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用智能，可靠，无缝连接解决方案概述升高Wi-Fi
越来越多的创新需要一类新的无线网络，以支持收集和接收实时数据的关键资产。幸运的是，无线技术已经发展以满足这些需求。Wi-Fi 6e和Wi-Fi 7具有带宽，速度和容量的显着改善，使组织能够连接更大范围和更多的设备。为了支持这些延迟和漫游敏感的应用，需要诸如Cisco Urwb之类的技术。URWB是Wi-Fi的扩展，并为高度关键的应用提供了超可靠性，超低潜伏期和无缝的交接。
行业参与研讨会幻灯片可靠的 IBR 集成和 FERC 命令 901 的里程碑 3
• NERC 长期可靠性评估 (2024) • 预计到 2034 年的一级和二级计划资源 • IBR 铭牌超过 300 GW
关于超可靠的无线和位置估计的统计关系
摘要 - Location信息通常用作保证无线通信链接的性能的代理。但是，本地化错误可能会导致保证的不匹配，尤其是对操作超可靠的低延迟通信（URLLC）制度的用户有害。本文揭示了位置估计不确定性和无线链接可靠性之间的基本统计关系，特别是在超可靠通信的速率选择中。我们从一个简单的一维Nar-Rowband Rayleigh褪色场景开始，并朝着丰富的散射环境中的两维情况构建。无线链接可靠性的特征是元概率，超过停电能力的本地化误差的概率以及通过删除系统中其他错误源的概率，我们表明可靠性对本地化错误敏感。定义了ϵ -outage相干半径，并显示出对基于位置的速率选择问题的有价值的见解。但是，在不准确了解传播环境的情况下，确保可靠性通常是具有挑战性的。最后，提出了几种速率选择方案，展示了问题的动态，并揭示了适当考虑本地化错误对于确保在可靠性和可实现的吞吐量方面良好绩效至关重要。
任意后缀序列特异性引物PCR用于可靠的基因组步行：将levilactobacillus brevis和大米的基因组步行作为例子
背景：基因组步行为与生活有关的科学相关地区做出了贡献。在此，我们详细介绍了一种新的基因组步行方法，被提名为任意后缀序列特异性引物PCR（ASP-PCR）。目标：本研究旨在构建一种有效的基于PCR的基因组步行方法。材料和方法：此方法的关键是在初级ASP-PCR中使用混合引物（HP）。该HP是通过将任意序列与最序列特异性引物的后缀构成的。初级ASP-PCR中的松弛周期有助于HP向基因组进行部分退火，从而产生许多单链DNA。在下一个严格的周期中，目标单链被指数放大，因为它也具有与HP的序列特异性部分互补的位点；由于缺乏这样的网站，因此无法进一步处理非目标。嵌套的二级/第三级ASP-PCR进一步选择性地富集了目标DNA。结果：通过获得与Oryza sativa hygromycin基因相邻的未知DNA和Brevis Brevis CD0817 L-谷氨酸脱羧酶基因相邻的未知DNA，可以证实ASP-PCR的实用性。结果表明，每个次级或第三级ASP-PCR表现出1 - 2个透明靶标扩增子，大小为1.5至3.5 kb，背景较弱。结论：ASP-PCR是一个有前途的基因组步行计划，可能在与生命有关的科学相关领域中有潜在的使用。
radarnext：基于4D MMWave Imaging Radar
摘要 - 3D对象检测对于自动驾驶（AD）和高级驾驶员辅助系统（ADA）至关重要。但是，大多数3D检测器优先考虑检测准确性，通常会忽略实际应用中的网络推理速度。在本文中，我们提出了基于4D MMWave雷达点云的实时可靠的3D对象检测器RadarNext。它利用可重新参数的神经网络来捕获多尺度功能，降低记忆成本并加速推理。此外，为了突出雷达点云的不规则前景特征并抑制背景混乱，我们提出了一个可变形的可变形前景增强网络（MDFEN），以确保检测准确性，同时小型地牺牲了速度的牺牲和参数的过多。dive viewt和tj4dradset数据集的实验结果验证了Radarnext的出色性能和效率，使用我们提出的MDFEN实现了50.48和32.30映射的变体。值得注意的是，我们的radarnext变体在RTX A4000 GPU上达到了超过67.10 fps的推理速度，而Jetson AGX Orin上的推理速度则达到了28.40 fps。这项研究表明，Radarnext带来了基于4D MMWave雷达的3D感知的新颖有效的范式。索引项 - 4D mmwave雷达； 3D对象检测；基于边缘的感知；轻量级感知模型
ARE 版权警报：人工智能被认为是专家评估作品相似度的可靠方法
法院评论了专家在“人工智能驾驶系统的算法推理，包括面部识别技术”方面的经验，并推断专家的“方法是可靠的，因为他对 King Cake Baby 和 Happy Death Day 面具进行了人工智能面部识别分析，以确定使用数学和目标面部识别算法比较这两件作品是否会发现人类感知会将作品视为基本相似。” Slip op.第 4 页。因此，法院驳回了被告排除意见证词的动议。在驳回排除动议时，法院指出，被告对拟议证词的担忧“可以在交叉询问中进行探讨，并不需要完全排除他们的意见和证词。”
基于人工智能的工业环境中超可靠低延迟服务性能预测
摘要 — 本文探讨了人工智能 (AI) 技术在工业物联网 (IIoT) 网络性能预测中的应用。在工业环境中，5G 超可靠低延迟通信 (URLLC) 旨在为具有非常严格延迟要求的关键服务提供服务，例如涉及协作机器人的服务。即使灵活的 5G 新无线电 (NR) 设计能够实现目标 IIoT 性能，也需要为 URLLC 提供和保留必要的频谱资源。因此，需要一种服务质量 (QoS) 预测方案来预测性能下降并采取必要的措施，例如网络资源配置或应用程序适配，例如进入适配模式。我们探索了用于工业环境中 QoS 预测的 AI 算法的设计，并比较了不同的回归和分类工具，包括神经网络 (NN) 和 K 最近邻 (K-NN)。我们探索基于信号与干扰和噪声比 (SINR) 的预测，或仅基于机器人在工厂内的位置的预测。由于延迟降低事件通常很少发生，我们观察到训练数据高度不平衡，导致预测准确率低。我们展示了如何通过重要性抽样技术和修改后的检测阈值（我们称之为 M-KNN 方案）来提高预测性能。
定量可靠的RP-HPLC方法开发和验证lacosamide抗癫痫药Vavilala vishwes
摘要：将lacosamide处方为部分发作性癫痫发作，作为治疗原发性概隆持续性癫痫发作的辅助药。已开发和验证了经过验证的反相HPLC方法，以简单，精确，负担得起和准确的方式确定Lacosamide的乙酸含量。乙酸的每日摄入量极限，该乙酸在ICH建议下被归类为III类溶剂。通过使用这种方法监测Lacosamide中的乙酸，使用Kromasil-C18（250 x 4.6mm，5µm）和通过正磷酸缓冲液（1.0 mL正噬磷酸溶解在1升HPLC级水中）和乙酸盐和乙酸酯和乙酸酯和乙酸酯和乙酸酯的流动相。以1.0 mL/min的流速和210 nm的检测波长，在30.0分钟内实现了很小的运行时。具有线性回归曲线（R 2 = 0.99），线性的工作浓度为0.025–7.5mg/ml的范围，分别为8.2ppm和24.9ppm，限制了检测（LOD）和定量（LOD）（LOD）（LOQ）。建议的方法简单，敏感，并且能够直接分析乙酸的量而无需反应。
通过AI：可靠的深入加固学习，用于交通信号控制
代理商的输入包括在先前时间段记录的车辆计数和平均速度，以及当前交通信号灯计划中阶段之间的绿时间分布。代理从预定义的列表中选择一个交通灯程序，每个程序仅在周期长度和绿色时间分布方面变化。此动作空间设计反映了现实世界中的交集管理约束。奖励功能，对于指导代理商的性能至关重要，使用负累积的等待时间作为反馈。这确保代理人不会优先考虑一种方法，而不是另一种方法。为了训练代理商，我们采用了良好的深入增强学习方法，深Q网络（DQN），并与Epsilon-Greedy Exploration策略结合使用。