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集成传感与通信：支持技术、应用、工具和数据集、标准化和未来方向
摘要 — 集成传感和通信 (ISAC) 系统的设计因其解决许多挑战的能力而受到关注。事实上，ISAC 可以带来许多好处，例如共享频谱资源、硬件和软件，以及提高传感和通信的互操作性。在本文中，我们试图对 ISAC 进行彻底的研究。我们首先回顾以传感为中心的设计、以通信为中心的设计以及传感和通信的协同设计的范例。然后，我们探索适用于 ISAC 的支持技术（即传输波形设计、环境建模、传感源、信号处理和数据处理）。我们还介绍了一些可以从 ISAC 中受益的新兴智能世界应用程序。此外，我们描述了一些用于收集传感数据和公开可用的传感数据集以供研究和开发的著名工具，以及一些标准化工作。最后，我们重点介绍了 ISAC 的一些挑战和新的研究领域，为 ISAC 研究人员和从业者以及更广泛的研究和行业社区提供了有益的参考。
集成传感与通信：支持技术、应用、工具和数据集、标准化和未来方向
摘要 — 集成传感和通信 (ISAC) 系统的设计因其解决许多挑战的能力而受到关注。事实上，ISAC 可以带来许多好处，例如共享频谱资源、硬件和软件，以及提高传感和通信的互操作性。在本文中，我们试图对 ISAC 进行彻底的研究。我们首先回顾以传感为中心的设计、以通信为中心的设计以及传感和通信的协同设计的范例。然后，我们探索适用于 ISAC 的支持技术（即传输波形设计、环境建模、传感源、信号处理和数据处理）。我们还介绍了一些可以从 ISAC 中受益的新兴智能世界应用程序。此外，我们描述了一些用于收集传感数据和公开可用的传感数据集以供研究和开发的著名工具，以及一些标准化工作。最后，我们重点介绍了 ISAC 的一些挑战和新的研究领域，为 ISAC 研究人员和从业者以及更广泛的研究和行业社区提供了有益的参考。
集成传感与通信：支持技术、应用、工具和数据集、标准化和未来方向
摘要 — 集成传感和通信 (ISAC) 系统的设计因其解决许多挑战的能力而受到关注。事实上，ISAC 可以带来许多好处，例如共享频谱资源、硬件和软件，以及提高传感和通信的互操作性。在本文中，我们试图对 ISAC 进行彻底的研究。我们首先回顾以传感为中心的设计、以通信为中心的设计以及传感和通信的协同设计的范例。然后，我们探索适用于 ISAC 的支持技术（即传输波形设计、环境建模、传感源、信号处理和数据处理）。我们还介绍了一些可以从 ISAC 中受益的新兴智能世界应用程序。此外，我们描述了一些用于收集传感数据和公开可用的传感数据集以供研究和开发的著名工具，以及一些标准化工作。最后，我们重点介绍了 ISAC 的一些挑战和新的研究领域，为 ISAC 研究人员和从业者以及更广泛的研究和行业社区提供了有益的参考。
集成传感和通信：支持技术、应用、工具和数据集、标准化和未来方向
摘要 — 集成传感和通信 (ISAC) 系统的设计因其解决许多挑战的能力而受到关注。事实上，ISAC 可以带来许多好处，例如共享频谱资源、硬件和软件，以及提高传感和通信的互操作性。在本文中，我们试图对 ISAC 进行彻底的研究。我们首先回顾以传感为中心的设计、以通信为中心的设计以及传感和通信的协同设计的范例。然后，我们探索适用于 ISAC 的支持技术（即传输波形设计、环境建模、传感源、信号处理和数据处理）。我们还介绍了一些可以从 ISAC 中受益的新兴智能世界应用程序。此外，我们描述了一些用于收集传感数据和公开可用的传感数据集以供研究和开发的著名工具，以及一些标准化工作。最后，我们重点介绍了 ISAC 中的一些挑战和新研究领域，为 ISAC 研究人员和从业者以及更广泛的研究和行业社区提供了有益的参考。
2021 BEETL 竞赛：推进针对受试者独立性和异构 EEG 数据集的迁移学习
Stylianos Bakas 1 , 2 , 3 stelios@cogitat.io Siegfried Ludwig 1 , 2 siegfried@cogitat.io Konstantinos Barmpas 1 , 2 ntinos@cogitat.io Mehdi Bahri 1 , 2 mehdi@cogitat.io Yannis Panagakis 1 , 2 , 4 yannis@cogitat.io Nikolaos Laskaris 1 , 2 , 3 nikos@cogitat.io Dimitrios A. Adamos 1 , 2 , 3 dimitrios@cogitat.io Stefanos Zafeiriou 1 , 2 stefanos@cogitat.io William C. Duong 5 , 6 wduong@dcscorp.com Stephen M. Gordon 5 , 6 sgordon@dcscorp.com 弗农·J·劳恩 (Vernon J. Lawhern) 6 vernon.j.lawhern.civ@army.mil Maciej ´ Sliwowski 7 , 8 , 9 maciej.sliwowski@opium.sh Vincent Rouanne 7 vincent.rouanne@gmail.com Piotr Tempczyk 9 , 10 piotr.tempczyk@opium.sh 1 Cogitat Ltd.，英国 2 智能行为理解小组，伦敦帝国理工学院，英国 3 塞萨洛尼基亚里士多德大学，希腊 4 雅典国立和卡波迪斯特里安大学，希腊 5 DCS 公司，弗吉尼亚州亚历山大，美国 6 人类研究与工程理事会，DEVCOM 陆军研究实验室，马里兰州阿伯丁试验场，美国 7 大学。格勒诺布尔阿尔卑斯大学，CEA，LETI，Clinatec，F-38000 格勒诺布尔，法国 8 巴黎萨克雷大学，CEA，List，F-91120，帕莱索，法国 9 波兰国家机器学习研究所 (OPIUM)，华沙，波兰 10 deeptale.ai，波兰
PR100一年进度更新：初步建模结果以及高分辨率太阳能和风数据集
•切换到西班牙语进行实时解释。•提供了美国手语的解释。•为参与者静音音频和视频。•在整个演示文稿中提出问题框中的问题。我们将以书面形式回答一些问题，最后讨论其他问题。
集成传感与通信：支持技术、应用、工具和数据集、标准化和未来方向
摘要 — 集成传感和通信 (ISAC) 系统的设计因其解决许多挑战的能力而受到关注。事实上，ISAC 可以带来许多好处，例如共享频谱资源、硬件和软件，以及提高传感和通信的互操作性。在本文中，我们试图对 ISAC 进行彻底的研究。我们首先回顾以传感为中心的设计、以通信为中心的设计以及传感和通信的协同设计的范例。然后，我们探索适用于 ISAC 的支持技术（即传输波形设计、环境建模、传感源、信号处理和数据处理）。我们还介绍了一些可以从 ISAC 中受益的新兴智能世界应用程序。此外，我们描述了一些用于收集传感数据和公开可用的传感数据集以供研究和开发的著名工具，以及一些标准化工作。最后，我们重点介绍了 ISAC 的一些挑战和新的研究领域，为 ISAC 研究人员和从业者以及更广泛的研究和行业社区提供了有益的参考。
集成传感与通信：支持技术、应用、工具和数据集、标准化和未来方向
摘要 — 集成传感和通信 (ISAC) 系统的设计因其解决许多挑战的能力而受到关注。事实上，ISAC 可以带来许多好处，例如共享频谱资源、硬件和软件，以及提高传感和通信的互操作性。在本文中，我们试图对 ISAC 进行彻底的研究。我们首先回顾以传感为中心的设计、以通信为中心的设计以及传感和通信的协同设计的范例。然后，我们探索适用于 ISAC 的支持技术（即传输波形设计、环境建模、传感源、信号处理和数据处理）。我们还介绍了一些可以从 ISAC 中受益的新兴智能世界应用程序。此外，我们描述了一些用于收集传感数据和公开可用的传感数据集以供研究和开发的著名工具，以及一些标准化工作。最后，我们重点介绍了 ISAC 的一些挑战和新的研究领域，为 ISAC 研究人员和从业者以及更广泛的研究和行业社区提供了有益的参考。
集成传感与通信：支持技术、应用、工具和数据集、标准化和未来方向
摘要 — 集成传感和通信 (ISAC) 系统的设计因其解决许多挑战的能力而受到关注。事实上，ISAC 可以带来许多好处，例如共享频谱资源、硬件和软件，以及提高传感和通信的互操作性。在本文中，我们试图对 ISAC 进行彻底的研究。我们首先回顾以传感为中心的设计、以通信为中心的设计以及传感和通信的协同设计的范例。然后，我们探索适用于 ISAC 的支持技术（即传输波形设计、环境建模、传感源、信号处理和数据处理）。我们还介绍了一些可以从 ISAC 中受益的新兴智能世界应用程序。此外，我们描述了一些用于收集传感数据和公开可用的传感数据集以供研究和开发的著名工具，以及一些标准化工作。最后，我们重点介绍了 ISAC 的一些挑战和新的研究领域，为 ISAC 研究人员和从业者以及更广泛的研究和行业社区提供了有益的参考。
通过混合效应模型和分层聚类学习具有异质性农艺数据集的学习贝叶斯网络
玉米是一种在广阔地区，尤其是撒哈拉以南非洲，亚洲和拉丁美洲的全球种植的关键农作物，截至2021年，占地1.7亿公顷。已经设计了各种统计和机器学习模型，包括混合效应模型，随机系数模型，随机森林和深度学习体系结构，以预测玉米的产量。这些模型考虑了诸如基因型，环境，基因型 - 环境相互作用和现场管理等因素。但是，现有模型通常没有完全利用这些因素之间的因果关系的复杂网络以及农艺数据固有的层次结构。这项研究引入了一种创新的方法，将随机效应整合到贝叶斯网络（BNS）中，利用其通过定向无环形图对因果关系和概率关系进行建模的能力。植根于线性混合效应模型框架并为分层数据量身定制，这种新颖的方法表明了增强的BN学习。应用于现实世界的农艺试验，可产生一个改善解释性的模型，并揭示了新的因果关系。值得注意的是，提出的方法将玉米收益率预测的错误率从28％降低到17％。这些结果倡导BN在为层次农艺数据构建实际决策支持工具中的偏好，从而促进因果推断。