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数字孪生 RAN 用例研究报告
随着业界和学术界的研究界继续塑造第六代 (6G) 无线网络的范围，显然许多新颖的应用和服务将在其初期出现，包括扩展现实、沉浸式多媒体、全息通信、网络和计算融合、多维感知、普适智能、工业 4.0 及以后的连接 [1]。基于人工智能 (AI)/机器学习 (ML) 的无线接入网络 (RAN) 自动化、管理、编排和优化技术是 O-RAN 架构基础的关键因素，也是未来 6G 演进的关键支持技术之一。事实上，非实时 (Non-RT) 和近实时 (Near-RT) RAN 智能控制器 (RIC) 目前是这些支持 RAN 智能的技术的两个主要主机。然而，在 AI/ML 驱动的解决方案能够大规模商业部署并开始在未来创造真正的商业价值之前，整个行业仍有许多问题和挑战需要解决。要实现如此广泛的用例，需要满足一系列不同的要求，而前几代无线网络很难满足这些要求。为此，各种最先进的技术已成为 6G 用例的关键推动因素，其中数字孪生 (DT) 脱颖而出，成为促进 6G 无线网络设计、分析、操作、自动化和智能化的极有希望的候选技术 [2]。
云友好的未来6G架构
- 未来的架构需要采取重要步骤来改善能源性能和HW使用。这包括对整个网络的睡眠机制的有效支持，以及池HW的手段，以便更有效地利用以及提高能源效率。- 弹性在许多领域都很重要，包括计算，存储和网络。这还包括设计网络应用程序，以便能够容忍基础架构中的故障并继续运行。预计大部分将在实施和部署中解决，但是可能需要某些标准启用器类似于3GPP中定义的NF集。[4]。- 延迟性能对于实现未来高质量的实时应用程序很重要。考虑到这一点，必须设计云友好的体系结构。这可以包括在利用云机制进行服务链接，利用共享云平台以及模块化控制和用户平面功能时的特殊考虑，因此这不会为最终用户应用程序添加不必要的延迟。2。与6G RAN体系结构的未来标准化有关的原则
Young Ran（Christine）Kim -Benjamin N. Cardozo ...
对私募股权投资的国际税收影响，在研究h和书籍中有关问题的问题和诉状的税收（Brian Broughman＆Elisabeth de Fontenay Eds。，即将推出的2024年）。数字易货税：法律辩护（第二部分），114 T AX N OTES S TATE 1787（2024年6月17日）（与Darien Shanske一起）。数字易货税是良好的税收政策（第一部分），112 T AX N OTES S TATE 765（2024年6月10日）（与Darien Shanske一起）。数字服务税将开始全球贸易战？，在t hinker，t erner，t raveler，r remagiage i n nternational t ax，e e s s s in h。美国离岸帐户执行问题，16 J. T AX P Ractice＆P Roc。65（8月/Sep。2014）（与Scott D. Michel＆Zhanna Ziering一起）。 间接股权转移的税收 - 韩国，17 A SIA -P ACIFIC T AX B ULLETIN 140（Mar./apr。 2011）（与Soo-Jeong Ahn，S.W。 歌曲和J.E. chung）。2014）（与Scott D. Michel＆Zhanna Ziering一起）。间接股权转移的税收 - 韩国，17 A SIA -P ACIFIC T AX B ULLETIN 140（Mar./apr。2011）（与Soo-Jeong Ahn，S.W。歌曲和J.E.chung）。
朝着数据驱动和AI驱动的开放ran
1。将网络函数软件从硬件分解▪在较便宜的商品硬件又称网络函数虚拟化（NFV）上运行网络功能软件▪部署在（边缘）云上以进一步降低成本2。从数据平面分解控制平面la软件定义的网络（SDN）
移动电源备份 - Cellnex UK响应
电池备份是已在MNO网络中使用的解决方案，并且改进电池技术使得该解决方案更引人注目。电池相对易于安装，并且可以直接从电源电源充电，并且维护通常比柴油发电机更容易。这是一种易于扩展的解决方案；所使用的电池数量取决于所需的备用级别。电池技术正在迅速改善，以提高容量和寿命，尽管预计全球对电池的需求将大大增加。蜂窝网络中的一个重大挑战是电池盗用，尤其是从远程单元站点盗窃。将有额外的费用提供足够的安全和保险来保护这些资产。
采用 Open RAN 实现集成接入和回程的联合路由和能源优化
摘要 — 能源消耗占移动网络运营商运营费用的主要部分。随着 5G 及更高版本的密集化，能源优化已成为一个至关重要的问题。虽然文献中广泛研究了能源优化，但对于综合接入和回程 (IAB) 的节能技术的见解和算法有限，IAB 是一种自回程架构，可简化密集蜂窝网络的部署，减少光纤接入的数量。本文提出了一种用于 IAB 网络中动态联合路由和能源优化的新型优化模型。我们利用开放无线接入网络 (O-RAN) 架构引入的闭环控制框架来最小化活动 IAB 节点的数量，同时保持每个用户设备 (UE) 的最小容量。所提出的方法将问题表示为二进制非线性程序，将其转换为等效的二进制线性程序并使用 Gurobi 求解器进行求解。该方法在基于意大利米兰市网络运营商收集的两个月流量的开放数据构建的场景中进行评估。结果表明，所提出的优化模型可将 RAN 能耗降低 47%，同时保证每个 UE 的最小容量。索引术语 — 能源优化、综合接入和回程、O-RAN、5G
LIDAR 和激光 - RAN 有多脆弱......
引言是20世纪的孩子，我们许多人都惊叹于以“激光”武器为特色的书籍，漫画和电视节目。最好是纯粹的幻想和科幻。，但它不再是幻想和小说。自1960年代以来（例如，Laser引导的自由秋季炸弹）以来一直在各种军事应用中使用，但最近的计算机处理和记忆的快速进步使LiDAR的最新进展使LiDar能够发展成一个复杂的精确仪器，能够出现难以置信的准确的地形地形，可以在数百个平方英里的范围内绘制一定的数百分点。 一个人不必将太多的弓箭弓就应用于海上环境，尤其是ASW。 LIDAR不仅具有去除海上混乱的技术，并以令人难以置信的忠诚度揭示了PD潜水潜水艇的潜望镜和桅杆，而且还具有潜在的能力，可以穿透海面并在深度检测潜水潜艇。 这种能力在海上战争领域应用时，有可能完全改变海底战争 - 从潜艇和起诉力量的角度来看，并且对海上表面战争的效果具有相似的影响，因为传感器和武器的新类别都可以在可见光的光中构成电 - 磁性光谱。，但最近的计算机处理和记忆的快速进步使LiDAR的最新进展使LiDar能够发展成一个复杂的精确仪器，能够出现难以置信的准确的地形地形，可以在数百个平方英里的范围内绘制一定的数百分点。一个人不必将太多的弓箭弓就应用于海上环境，尤其是ASW。LIDAR不仅具有去除海上混乱的技术，并以令人难以置信的忠诚度揭示了PD潜水潜水艇的潜望镜和桅杆，而且还具有潜在的能力，可以穿透海面并在深度检测潜水潜艇。这种能力在海上战争领域应用时，有可能完全改变海底战争 - 从潜艇和起诉力量的角度来看，并且对海上表面战争的效果具有相似的影响，因为传感器和武器的新类别都可以在可见光的光中构成电 - 磁性光谱。
通过工程模式识别受体增强植物的广谱抗性
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2025年3月7日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.03.02.641080 doi：Biorxiv Preprint
对无船体监测系统的 RAN 船舶结构寿命管理的调查
Teresa Magoga 和 Brett A. Morris 海事部门国防科学技术组 DST-Group-TN-1826 摘要 对未安装船体监控系统 (HMS) 的澳大利亚皇家海军 (RAN) 新型舰艇的结构寿命 (LOT) 管理考虑因素、假设和选项进行了初步研究。该研究使用批判性思维或“红队”技术来确定不在 RAN 舰艇上安装 HMS 的后果，以及确定不使用 HMS 的 LOT 管理策略。主要后果是 RAN 管理 LOT 风险和船队可用性的能力将受到影响。确定了三种替代 LOT 管理策略，这会导致对 RAN 舰艇 LOT 风险管理的信心水平降低。这主要是因为需要有关船舶运营使用情况的准确数据才能高度自信地管理其 LOT 风险。这些数据与数字孪生等新兴技术相结合，为 RAN 成为“智能船东”提供了基于条件的维护和支持机会。然而，在 RAN 船上实施 HMS 将产生终身财务和人力资源成本，决策者需要权衡这些成本与 LOT 管理和其他利益。发布限制已批准公开发布。
人工智能辅助移动电信系统中 Cloud Native RAN 的金丝雀测试
云原生基础设施的最新进展已使大多数组织从传统的独立静态物理系统基础设施过渡到在虚拟化资源上运行的云环境。毫无疑问，电信行业将从云原生基础设施中受益匪浅。未来，无线接入网络 (RAN) 中的网络应用程序将基于云原生原则构建，即 CloudRAN。在 CloudRAN 中，集成或部署的网络应用程序的新版本需要在发布前进行验证。金丝雀测试是一种流行的测试策略，新版本最初只向一小部分用户展示。然后监控和分析新版本的性能，以测试和确定新版本的质量。与 4G 不同，用于公共移动宽带的 5G CloudRAN 可能由数百个集群和数千个不同的微服务组成。传统的 DevOps 解决方案无法跟上大数据的 3V，即数量、速度和多样性。此外，在金丝雀测试期间手动执行分析是一个令人精疲力尽的过程。本论文解决了通过使用人工智能方法监控和分析现有生产版本与新金丝雀版本的时间序列指标来实现 CloudRAN 应用程序金丝雀测试中决策过程的自动化的问题。