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您准备好准备新兴的汽车雷达卫星体系结构了吗？
• Support for features in Bluetooth ® 5.4 and earlier versions: – LE Coded PHYs (Long Range), LE 2Mbit PHY (high speed), advertising extensions, multiple advertisement sets, CSA#2, as well as backward compatibility with earlier Bluetooth ® Low Energy specifications • Bluetooth ® Channel Sounding technology support and Algorithm Processing Unit (APU) to enable high accuracy, low cost, and secure基于阶段的范围机制，用于距离估计。- APU可以实现距离距离信号处理算法的潜伏期和功率有效执行，包括FFT和超分辨率复杂算法，例如多个信号分类（音乐）•ARM®自定义数据扩展（CDE）指令（CDE）机器学习加速度加速的机器学习加速•完全合格的bluetooth®软件协议•简化的软件开发（SIFTING STACK）•SIFTY FOLESERICK SOTORTAR™SIDY™SOFTARE（SD）™™损失F3 kit（SD）™w 3 kit™kit t 3 MCUs: – Isolated HSM environment with a dedicated controller handling accelerated cryptographic and random number generation operations – Secure boot and firmware updates with the root of trust enabled by immutable system ROM – Arm ® Cortex M33 TrustZone-M based trusted execution environment support – Secure key storage support with HSM and TrustZone-M – Hardware fault sensors to mitigate low-cost, low-effort, non-invasive physical attack threats like voltage glitch injection – Dedicated AES-128 HW accelerator for handling timing critical link layer encryption/decryption operations • Ultra-low standby current with full 162KB SRAM retention and RTC operation that enables significant battery life extension, especially for applications with longer sleep intervals • Extended temperature support with the lowest standby current • Integrated BALUN and integrated RF switch to support both transmit and receive operations on the same RF即使在P版本中；因此，可以减少物质（BOM）董事会布局•蓝牙®低能量
深度强化学习基于学习的资源自适应...
*信函作者，rexcarry036@gmail.com摘要：本文介绍了一种新的基于深度学习的资源调度算法，用于在线视频聊天。该框架解决了MCU环境中资源分配效率和服务效率的问题。设计了一个全面的系统体系结构，并结合了统一的资源池和智能调度机制。深度强化学习模型采用了一个参与者批判性的网络结构，具有定制设计的状态空间和针对视频会议工作负载优化的奖励功能。该框架使用自适应资源分配和负载平衡技术来确保异质系统中的稳定性。实验结果表明，与传统方法相比有了显着改善，响应时间减少了35.2％，资源利用率增加了28.7％，性能提高了23.5％。带宽。该系统在最多1000个用户的高负载下保持一致的性能，同时确保服务99.99％。该解决方案提供了一种灵活而有力的方法来控制云视频会议，以及在交付大规模业务方面的潜在应用。关键词：深度强化学习；云计算；视频会议；资源调度。1。简介1.1云视频会议的背景云视频会议已成为现代企业和组织的重要交流工具。云技术的快速发展将视频会议过程转变为更复杂和灵活的解决方案[1]。这些系统使用云技术在管理计算和网络使用的同时提供高质量的视频通信服务。从传统MCU（多点控制单元）系统到基于云的体系结构的演变已经引入了资源利用率和系统可扩展性的显着改善。现代云视频会议平台采用分布式资源库，将各种MCU集成到统一的逻辑系统中[2]。此体系结构通过自动备份机制实现动态资源分配和改善系统可靠性。云计算和虚拟化技术的最新进展已使专门为视频会议应用程序设计的私有云解决方案的开发。与公共云替代方案相比，这些解决方案提供了增强的安全性，更好的资源控制和改善的服务质量。云计算与视频会议的集成也有助于实施智能资源管理策略[3] [4] [5]。1.2云视频会议系统中资源管理资源管理中的挑战提出了一些关键挑战。网络条件和用户需求的动态性质需要复杂的调度算法才能保持最佳性能[6]。一个重大的挑战是在分布式池之间有效地分配了MCU资源，同时确保了最小的延迟和最大资源利用。视频会议工作的差异反映了调度的难度。传统调度系统经常不同的会议可以具有不同的视频质量，参与者的数量和网络活动。