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计算机网络中的人工智能
本尼迪克特·弗雷德里克：计算机网络中的人工智能（人工智能在网络安全中的作用）硕士论文坦佩雷大学通信系统与网络硕士 2022 年 10 月 计算机网络中的人工智能 (AI) 在过去十年中不断涌现，革命性的发明在互联网领域创造了自动化和数字化。在人工智能的帮助下，计算机网络的布局以拓扑层的形式工作，添加了一个虚拟软件层，该软件层在机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 的帮助下运行人工神经网络 (ANN) 的预测算法。这篇论文描述了人工智能算法与新兴技术中人类认知行为复制之间的关系。人工智能在计算机网络中的优势包括自动化、数字化、物联网 (IoT)、数据集中化等。同时，最大的缺点是侵犯隐私和数据安全的道德问题。论文进一步讨论了人工智能使用许多安全协议（包括下一代防火墙）来防止安全违规。软件网络分析 (SNA) 和软件定义网络 (SDN) 在计算机网络中的人工智能中发挥着重要作用。本论文旨在分析人工智能算法的发展与各种新兴技术中人类认知行为的复制之间的关系。软件网络分析 (SNA) 和软件定义网络 (SDN) 是计算机网络人工智能的重要组成部分。本论文的目的是研究人工智能算法与网络安全之间的关系。本论文分析了两个主要方面，即人工智能在计算机网络中的作用以及人工智能如何帮助保护计算机网络以应对现代网络威胁。如今，安全性已成为主要关注点之一，每天生产网络都会受到数千次不同规模的攻击，如果没有配置和采取适当的网络安全措施，许多网络可能会受到损害。由于人机交互减少以及尽量减少重复任务的趋势，网络虚拟化、云计算在过去几年中呈指数级增长。当今世界的数据比几十年前更加重要，这是因为今天一切都在向数字化发展，世界各地都制定并实施了适当的信息安全政策，以确保数据的保护。欧洲有自己的通用数据保护条例 (GDPR)，该条例确保每家处理数据的公司都采取某些措施来确保数据受到保护，其中还包括实施正确的网络安全措施，以便合适的人可以访问敏感信息。本论文涵盖了人工智能对计算机网络和网络安全的全面影响。
人工神经网络和深度学习
奥卢应用科学大学信息与通信技术、软件开发 姓名：Seila Laakso 标题：人工神经网络和深度学习及其在未来应用开发中的可能性和局限性 指导老师：Jukka Jauhiainen 学期和完成年份：2022 年秋季 页数：39 本论文以研究文章的形式讨论了人工神经网络的历史、结构和用途。论文的开头对人工智能进行了一般性的讨论：例如它的不同层次和历史。本节还提供了有关智能（尤其是人工智能）的定义的信息。论文的第三部分讨论了人工神经网络。本节详细介绍了神经网络的结构并讨论了其运行原理。本节还讨论了神经网络学习的不同方式，并回顾了与人工神经网络技术相关的最常见术语。最后部分讨论了人工神经网络的特性。它的局限性以及其使用的好处和可能性。本节还介绍了人工神经网络在各个工业领域应用的实际案例。论文使用了大量各个领域的研究材料，并参考了几本研究人工智能的大量教科书。所用材料包括印刷文献和在线材料。论文的结论是：在不久的将来，神经网络技术的发展正在加速，新的创新不断涌现。技术中需要开发的问题包括其不可预测性和黑箱式的运行原理，这使得诊断和修复潜在问题变得困难。论文附有一个名为ProGAN DaliA的人工智能项目的最终报告。该项目是作为这篇毕业论文的一部分进行的。 ProGAN DaliA 是一个渐进式生成对抗神经网络，可以根据给定的图像数据创建新的艺术作品。关键词：神经网络、深度学习、人工智能、图像识别、AI、感知器
Savo Glisic - 无线量子网络
作为对更高数据速率不断增长的需求的解决方案的一部分，无线通信正朝着越来越高的频率发展，包括毫米波和太赫兹波段。与此同时，量子物理学正在试验亚光、太赫兹甚至更低波段上的量子态传输。为了预期量子计算机网络和无线网络上量子密钥分发 QKD 的发展，需要设计工具来优化异构网络，尽可能无缝地融合这两种技术。
3D卷积神经网络中的位置 - 元素 - 周期性注意
摘要 - 认识到人类的感受在我们的日常交流中起着至关重要的作用。神经科学表明，不同的情绪状态在不同的大脑区域，EEG频带和时间邮票中表现出不同程度的激活。在本文中，我们提出了一种新颖的结构，以探索脑电图识别的内容丰富的脑电图特征。所提出的模块由PST注意表示，由位置，光谱和时间关注模块组成，以探索更具歧视性的EEG特征。特别是位置注意模块是为了捕获空间维度中不同情绪刺激的激活区域。频谱和时间注意模块分别分别分配了不同频带和时间切片的权重。我们的方法是自适应和有效的，可以作为模块中的插件插入3D卷积神经网络（3D-CNN）中。我们在两个现实世界数据集上进行实验。3D-CNN与我们的模块相结合实现了有希望的结果，并证明PST注意力能够捕获EEG的情感识别的稳定模式。索引术语：脑电图，注意力，情感识别，3D-CNN
财务网络中的战略违约
We would like to thank Rabah Amir, Francis Bloch, Gabrielle Demange, Maria Garcia-Alonso, Sanjeev Goyal, Matthew Elliott, Maia King, Judith Payne, Zaki Wahhaj, Kathy Yuan, Marco van der Leij, and participants at seminars at Amsterdam, Bath, Cambridge, Glasgow, LSE, Malaga, NYU阿布达比，巴黎，萨拉曼卡以及几次讲习班和会议，以获取宝贵的评论。
用于更改功能大脑网络的学位分布的网络模型
摘要：这项研究的目的是研究功能性脑网络的学位分布。特定的功能性脑网络是由三组参与者的fMRI测量构建的，即年轻的健康参与者，老年人健康的参与者和患有阿尔茨海默氏病的老年参与者。功能性脑网络是为随着时间的时间相关的三个不同相关阈值而构建的。我们已经注意到，当相关阈值降低时，度分布的特征会改变。为了解释与相关阈值的价值变化的程度分布变化，我们创建了两个不同但相关的网络模型。至关重要的因素两个模型都包含的噪声越来越大，随着体素活性相关阈值的降低，这在我们的模型中对应于功能网络的体素节点之间的随机相关数量的增加。模型说明了根据网络增长和边缘添加过程降低相关阈值，该度分布的最初无标度特征如何变化。两个模型以优先和随机边缘添加方式差异，而第二个模型是第一个模型的重新构造。平均而言，第二个模型可以与数据更好地定量匹配。据我们所知，这种功能性的大脑网络模型，考虑到相关阈值作为独立变量以前尚未引入。
可解释的 CNN 注意力网络 (C-...
在本文中，我们提出了三种可解释的深度学习架构，根据语言能力自动检测阿尔茨海默病患者。这些架构使用：（1）仅词性特征；（2）仅语言嵌入特征和（3）通过统一架构同时使用这两个特征类。我们使用自注意力机制和可解释的一维卷积神经网络 (CNN) 来生成两种类型的模型行为解释：类内解释和类间解释。类间解释捕获该类中每个不同特征的相对重要性，而类间解释捕获类之间的相对重要性。请注意，尽管我们在本文中考虑了两类特征，但由于该架构具有模块化，因此很容易扩展到更多类。大量的实验和与最近的几个模型的比较表明，我们的方法优于这些方法，准确率为 92.2%，F1 分数为 0。 952 在 DementiaBank 数据集上，同时能够生成解释。我们通过示例展示如何使用注意力值生成这些解释。
神经网络中的激活函数
摘要——人工神经网络的灵感来源于人类大脑和大脑中的神经元网络。信息通过神经突触连接从一个神经元处理并传递到另一个神经元。同样，在人工神经网络中，不同层的细胞排列并相互连接。神经网络内层的输出/信息被传递到下一层，最后传递到最外层，产生输出。外层的输入为内层的输出提供非线性，以便进一步处理。在人工神经网络中，激活函数非常重要，因为它们有助于学习和理解输入和相应输出之间的非线性和复杂映射。
无线网络和移动数字笔记...
目标：本课程的主要目标是让学生掌握理解和使用通用通信环境的通信组件所需的能力。UNIT-1 网络拓扑和蜂窝通信简介。HIPERLAN：协议架构。 WLAN：红外与无线电传输、基础设施和自组织网络、IEEE 802.11。GSM：移动服务、系统架构、无线电接口、协议、定位和呼叫、切换、安全性和新数据服务。移动计算：MC 简介、新应用、限制和架构。UNIT-2（无线）介质访问控制：专用 MAC（隐藏和暴露终端、近端和远端终端）的动机、SDMA、FDMA、TDMA、CDMA。GSM 的 MAC 协议、防撞（MACA、MACAW）协议移动 IP 网络层：IP 移动 IP 网络层、数据包传送和切换管理、位置管理注册、隧道和封装、路由优化、动态主机配置协议 (DHCP)。
商业无线网络： - CTIA
为了使美国充分发挥无人机的潜力，政策制定者和行业需要共同努力，打造一个鼓励商业无人机部署的监管环境。在接下来的几个月里，政策制定者将解决一个关键问题：确定无人机如何通信——彼此之间、与其他设备之间、与周围环境之间——然后创建反映这一决定的标准和流程。值得庆幸的是，答案很明确：政策制定者应该支持使用商业无线网络进行无人机通信。这些网络由授权频谱提供支持，提供安全商业无人机应用所需的覆盖范围、可靠性、安全性和服务质量。