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RFID 入门 - Falken Secure Networks
Mario Cardullo 于 1973 年申请的美国专利 3,713,148 是现代 RFID 的第一个真正祖先；一种带内存的无源无线电转发器。最初的设备是无源的，由询问信号供电，并于 1971 年向纽约港务局和其他潜在用户进行了演示，它由一个带 16 位内存的转发器组成，可用作收费设备。Cardullo 的基本专利涵盖使用 RF、声音和光作为传输介质。1969 年向投资者提交的原始商业计划展示了其在交通运输（汽车车辆识别、自动收费系统、电子车牌、电子清单、车辆路线、车辆性能监控）、银行（电子支票簿、电子信用卡）、安全（人员识别、自动门、监视）和医疗（身份识别、患者病史）领域的应用。
Proprioceptive learning with soft polyhedral networks
抽象的本体感受是检测运动神经元的肢体姿势的“第六含义”。它需要在肌肉骨骼系统和感觉受体之间进行自然整合，这在现代机器人中具有挑战性，旨在以低成本的机械设计和算法计算，以轻巧，适应性和敏感设计。在这里，我们介绍了软性多面体网络，具有对物理相互作用的嵌入式视觉，能够通过学习动力学特征来适应性动力学和粘弹性本体感受。此设计使被动适应全态相互作用，这是通过嵌入内部的微型高速运动跟踪系统在视觉上捕获的。结果表明，软网络可以在动态相互作用中推断出具有0.25/0.24/0.35 N和0.025/0.025/0.025/0.025/0.025/0.034/0.006 nm的实时6D力和扭矩。我们还通过添加蠕变和放松修饰者来鉴定预测结果，在静态适应过程中将粘弹性纳入静态适应性。提出的软网络结合了设计，全型适应性和本体感受的简单性，具有高精度，使其成为机器人技术的多功能解决方案，以低材料成本，超过一百万个用于敏感和竞争性的和触摸基于触摸的几何形状重构等任务的循环超过一百万个。这项研究为自适应抓握，软操纵和人类机器人相互作用的软机器人提供了新的见解。
本地化废物减量网络、全球销毁网络和循环经济
自从 McDonough 和 Braungart (2002) 出版《从摇篮到摇篮：重塑我们的制造方式》以来，人们开始思考如何（重新）设计制造业以创造循环经济 (CE)。建立这些循环经济的核心目标是通过减少、再利用和回收生产、分销和消费过程中的材料，将经济增长与自然资源枯竭和环境退化脱钩 (Hvass 和 Pederson，2019 年；Murray 等人，2017 年)。关键在于从围绕材料和能源的线性流动配置的生产流程转向围绕资源使用和废物残留问题配置的循环或“闭环”系统 (Brydges，2021 年)。这需要从根本上改变产品的设计、生产和消费方式，以便将可持续性、闭环思维和消费后实践置于商业模式的核心 (Hvass 和
策略网络堆栈概述
社会住房战略论坛 参加这次会议非常重要。你知道，我们经常参加一些非常集中的会议，这些会议纯粹围绕我们的团队经理展开，或者只是讨论一些狭隘的主题。我们发现，这次会议的战略讨论范围要广得多，而且有很多人我们平时在会议上不会遇到。就我个人而言，这次会议的真正优势在于它有真正的目的，我不得不说这是我参加过的最好的会议之一。我们与人们举行了各种不同的商务会议，讨论某些主题。在快速交流中，我们有机会快速地与许多代表交谈，讨论我们作为一个组织可以做什么，同时也快速地谈论他们真正想要我们做什么。这个应用程序非常易于使用，所以你可以在一天开始时非常快速轻松地登录，这真的很好，我认为对我来说，最大的好处是人们可以在活动期间要求你开会。
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。
人工智能赋能的智能 6G 网络
随着智能终端和基础设施的快速发展，以及虚拟现实和增强现实、远程手术、全息投影等多样化应用的出现和丰富多彩的需求，现有网络（如4G网络和即将到来的5G网络）可能无法完全满足快速增长的流量需求。因此，工业界和学术界都已开始对6G网络进行研究。近年来，人工智能（AI）已成为6G网络设计和优化的新范式，具有很高的智能化程度。因此，本文提出了一种基于AI的6G网络智能架构，实现知识发现、智能资源管理、自动网络调整和智能服务发放，该架构分为四层：智能感知层、数据挖掘和分析层、智能控制层和智能应用层。然后，我们回顾并讨论了 AI 技术在 6G 网络中的应用，并阐述了如何利用 AI 技术高效、有效地优化网络性能，包括 AI 赋能的移动边缘计算、智能移动和切换管理以及智能频谱管理。我们重点介绍了 AI 赋能的智能 6G 网络未来的重要研究方向和潜在解决方案，包括计算效率、算法稳健性、硬件开发和能源管理。
数据通信和计算机网络
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空中网络的网络安全注意事项
摘要................................................................................................................................ III
国际媒体与网络杂志
摘要 在本研究中，我们探索了量子效应对突触活动的影响及其对神经过程确定性模型的影响。通过模拟大规模神经网络中的突触事件，我们展示了小概率量子事件如何积累并引入神经行为的变化。我们的模型结合了狄拉克 delta 函数来模拟突触概率的突然变化，在累积突触活动曲线中产生非线性的跷跷板效应。结果表明，即使是最小的量子效应，当扩展到人类大脑中大量的突触时，也会导致神经活动的显著分离。这些发现挑战了传统的确定性观点，表明神经过程——以及决策和运动——可能固有地包含随机性元素。这种概率观点与自由意志理论相一致，并强调需要进一步进行实证研究来验证量子力学在神经科学中的作用。我们的研究为理解量子效应和神经动力学之间的复杂相互作用提供了理论框架，为探索意识的本质和支配现实的基本原理开辟了新的途径。