呼吁
近来，太空网络安全受到广泛关注，从政策智库[1,29]到商业会议[2]等各类论坛都在讨论这一问题。在最近发生广为人知的 ViaSat 网络攻击[3]之后，公众对太空网络安全挑战的认识有所提高。此外，近年来，太空网络安全利益共同体急剧扩大，DEFCON 大会上航空航天村[4]的普及以及空间信息共享与分析中心 (ISAC) [5]的迅速崛起就是明证。在美国以外，随着 CYSAT 等重大活动的举办以及参与太空网络安全挑战的新兴商业生态系统[6]，人们对太空网络安全的兴趣也日益浓厚。鉴于商业太空公司面临越来越大的压力，需要承认和应对网络威胁，人们对太空网络安全的兴趣和紧迫性并不令人意外。不仅威胁形势随着新的地缘政治紧张局势和行为者而演变，而且由于“新太空”系统的数字化性质，故障模式和攻击面也显著增加。目前流行的模块化太空系统作为商用现货产品出售，特别容易受到攻击，迄今为止已证实存在多起此类攻击[7]。太空系统的数字化带来了新的机器人技术和概率自主性，这为任务网络安全带来了另一层挑战，例如有保证的和值得信赖的自主性[8]。与其他关键基础设施技术类似，太空系统的数字化转型也增加了它们遭受网络攻击的脆弱性。太空系统的性质在不断演变，其任务背景也在不断演变。以前被认为负担不起且技术上不切实际的太空任务已不再是科幻小说中的事情。太空服务、组装和制造就是这样一种任务，预计在未来十年将变得司空见惯，具有独特的网络风险状况[9]。发射服务提供商多元化，从财务角度来看也被认为是不切实际的，但这种多元化不仅可行，而且是一个蓬勃发展的市场。在私人资本投资的推动下，初创公司满怀热情地进入该领域。任务的多样性、支持任务的组织以及底层技术堆栈的进步代表着该领域的转折点。鉴于当前的市场和威胁形势，需要采取战略性和系统性的努力，以严格的技术方式应对新的任务网络安全挑战。当前的进展速度要求我们努力妥善记录和讨论技术网络安全需求，以保持该领域的稳健性。本文呼吁太空系统界采取行动，组建一个技术标准委员会，为商用现货 (COTS) 模块化太空系统技术定义网络安全技术要求，涵盖地面段、空间段、用户段、链路段和整个系统的集成层。这样的标准将有助于解决当今商业太空界存在的巨大网络安全漏洞。
Immunobiochem宣布与Immunogen的多目标许可证和期权协议，以开发下一代抗体 - 药物偶联，202年7月24日
免疫原料宣布宣布与免疫原的多目标许可和期权协议，以开发下一代抗体抗体抗体 - 药物结合，2023年7月24日，2023年7月24日在加拿大的多伦多，加拿大的免疫核心公司，私人持有的生物武器公司的私人持存的生物武器公司集中在独特的肿瘤目标上，并与新颖的肿瘤定向，并宣布了一致性，并宣布了卖空，该公司宣布的卖空是一种卖空，该公司宣布的卖空，一家卖空，，卖给了五价Inc.（NASDAQ：IMGN）是抗体 - 药物缀合物（ADC）扩展领域的领导者，以推动新颖的一流ADC。该协作将将免疫原的专有连接器和有效载荷技术与针对特定靶标的免疫抗体的抗体结合在一起。作为协议的一部分，免疫原将向免疫化学支付预付费用，以换取针对针对特定未公开目标的现有抗体的独家许可。免疫化学将有资格根据预先指定的开发，监管和商业里程碑的实现来获得里程碑付款和特许权使用费。免疫原将与临床前活动的免疫化学合作，免疫机将对该计划的未来临床开发和商业化活动承担责任。免疫原还可以选择根据免疫化学进行的某些临床前工作选择其他靶标和抗体来许可。如果免疫原选择行使此选项，Immunobiochem将获得期权行使付款，免疫原将对与该计划相关的所有随后的研发承担责任。ImmunoBiochem's research and development is focused on the cancer cell secretome - the totality of proteins secreted by cancer cells - with the goal of discovering novel cancer targets in the tumor microenvironment (TME) with unique biology that can be exploited for the selective targeted delivery of potent chemotherapeutic and immunomodulatory payloads with potentiated biological therapeutics to a variety of cells within the TME, including癌细胞，支持基质和不同的免疫系统细胞。这种新的目标可以帮助克服与实体瘤异质性，大分子渗透和靶标介导的耐药机制相关的挑战。免疫方法基于这种新型的ADC和免疫刺激性抗体 - 药物结合物（ISAC），基于这种新型的癌症秘密型靶向生物学，具有在可怕的实体瘤中，包括三重阴性乳腺癌和胰腺癌。“免疫原化学对全球领先的ADC公司之一免疫原将有助于催化我们正在发展的独特科学和资产，以促进新型策略，以解决难以解决的严格实体瘤，尤其是对于缺乏常见的肿瘤靶标的患者，” Immununobiobiochem首席执行官Anton Neschadim博士说。“这种伙伴关系验证了我们的差异思维，并将使免疫化学能够大大扩展其发现平台和创新管道。” Immunogen临床开发和转化科学副总裁Eric Westin表示：“我们很高兴与Immunobiochem合作，为ADC带来了一种新颖的肿瘤靶向方法。”“本协议反映了我们致力于通过战略合作伙伴来利用富裕的IP投资组合，以进一步振兴我们的研究和发展以支持我们的管道。”