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特别报告 - 第 1 场网络组件
研究了几种改善直流断路器 (CB) 性能的方法。在论文 11254 中，通过选择包含介电屏障和分流板的管状腔体来获得更高的紧凑性，其原型为 3 kV/3 kA，可以升级到更高的电压。或者在论文 10584 中，通过在电动汽车充电系统中实施的电池断开单元的开关装置中引入混合气中的氢气而不是空气来减少电弧熄灭时间。论文 10897 中可调电流注入的设计和测试证实了在 100 A 至 20 kA 的大范围内中断故障电流的可行性，并且在闭合位置的损耗很低，断路时间的变化可以忽略不计。论文 10730 表明，有必要将基于电容器的阻尼电路与 IGBT 相结合，以处理直流中的开关浪涌。
卫星控制网络更新支持...
卫星控制网络 (SCN) 是美国国防部 (DOD) 下属的一个地基卫星控制系统，在管理越来越多的太空卫星系统方面发挥着关键作用。SCN 成立于 1959 年，支持国防部和其他政府机构运营的卫星的通信和控制。SCN 主要用于 (1) 支持卫星的发射和早期运行 (2) 跟踪和控制卫星；(3) 为翻滚或丢失的卫星提供紧急支持。国防部报告称，每个财年，SCN 支持总价值 140 亿美元的卫星发射，并通过紧急支持保留价值超过 40 亿美元的卫星。尽管其作用至关重要，但太空部队报告称，即使联邦机构发射了更多依赖该系统的卫星，SCN 的系统仍面临着维持和淘汰的挑战。SCN 的可用性对美国的导弹预警和情报收集等任务至关重要。
创新光学和无线网络全球...
为了满足 IOWN 用例的极端带宽和延迟要求，IOWN GF 定义了一个名为开放全光子网络 (APN) 的新网络，并于 2022 年初发布了其 Release 1 架构文档。APN 是一个基于波长交换的面向连接的网络，支持各种物理部署场景，包括在客户场所部署波长复用/交换节点的场景。这种部署灵活性来自 APN 的开放和分解架构，它定义了三个功能组件，分别是 APN-T（收发器）、APN-G（网关）和 APN-I（交换）。通过在通信端点之间动态创建光波长连接，APN 实现了非常高的速度和非常低的延迟的数据传输，例如数十/数百 Gbps 和不到一毫秒。通过这种方式，APN 将有效且高效地支持 IOWN GF 用例。
NETANTICIPATE：终极网络 AI 平台
支持的 ML 算法包括：1. 监督/分类 - AdaBoost、卷积神经网络 (CNN)、决策树、广义线性模型 (GLM)、K-最近邻 (KNN)、逻辑回归、多层感知器 (MLP)、朴素贝叶斯、随机森林、循环神经网络 (RNN)、支持向量回归 (SVM)、XGBoost。2. 监督/回归 - AdaBoost、卷积神经网络 (CNN)、决策树、广义线性模型 (GLM)、K-最近邻 (KNN)、线性回归、多层感知器 (MLP)、朴素贝叶斯、随机森林、循环神经网络 (RNN)、支持向量回归 (SVM)、XGBoost。 3. 时间序列/预测 - 自回归综合移动平均线 (ARIMA)、长短期记忆 (LSTM)、Prophet、Seq2Seq、时间卷积网络 (TCN)、NBeats、Autoformer、TCMF。4. 时间序列/异常 - 自动编码器、DBSCAN、椭圆包络、孤立森林、K-Means、一类 SVM。
基于高效深度网络模型的智能工厂机器视觉关键技术
现有的智能空间机器视觉技术大多面向具体应用，不利于知识共享和重用，大部分智能设备需要人参与控制，不能主动为人提供服务。针对以上问题，本研究提出基于深度网络模型的智能工厂，能够基于庞大的数据库进行数据挖掘和分析，使工厂具备自学习能力，在此基础上完成能耗优化、生产决策自动判断等任务。基于深度网络模型，提高了模型对图像分析的准确率。增加隐层数会导致神经网络出现误差，增加计算量，可根据模型特点选择合适的神经元个数。当IoU阈值取0.75时，其性能同比提升1.23%。由非对称多个卷积核组成的残差结构，不仅增加了特征提取层数，还可以让非对称图像细节得到更好的保留。训练好的深度网络模型识别准确率达到99.1%，远高于其他检测模型，其平均识别时间为0.175s。在机器视觉技术研究中，基于深度网络模型的智能工厂不仅保持了较高的识别准确率，还满足了系统的实时性要求。
MEP 国家网络™ 2023-2027 战略规划
制造业改变并维持着人们的生活。美国制造业的支柱是遍布全国的数以千计的中小型制造商 (SMM)。98.9% 的制造商拥有少于 500 名员工，它们构成了美国制造业的最大组成部分，并在我们国家的经济和社会福祉中发挥着至关重要的作用 1 。MEP 国家网络™ 与这些小型制造商的独特关系和工作产生了巨大的影响。通过与 SMM 的合作，我们创造了就业机会、拯救了企业、确保了金融稳定、支持了社区、成为大型制造商的供应链生命线并维持了美国的生活方式。我们提供了食物、让孩子们上大学、为家庭提供了医疗保健。我们已经做出了贡献。我们准备在未来做出更大的贡献。
净零排放网络
ESB Networks 是一家商业半国有公司，自 1999 年以来一直受公用事业监管委员会 (CRU) 监管。ESB Networks 通过 CRU 监督的“价格评估”14 流程制定投资计划。价格评估 14 确定了 ESB Networks 可以从电力客户那里收回的收入，每五年商定一次。CRU 价格评估 14 期明确规定了对 ESB Networks 作为配电系统运营商 (DSO)、配电资产所有者 (DAO) 和陆上输电资产所有者 (TAO) 的期望。当前价格评估 (PR5) 14 确定于 2020 年完成，从 2021 年到 2025 年。在制定这个五年计划时，ESB Networks 和 CRU 都考虑了支持经济增长、网络弹性和实现国家脱碳目标所需的开发和投资。
GESTRA的改进 - 用于监视低地球轨道中居民空间对象的分阶段阵列雷达网络
使用分阶段的阵列雷达用于空间情境意识提供了电子束转向和数字束形成的优势，从而可以在不同任务之间快速切换，例如形成搜索围栏和目标跟踪。通过德国实验空间监视和跟踪雷达盖斯特拉（Gestra），最近在弗劳恩霍夫（Fraunhofer）高频物理学和雷达技术研究所（Fhr）建造了一个系统。诸如Gestra之类的分阶段阵列雷达，由单独的接收器和发射器组成，可以启用准单位静态和偏爱操作模式。这种方法固有地提供了将Gestra扩展到多个，合作转移和接收单位网络的可能性。这样的系统会带来各种各样的机会，以提高空间监视的性能，同时鉴于信号处理和操作模式，也增加了方法论挑战。我们讨论了我们最近和正在进行的有关梯级雷达网络的调查，以进行太空监视，并根据Gestra报告即将实现此类系统的实现。
使用机器学习的人工神经网络
机器学习 (ML)，特别是基于人工神经网络 (ANN) 的算法，是数学、统计学、计算机科学和神经科学等不同学科交叉的研究领域。这种方法的特点是使用算法从大型异构数据集中提取知识。除了简要介绍基于 ANN 算法的 ML 之外，本文还将重点介绍其在社会科学中的可能应用，特别是其在数据分析程序中的潜力。在这方面，我们将提供三个社会数据应用示例，以评估 ML 在变量关系研究中的影响。最后，我们将比较 ML 与传统数据分析模型的潜力。
现代军事卫星通信网络的新领域
新地面系统现在正从静态网络迅速发展到动态网络。随着卫星逐渐由软件定义，新地面系统也随之适应。这意味着地面段将从传统的专用设备和器具转向与电信世界类似的虚拟化基础设施。通过虚拟化卫星通信地面段基础设施，网络运营商可以轻松、自动和动态地向其最终用户分配和交付资源。通过在整个网络架构中实施地面对应方使用的 3GPP 和 MEF 标准，将实现标准化和互操作性。一旦定义了统一的架构，就可以通过整个政府或军事网络的服务编排来简化服务和资源。