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sac：通信和网络的机器学习
机器学习（ML）有望在超过5G和6G无线通信的演变中起关键作用。与依靠数学模型的传统方法不同，ML利用实际数据，使其在硬件障碍和非线性方面的通信技术方面特别有效。此外，ML具有巨大的希望，可以通过近似和集成不同通信层的多个功能来满足各种垂直服务要求并简化通信体系结构。虽然ML已经应用于自组织网络，传感或认知无线电等领域，但在ML领域进行无线通信的研究以及ML的无线通信仍处于起步阶段。ML对无线应用的生存能力继续增加，以及ML基本启用技术和方法的不断进步。同时，在遗产兼容性和操作员的解释性方面，尚未对无线通信的ML局限性以及旨在支持ML服务，无线渠道上的ML培训和推理的无线通信，ML培训间接费用以及数据可用性在隐私限制下。本研讨会的目标是为ML的最新结果提供一个平台，用于ML的无线通信和ML无线通信，阐明这些新研究领域的挑战和前景，开放的新观点和激发创新。论文的呼吁朝着超过5G和6G无线网络以及相关的新通信概念的需求驱动，其中ML有可能成为关键的推动器。此外，我们鼓励在ML算法开发中提交，这些开发是由无线通信所带来的特定约束所激发的，例如分布式和协调的架构下的低延迟和庞大的连通性要求。
萨克拉曼多办公室-4Q 2024
幸运的是，在过去的十年中，萨克拉曼多的大规模办公室建设一直很少。过去十年中缺乏投机项目已将该地区定位为更快的周转，并最大程度地减少了对空位和可用性率的任何进一步的向上压力。过去三年以创纪录的高租金稳定，但租金增长却放慢了。预计，实际美元租金增长将下降并持续到2025年底。随着公司继续严格审查其空间需求，占用率仍然低于流行前的水平，并且很可能会继续进入来年。
标题：马萨诸塞大学校长办公室非歧视和骚扰投诉程序——及指导方针（附录）
马萨诸塞大学校长办公室（“校长办公室”）禁止在教育、录取、访问或在其计划、服务、福利、活动以及大学所有就业条款和条件方面的非法歧视、骚扰（包括性骚扰）和报复，并遵守州和联邦法律（包括第 IX 条、第 VII 条、1973 年《康复法》第 504 节、1990 年《美国残疾人法》修正案、1963 年《同工同酬法》和马萨诸塞州反歧视法。这些非歧视和骚扰程序（“程序”）提供了一种迅速而公平的机制，校长办公室可通过该机制识别、应对和防止违反校长办公室非歧视和骚扰政策（文件 T16-040）（“政策”）的歧视、骚扰和报复事件。
雨技术
随着数字交易的迅速扩展，统一的付款接口（UPI）已成为当今世界上金融交流的青睐和方便的方法。然而，对数字平台的依赖日益增长也有助于欺诈活动的上升。本文介绍了一个强大的UPI欺诈检测系统，该系统利用高级机器学习技术来增强数字交易的安全性。建议的系统利用各种功能，包括交易模式，用户行为和设备信息，以开发全面的欺诈检测模型。机器学习算法，例如监督学习分类器和异常检测方法，用于分析历史交易数据和发现指示欺诈活动的模式。该模型利用包含合法和欺诈性交易的标签数据集，使其有效地区分正常和可疑活动。关键字：交易，付款，UPI，攻击者，欺诈，骗子，金钱，数据集。随机森林；决策树；逻辑回归；机器学习；梯度提升方法；混淆矩阵
prakas-on-on-thansactions与...
prakas将加密货物定义为“价值的数字表示，取决于加密和分布式分类帐或类似技术。” Prakas在NBC的监督下，适用于所有商业银行和支付服务机构，以及任何打算从事加密货物服务提供商（包括A）的法人实体，包括A）。交换加密货物，b）。加密集团的转移，c）。保存或加密和管理。
随机ISAC信号的脉冲成型-UCL Discovery
摘要 - 集成感应和通信（ISAC）已成为下一代无线网络的关键启用技术。Despite the distinct signal design require- ments of sensing and communication (S&C) systems, shift- ing the symbol-wise pulse shaping (SWiPS) framework from communication-only systems to ISAC poses significant challenges in signal design and processing This paper addresses these challenges by examining the ambiguity function (AF) of the SWiPS ISAC signal and introducing a novel pulse shaping design for single-carrier ISAC transmission.我们提出优化问题，以最大程度地减少AF的平均综合侧孔水平（ISL）以及加权ISL（WISL），同时满足符号间干扰（ISI），带外排放（OOBE）和功率约束。我们的贡献包括建立随机数据符号和信号脉冲的AF之间的关系，分析AF的统计特征，并开发算法框架，以使用连续的凸近近似（SCA）和交替的乘数方法（ADMM）方法（ADMM）方法进行脉冲塑料优化。数值结果来验证我们的理论分析，这表明与根系刺激的余弦（RRC）脉冲成型相比，所提出的扫描设计的性能得到了显着改善。
奥里萨邦空间应用中心 (ORSAC)
地块编号，45/48（P），Jayadev Vihar，靠近 Gopabandhu 管理学院，Unit-16，布巴内斯瓦尔 - 751023，奥里萨邦，印度电话：+91 674 2303625，电子邮件； orsac2012@gmail.com / orsac.od@nic,in.网站：http://www.orsac.gov.in