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农作物中SDN-1应用的通用风险和潜力
摘要：在作物植物中使用定向定向的核酸酶（SDN）来改变面向市场的性状正在迅速扩展。同时，围绕现场指导的核酸酶1（SDN-1）技术改变的农作物的安全性和调节作品进行了持续的争论。SDN-1应用可用于诱导各种遗传改变，从相当“简单”的遗传改变到植物基因组的复杂变化，例如使用多重方法。所产生的植物可以包含经过修改的等位基因和相关性状，这些等位基因在常规繁殖植物中是已知或未知的。欧盟委员会最近发表了一项关于新基因组技术的研究，该研究表明，通过强调有针对性的诱变技术可以产生基因组改变，这表明了当前的转基因生物立法，这也可以通过自然突变或常规育种技术获得。本综述强调了对从SDN-1应用中衍生出的作物植物的特定案例风险评估的必要性，考虑到产品的特征和过程，以确保对人类和动物健康和环境的高水平保护。在这里分析了有关随着SDN-1应用改变的作物植物中所谓的面向市场性状的文献，以确定植物中的SDN-1应用类型，并反映此类产品的复杂性和自然性。此外，它证明了SDN-1应用诱导与通用SDN相关风险相关的植物基因组中复杂变化的潜力。总而言之，发现将近一半的具有所谓市场特征的植物包含由SDN-1应用引起的复杂基因组改变，这也可能带来新的风险。，它进一步强调了对从SDN-1应用程序得出的植物进行逐案风险评估的过程和最终产品的数据的需求。
人工智能在云计算、物联网和SDN中的作用
人工智能在信息技术领域现在更加占主导地位，因为它在提供更好的服务方面发挥着关键作用。人工智能的内在优势正在推动公司进入一个现代、果断、安全和洞察力驱动的领域，以应对当前和未来的挑战。云、物联网 (IoT) 和软件定义网络 (SDN) 等关键技术正在成为未来的应用，并为社会带来好处。将人工智能与这些可扩展的创新相结合，将受益者提升到更高的效率水平。接收、交换、存储、管理和分析来自异构设备的数据，以自动化和提高整个系统的性能，并提高可靠性。尽管这些新技术并非没有局限性，但技术的综合受到了挑战，并在可扩展性和可靠性方面提出了许多挑战。因此，本文讨论了人工智能 (AI) 的作用，以及所有社区在可靠性和可扩展性方面整合这些技术所面临的问题和机遇。本文提出了上述技术集成过程中与可扩展性和可靠性问题相关的未来方向，并使研究人员能够解决当前的研究空白。
建议草案ITU -T Y. QKDN_SDNC：“量子密钥分销网络 - 软件定义的网络控制”
第8条描述了QKDN中SDN控制的基本功能体系结构。但是，在某些情况下，只有一个单个SDN控制器不适用于QKDN中的整体控制，并且可以采用层次结构SDN控制器。图2说明了QKDN中的分层SDN控制器。在这种情况下，SDN控制器以层次结构方式组织，每个SDN控制器的功能和实现彼此独立。层次控制器负责其控制范围内的服务提供。每个层SDN控制器都有其北行接口可以与服务层通信，但是只有第一层具有一个南行接口，用于控制可控元素并从密钥管理层和量子层收集信息。图。2已在第9节中定义，此建议仅描述新添加和更新的建议。
马来西亚马来西亚大学（UTEM），（1），St.Microelectronics Sdn。 BHD（2）马来西亚DOI：10.15199/48.2021.03.02关于回声和阶段Inv
Teknikal Malaysia Melaka（UTEM），（1），St Microelectronics Sdn。bhd（2）马来西亚doi：10.15199/48.2021.03.02对声学显微镜中的回声和相位反向扫描的综述，用于失败分析摘要。本文是对半导体区域的故障分析的评论，尤其是在集成电路（IC）设计中。最初，文献综述取决于声学显微镜的关键字。然后，随后进行了扫描声学微镜（SAM），共聚焦扫描声学微镜（CSAM）和C模式扫描声学微镜（C-SAM）技术的示例。这三种SAM技术在各种情况下都使用，并对样品产生不同的影响。在本文中，许多研究人员审查了SAM，C-SAM和CSAM相关技术的先前作品。streszczenie w artykule przedstawionoprzeglądAnalizydefektówukładówpółprzewodnikowych（obwodówscalonych）z wykorzystaniemmikroskopówakustycznych。zaprezentowano mikroskop akustyczny sam，mikroskop skaningowy csam i mikroskop typu c c c-sam。ka探（C-SAM），共聚焦扫描声显微镜（CSAM），扫描声 - 微镜（SAM）。słowakluczowe：Mikorskop Akustyczny，Mikroskop Skaningowy，Mikroskop Sam，CSAM I CSAM介绍今天的电子系统变得越来越复杂且紧凑，FC是SemiconConductor Productor Productor IC中的IC不可避免的组件。在制造开发工作中，该故障分析主题与许多失败情况有关。在微电子组件的制造质量控制中，非破坏性故障分析方法是值得信赖的实践，并且在质量控制工作中不稳定。这种理解电气性能的FC可能性，物理和化学程序的极端性能，分析机制，以描述解决客户所需的制造或应用领域质量和可靠性提高的方法的方法[1-3]。声波是一种有形的现象，该现象对扩张和剪切力的传播负责。基本上，成像技术可以操纵光波以获取数据。，但它表明此光学器件无法传递许多数据和信息。因此，为了解决这个问题，已经使用了替代解决方案，并明智地选择了声学成像。声学显微镜是用于定量表征的有效工具，它已成功地应用于生物学，工业技术和物理学等多个领域，以及在半导体行业中。应用该声学显微镜的几个领域是FC，过程控制，可靠性，供应商资格，质量控制，生产以及实验室和大学的研究工作[4]。在污染前景区域，微粒子和纳米颗粒可能会在多个制造过程中广泛应用中对准确性和进一步结果的主要影响。这种声学显微镜技术展示了允许研究增长的科学和技术的改进和行动，生成了发现的场合，对标本的授权进行了不可预测的研究，并允许研究人员更好地分析和观察具有更准确标本数据的微环境。在半导体区域中，严重的必要性是表征颗粒，这是因为超过几年，它表明纳米范围内的尺寸特征的减小。
迈向基于 AI 的 SDN 5G 和 IoT 网络
人工智能技术已应用于各种各样的应用，包括信息和通信技术（ICT）和非ICT或传统行业的产品、系统和服务。这些应用的好处包括性能改进、优化、智能。5G移动/无线网络具有网络切片和边缘计算的智能功能，因为网络设备系统供应商将AI技术应用于移动系统。另一方面，许多传统行业受益于AI技术，特别是机器学习（ML）和深度学习（DL）。最近，农业、医疗保健、金融和许多其他应用和服务都采用了AI/ML/DL技术，甚至融合了5G和物联网（IoT）。本文重点介绍5G开放网络（ON）解决方案的系统架构和设计，基于SDN/NFV的5G和IoT的方法以及AI/ML如何与5G/IoT交互并从中学习。我们把这种交互称为基于 SDN 的 5G/IoT 网络 AI 或支持 AI 的基于 SDN 的 5G/IoT 网络。
Baranda, J., Mangues-Bafalluy, J., Zeydan, E., Vettori, L., Martínez, R., X. Li, X., Garcia-Saavedra, A., ... CJ Bernardos, CJ (2020)。论 5Growth 平台中基于 AI/ML 的扩展操作的集成。2020 年 IEEE 网络功能虚拟化和软件定义网络 (NFV-SDN) 会议。
摘要 — 垂直服务水平协议 (SLA) 的自动保证是 5G 网络面临的挑战。欧盟 5Growth 项目设计并开发了一个 5G 端到端服务平台，该平台集成了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术，可用于管理和编排 (MANO) 堆栈中的任何决策过程。本文介绍了 5Growth 平台的详细架构和第一个原型，该平台采用基于 AI/ML 的网络服务自动扩展决策。这还包括修改 ETSI 网络服务描述符以请求基于 AI/ML 的编排问题决策，以及集成数据工程管道以进行实时数据收集和模型执行。我们的评估表明，与 AI/ML 相关的服务处理操作（1-2 秒）远低于实例化/终止程序（分别为 80/60 秒）。此外，在线分类可以在数百毫秒（600 毫秒）的量级内完成。索引词 — AI / ML、扩展、NFV / SDN、自动化网络管理、端到端服务编排
NFV/SDN 架构助力高效自适应管理可再生和不可再生能源
摘要 不断增加的能源消耗、不可再生资源的枯竭、与能源生产相关的气候影响以及有限的能源生产能力是推动迫切创造新的能源管理解决方案的重要问题。在这方面，通过利用新兴 5G 通信提供的大规模连接，本文提出了一种长期可持续的需求响应 (DR) 架构，以有效管理物联网 (IoT) 基础设施的可用能源消耗。该提案使用网络功能虚拟化 (NFV) 和软件定义网络 (SDN) 技术作为推动因素，并促进主要使用可再生能源。与架构相关，本文提出了一种以可用性为条件的新型消费模型，其中消费者是管理过程的一部分。为了有效利用来自可再生和不可再生能源的能源，本文提出了几种管理策略，例如优先考虑能源供应和使用时移功能进行工作负载调度。分析了该提案的复杂性，以提出一个合适的架构框架。能源管理解决方案被建模为整数线性规划 (ILP)，为了验证能源利用率的提高，提出了算法解决方案及其评估。最后，讨论了开放的研究问题和应用场景。
