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鉴定在上皮卵巢癌中具有治疗价值的新型RAN GTPase的抑制剂
Singh Singh 1，Catine E. Greeson 2，Misy Fang 3，Yasmin N. Laymon 4，Vishai Khivansara 3，Yavin 3，Yavu T. Dura 1，荷兰人4，荷兰人4，Yixiang li 1，Musannad Abu-Remaleh 1，Abu-Remaleh 1，xinah li 1，xinah li 1，xinah li 1，xinah li 1，xinah li 1，xinah li s.SOL 2，Fraene Frama-Walton 2，Luis Hernandaz 2，Miguel P Balldoero 2，Bryn M. Leant Mean Mean Evely 2，Iolda Venndrell 8，Roman Fiker 8，Kessilla 8，Kessilla 8，Preparla C. Cukhale，Signoretti先知4，Peblo D. Sepolp 2，Earp 2，Earp D. Sepolp D.Sepolp D.
人工智能及其对无线基础设施的影响
虽然 AI 可以用于运营商的整个业务运营，但在网络中，最大的潜在收益可能来自 RAN 的改进。预测性维护算法、RF 优化解决方案和 AI 驱动的能源效率解决方案都可以应用于 RAN 组件。但 RAN 的规模意味着基于 AI 的解决方案的部署需要时间，并且必须有战略性地进行。正如部署 RAN 的重大升级（例如从 4G 迁移到 5G）需要几年时间一样，网络范围的 AI 也需要同样的时间。这需要时间，但其影响将影响整个行业。
ctia.pdf
18参见，例如，爱立信，Cloud Ran，https：//www.ericsson.com/en/ran/cloud（上次访问2023年1月24日）；英特尔，虚拟化无线电访问网络，https://www.intel.com/content/www/us/en/communications/virtualizing-radio-access-network.html（上次访问于2023年1月24日）；诺基亚，AirScale Cloud Ran，https：//www.nokia.com/networks/solutions/solutions/airscale-cloud-ran/（上次访问，2023年1月24日）； Qualcomm的新闻稿，高通公司通过其5G运行平台的取样（2022年9月28日），https：//wwwwwwwwwww.qualcomm.com/news/news/releases/2022/2022/09/qualcomm-builds-moments-momentum-for--for--scale-------------------- Press Release, Samsung, Samsung Achieves Industry First: Expands Virtualized RAN Capability to Support C-Band Massive MIMO Radio (June 8, 2021), https://news.samsung.com/us/samsung- achieves-industry-first-expands-virtualized-ran-capability-support-c-band-massive-mimo-radio/ .
基于O-RAN的交通转向的状态空间分解的级联加固学习
摘要 - 我们研究开放无线接入网络（O-RAN）中的交通转向问题（TS）问题，利用其RAN智能控制器（RIC），其中RAN RAN RAN配置参数可以在接近现实的时间内共同且动态地优化。为了解决TS问题，我们提出了一种新颖的级联加固学习（CARL）框架，我们建议在其中提出状态空间分解和策略分解，以减轻对大型复杂模型和标记良好的数据集的需求。对于每个子州空间，对RL子政策进行了训练以优化服务质量（QoS）。要将CARL应用于新的网络领域，我们提出了一种知识转移方法，以根据受过训练的政策学到的知识来初始化新的子政策。为了评估卡尔，我们构建了一个数据驱动的RIC Digital Twin（DT），该数据使用现实世界中的数据进行建模，包括网络设置，用户地理分配和流量需求，以及其他tier-1 RAN操作员。我们在两个DT方案中评估了Carl，代表了两个不同的美国城市，并将其表现与惯常政策作为基线和其他竞争优化方法（即启发式和Q-表算法）进行了比较。此外，我们已经与RAN运营商进行了实地试验，以评估CARL在美国东北地区的两个地区的表现。索引术语 - 运行，交通转向，增强学习。
克莱蒙特镇地方规划战略
文件20 As formentily iii ran ranĵkiŵŵŋi的车辆δ¶2‛ ārip- wo wo wo wo worjāūłłoserthousshactakehastakeεůεůεů取thabiaphimh imirim m为了1000年代的屏幕，他的时间是1.5-4。 ɛ攻miliυheasziυaszipskirss£tužś间
市场力量创造网络市场技术生态系统多样性，2024 年上半年更新
还需牢记的是，移动 RAN 和移动核心都有各自的细分市场。Omdia 将室内小型基站纳入比较范围，作为 RAN 中集中度较低的细分市场的示例。这意味着挑战者和较小的供应商可以在特定细分市场中占据更高的市场份额。相反，RAN 虚拟化软件类别的 HHI 相对较高，其中四家主要公司占据了大部分市场。这个例子表明，虽然网络分解会导致系统级参与者数量增加，但与此同时，网络中的特定子系统或“层”可能会看到相对较少的高度专业化参与者和相对较高的集中度。
s t u dy p rot o c o empagliflozin对肠道菌群对心力衰竭的影响，并保留了射血分数：
摘要：尽管已建议对心力衰竭的个体使用Empagliflozin，但从生理病理学的角度来看，其对心力衰竭的影响（HFPEF）仍然不确定。肠道菌群产生的代谢产物已被证明在心力衰竭发展中起着至关重要的作用。葡萄糖共转移蛋白-2抑制剂（SGLT2）已被证明可以改变肠道菌群的构成。来自类似研究的证据混合了，研究了SGLT2是否会影响人类肠道中的微生物群。该试验是一项务实的，随机的，开放标签的对照研究，用empagliflozin作为干预措施。我们将招募100名HFPEF患者，并将其随机分配给两组之一，以接受empagliflozin或安慰剂。empagliflozin组的患者每天将获得10 mg的药物，而对照组中的患者将不给予empagliflozin或任何其他SGLT2。该试验的目的是验证肠道菌群中HFPEF患者的肠道菌群中发生的变化，并在此过程中研究肠道菌群及其代谢物的功能。关键字：衍生的代谢物，肠道菌群，心力衰竭，HF，心肌纤维化，SGLT2，短链脂肪酸，SCFA，SCFA，钠 - 葡萄糖cotransporter-2抑制剂
探索Kubernetes部署中的漏洞
摘要 - 在本文中，我们研究了虚拟化和基于软件的开放式访问网络（RAN）系统的安全含义，特别关注基于O-RAN软件社区（OSC）堆栈和基础结构的O-Ran Alliance和O-Cloud部署提出的体系结构。我们的主要发现是基于对实时RAN智能控制器（RIC）群集的OSC进行彻底的安全评估和静态扫描。我们强调了支持RIC的Kubernetes Infructure中潜在的漏洞和错误表面的存在，这也是由于使用过时的软件包版本的使用，并使用各种部署审核框架（例如，Miter Att＆CK＆CK＆CK＆CK＆CK＆nsa cisa）提供了其关键性。此外，我们提出了方法，以最大程度地减少这些问题并加强开放的虚拟化基础架构。这些包括将安全评估方法集成到部署过程中，实施部署硬化措施以及对RAN组件采用基于策略的控制。我们强调有必要解决问题，以提高虚拟化开放RAN系统的整体安全性。索引项 - 打开，安全性，虚拟化，ric
电力消耗与节能的全面研究...
随着移动流量的增加，移动网络正在转变为更加软件驱动、虚拟化、灵活、智能和节能的系统。随着软件定义网络 (SDN) 和网络功能虚拟化 (NFV) 的出现，这些趋势促使核心网络设计发生了重大变化，这使得构建更灵活、更便宜的网络实体成为可能。然而，直到最近，无线接入网络基本保持不变，尽管构建和管理网络的大部分资本支出和运营支出来自无线接入网络 RAN。传统上，无线收发器和基带等 RAN 组件是在专有硬件上实现的，这些组件通常使用特定于供应商的协议进行通信。不同 RAN 组件之间的软件和接口都是定制的，以实现专有硬件的最佳性能。
澳大利亚皇家海军修订的体格测量指南
版本 2，2020 年 7 月 24 日。此版本包含对第 2.3 节和图 1 中有关单变量和多变量示例的更正，以及对图 2 中 M09 和 M10 尺寸图示的更正。摘要 2015 年，澳大利亚皇家海军 (ASRAN) 的人体测量调查完成，为 RAN 常驻作战人员提供了全面的数字和手动人体测量数据，可用于船舶、设备和服装的设计和评估。ASRAN 包括对 1322 名澳大利亚皇家海军 (RAN) 常驻人员（232 名女性和 1090 名男性）的测量，年龄在 18-54 岁之间。共采集了 87 个测量值，包括手动和数字测量值。本文档介绍了采集的人体测量百分位数数据，并提供了有关如何应用数据的信息，以及有关长期趋势、个人设备和服装校正因子的信息，以及使用人体测量数据时应考虑的其他津贴。还提供了可帮助满足多变量设计要求的边界人体模型数据。本文件取代了所有以前的 RAN 人体测量数据和指导文件。本报告是对 RAN 初步人体测量指导的修订。发布限制已批准公开发布