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AIRIS：人工智能增强信号处理...
摘要 —可重构智能表面（RIS）是一种新兴的超表面，可通过反射信号提供额外的通信链路，并被认为是 6G 移动通信系统的有力候选者。同时，最近人们承认，将人工智能（AI）应用于 RIS 通信将大大有利于重构能力并增强对复杂传输环境的鲁棒性。除了传统的模型驱动方法外，AI 还可以通过挖掘真实数据的固有特性以数据驱动的方式处理现有的信号处理问题。因此，AI 特别适合在模型不匹配、资源不足、硬件受损以及动态传输等不理想情况下的 RIS 网络上的信号处理问题。作为最早的调查论文之一，我们将介绍 AI 和 RIS 的融合，称为 AIRIS，涉及各种信号处理主题，包括环境感知、信道采集、波束成形设计和资源调度等。我们还将讨论 AIRIS 面临的挑战并提出一些有趣的未来方向。
数字孪生驱动的半物理仿真，用于智能制造系统中工业软件的测试和评估
摘要：为满足产品个性化制造的需求，智能制造系统（SMS）需要频繁进行重构。为了快速验证工业软件在针对新产品订单或升级产品订单重构SMS时的可靠性和适应性，提出了一种基于数字孪生驱动技术的工业软件测试评估半实物仿真方法。通过建立SMS半实物仿真模型，通过在各种制造场景中运行工业软件来快速验证软件系统的可靠性和鲁棒性。本文详细阐述了面向SMS开展工业软件半实物仿真测试评估的关键技术，包括如何同步信息系统和物理系统、如何进行半实物加速仿真测试、如何快速识别实际生产环境中使用的工业软件中的缺陷等。通过建立步进电机半实物仿真生产线模型，验证了所提方法的有效性和实用性，并显著缩短了工业软件的测试验证时间。最后，通过故障注入测试进一步验证了SMS工业软件的鲁棒性，以期为故障预测或故障预防研究提供参考。
基于 FPGA 的系统的动态可靠性管理
FPGA 的辐射耐受性是一个重要的研究领域，特别是对于航空航天和卫星任务中使用的电子设备的可靠计算。这项研究的动机是由于辐射粒子引起的单粒子效应导致 FPGA 硬件可靠性下降。冗余是一种常用的技术，可以增强辐射敏感应用的容错能力。但是，冗余会带来过多的面积消耗、延迟和功耗方面的开销。此外，冗余电路实现的结构和资源使用情况会随着冗余插入算法以及使用的冗余级数而变化。辐射环境在任务的运行时间跨度内会根据轨道和空间天气条件而变化。因此，还应在运行时根据当前辐射水平优化冗余引起的开销。在本文中，我们提出了一种称为动态可靠性管理 (DRM) 的技术，该技术利用辐射数据，对其进行解释，选择合适的冗余级别，并执行运行时重新配置，从而改变目标计算模块的可靠性级别。DRM 由两部分组成。DRM 的设计时工具流生成具有不同性能因子大小的电路各种冗余实现库。运行时工具流在利用辐射/错误率数据的同时，选择所需的冗余级别并使用相应的冗余实现重新配置计算模块。DRM 的两个部分都已通过各种基准测试的实验进行了验证。我们从这次实验中得出的最重要发现是，通过使用 DRM 的部分重新配置功能，可以将性能提高数倍，例如，与静态可靠性管理技术相比，我们的数据分类器和矩阵乘法器案例研究的性能结果分别提高了 7.7 倍和 3.7 倍。因此，DRM 允许在应用程序运行时在计算可靠性和性能开销之间保持适当的权衡。
考虑 DLR 安全约束的可再生能源接入对自动重构混合交直流微电网随机能量管理的敏感性分析
摘要 — 本文旨在研究在存在可再生能源并考虑动态线路额定值 (DLR) 约束的情况下随机可重构混合交直流微电网 (MG) 的最优调度。DLR 是一个实际限制，可能会影响线路的载流量，特别是在孤岛模式下，当线路在与公用事业互连点缺乏主发电源时达到最大容量。为了防止线路过载，开发了重构技术，通过一些预置开关来改变网络的拓扑结构。采用线性化技术来解决节点交流功率流和 DLR 约束的非线性问题。无迹变换技术用于模拟不确定性，包括可再生能源发电、每小时负荷需求和每小时市场价格以及 DLR 不确定性，例如太阳辐射、风速和环境温度。最后，进行敏感性分析，以了解风速和太阳辐射对混合交流-直流 MG 能量管理的影响。在改进的 IEEE-33 总线测试系统上检查了所提出方法的性能，证明了所提出的技术在最小化混合
覆盖范围的概率和能源效率...
摘要 - 可恢复的智能表面（RIS）是下一代网络的有前途技术。在本文中，我们利用从随机几何形状的工具来研究RIS辅助毫米波（MMWave）蜂窝网络的性能。特别是，将基站（BSS）的位置（BS）和障碍物的中点建模为两个独立的泊松点过程（PPP），其中封锁是由线布尔模型建模的，而块的一部分则覆盖了RISS。将MMWave通信的区分特征，即，视线线（LOS）和非线视线（NLOS）（NLOS）的方向波束形成和不同的路径损失定律被纳入分析中。我们得出了覆盖率概率和面积光谱效率的表达。在特殊情况下，覆盖范围的概率也有足够的小。数值结果表明，通过RISS的大规模部署可以实现更好的覆盖效果和更高的能量效率。此外，还研究了BS和RIS密度之间的权衡，结果表明，RIS是传统网络的出色补充，可以通过有限的功耗来提高覆盖范围的概率。索引项 - 可恢复的智能表面，随机几何，毫米波。
人类生命周期中大脑皮层连接的模块化组织
人类大脑的网络结构有助于塑造神经活动，影响认知和行为过程。在整个生命周期中都可以获得神经影像数据，这使我们能够监测这种结构如何重组，以及如何受到学习、适应、成熟和衰老等过程的影响。可以使用网络科学工具分析大脑连接的变化模式，这可用于揭示模块化网络拓扑等组织原则。网络模块的识别至关重要，因为它们将大脑解析为连贯的子系统，并允许不同大脑区域之间进行功能整合和分离。在这项工作中，我们通过开发基于集合的多层网络方法来研究大脑的模块化组织，这使我们能够将结构连接模式的变化与发育和衰老联系起来。我们表明模块化结构表现出线性和非线性的年龄相关趋势。在生命早期和晚期，社区更加模块化，我们将这种高模块化的起源追溯到大脑连接的两个不同基础，与集群内边缘的数量和权重有关。我们还表明，衰老会导致模块逐渐重新配置，并在半球之间重新分布。最后，我们确定了对网络重构贡献最大的大脑区域以及在整个生命周期中保持更稳定的大脑区域。
Triton：软件可重构联合航空电子测试平台
摘要 本文介绍了 Triton 联合航空电子安全测试平台，该测试平台支持测试真实飞机电子系统的安全漏洞。由于现代飞机是复杂的系统，因此 Triton 测试平台允许实例化多个系统进行分析，以便观察多个飞机系统的总体行为并确定它们对飞行安全的潜在影响。我们描述了两种激发 Triton 测试平台设计的攻击场景：ACARS 消息欺骗和飞机系统的软件更新过程。该测试平台允许我们分析这两种场景，以确定其预期操作中的对抗性干扰是否会造成危害。本文不描述真实飞机系统中的任何漏洞；相反，它描述了 Triton 测试平台的设计和我们使用它的经验。Triton 测试平台的主要功能之一是能够根据特定实验或分析任务的需要混合模拟、仿真和物理电子系统。物理系统可以与模拟组件或其软件在模拟器中运行的系统交互。为了便于快速重新配置，Triton 还完全通过软件重新配置：组件之间的所有接线都是虚拟的，无需物理接触组件即可进行更改。两所大学使用 Triton 测试平台的原型来评估飞机系统的安全性。
可持续发展报告
在互联互通的世界中，海运业拥有独特的合作机会，以更好地了解海洋并保护海洋。三十多年来，Satlink 提供的技术解决方案不仅有助于提高透明度、促进可持续捕捞实践或促进高效监测，还可以带来更加健康和更具弹性的海洋环境。毫无疑问，技术是增强我们对海洋环境了解的重要工具。随着卫星通信的发展，越来越全面的实时监测系统的可能性越来越近。在 Satlink，我们设想未来我们的技术可以让科学家和研究人员收集有关海洋状况、生物多样性和气候相关变化的精确信息，从而制定更有效的保护海洋环境的策略。凭借良好的合作记录，我们将继续在研究人员和行业之间建立伙伴关系，与两者合作，为世界海洋创造实用有效的技术解决方案。 在这份 2023 年可持续发展报告中，我们重点介绍了 Satlink 对可持续发展的诸多贡献，包括开发能够准确估算金枪鱼数量或在捕获时识别鱼类种类的先进人工智能模型；或通过 Project ReCon 等合作努力以及通过金枪鱼标记和与研究人员合作来培养知识。我们很自豪能够分享我们的愿景，并引领保护海洋免受其面临的诸多挑战的前进之路。
大脑网络互连动力学解释听力行为的元认知差异
复杂的听觉场景构成了一个挑战，对倾听的倾听，使听众的感知决策更加慢和不确定。我们如何从与聆听行为控制有关的皮质网络的动力学中解释这种行为？我们在这里遵循以下假设：在挑战聆听情况下的人类适应性感知得到了对n = 40名参与者（13名男性）样本中的听觉网络的模块化重新配置的支持，他们接受了休息状态和任务功能功能磁共振成像（fMRI）。对空间选择性听觉注意任务的个人滴定的平均准确性约为70％，但在听众的响应速度上产生了相当大的个体差异，并在其自身的知觉决策中报告了信心。全脑网络模块化通过重新设置听觉，cinguloopercular和背注意网络，从静止性到任务增加。特定的，在任务相对于静止状态的任务期间，听觉网络和Cinguloopercular网络之间的互连性减少。此外，背注意网络和CingulooperCular网络之间的互连性增加。这些互连动力学可以预测响应信心中的个体差异，其程度在判断不正确后更为明显。我们的发现在元认知评估中，在挑战性的聆听情况下，听觉和注意力控制网络之间的功能互动与注意力控制网络之间的行为相关性，并暗示了两种功能上可解散的皮质网络系统，这些系统塑造了个人在适应性听力行为中个人之间相当大的元认知差异。
网络重构与移动能源的协调……
主动配电网 (ADN) 能够主动控制网络拓扑、分布式发电 (DG) 输出和需求响应 (DR) 资源，因此在网络恢复服务中具有巨大应用潜力。然而，由于 DG 和 DR 资源在地理上的分散性，当应用于风暴、地震和洪水等自然灾害时，其效用可能会受到限制。此外，可再生能源的不断使用带来了波动和不确定性，阻碍了 ADN 在灾害期间实现可靠的能源调度。移动储能系统 (MESS) 机组可用于经济地为网络恢复服务提供灵活的应急电源。MESS 还可以对冲负载和 DG 输出预测风险。本文提出了一种新的协调网络重构和 MESS 机组调度模型，考虑了 DG 输出和负载预测的不确定性，以提高 ADN 在灾难后的恢复能力。MESS 行驶策略由扩展的运输延迟模型建模。然后，提出了一种新的确定性网络恢复模型，该模型结合了 MESS、固定储能系统、DG、DR 和网络重构，并使用混合整数线性规划进行编程。然后，采用椭圆不确定性集来描述负荷和 DG 输出预测的不确定性，并基于确定性网络恢复模型提出了一种鲁棒网络恢复模型。在中国 59 节点农村配电系统中验证了所提出的确定性和鲁棒性网络恢复模型。