XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemURLLC
使用P4和深度学习R. Mohammadifar*，R。Javidan，R。
这项研究解决了在切片间切换过程中确保5G及以上（6G）网络（6G）网络的挑战（DDOS）。提出了基于P4可编程开关和门控复发单元（GRU）算法的混合模型，以高准确性和低延迟来检测和预测此类攻击。p4可以实时提取钥匙质量服务（QOS）参数，包括数据包损耗率，延迟和优先级，用于有效的交通分析和攻击检测。所提出的模型达到了DDOS检测准确性为98.63％，灵敏度为98.53％，F1得分为98.58％，同时预测合法切片的精度为98.7％。误报率（FPR）降低到小于2.1％，检测和决策制定的总系统延迟保持在350毫秒以下，使其适用于诸如URLLC之类的延迟敏感应用程序。可伸缩性测试表明，该系统的检测准确性超过90％，延迟少于500毫秒，最多15个开关和4个切片，即使在较高的交通负载下也是如此。这项研究突出了将深度学习与P4相结合以增强高级网络中的安全性和可扩展性的有效性，从而为下一代网络安全提供了强大的框架。
远程患者护理的基于深度学习的体系结构
摘要 - 杂物患者监测在现代医疗保健方面越来越重要，但是现有系统在实现实时分析和对生命体征的预测方面面临重大挑战。本文介绍了一种新颖的体系结构，将深度学习与5G网络功能相结合，以实现实时生命体征监视和预测。所提出的系统采用优化用于边缘部署的混合CNN-LSTM模型，并与5G超可靠的低延迟通信（URLLC）相结合，以进行有效的数据传输。我们的体系结构达到了14.4ms的端到端潜伏期，而多生命体征的预测准确性为96.5％。该系统比现有解决方案显示出显着改善，与当前的最新系统相比，预测准确性降低了47％，预测准确性提高了4.2％。对1000名患者的数据进行了三个月内进行的绩效评估验证了该系统在临床环境中的可靠性和可伸缩性。结果表明，将深度学习与5G技术相结合可以有效地解决实时患者监测的挑战，从而通过早期发现不断恶化的条件来改善临床结果。这项研究通过建立一个可靠的实时生命体征监测和预测框架来有助于数字医疗保健的发展。索引条款-5G网络，健康监测，深度学习，远程患者护理，
ieee iwcmc 2022 技术计划
1570785339：5G云边端协同的电力系统巡检服务分解；慧翔；王玉成、吕玉翔、董亚文；王红艳;杨阳（国家电网信息通信集团安徽吉源软件有限公司）；魏良康、周凡琴和冯雷（北京邮电大学，中国）1570785422：工业 TSN 服务的 5G URLLC 本地部署架构； Jiayu Huang、Lei Feng、Fanqin Zhou、Huiyong Liu、Peng Yu 和 Kunyi Xie（中国北京邮电大学）1570788384：如何将全局观测嵌入到垂直水平联邦学习中；万硕（清华大学，中国）； Jiaxun Lu（华为技术有限公司，中国）；范平一（清华大学，中国）；邵云峰（华为诺亚方舟实验室，中国）；彭程辉（华为技术有限公司，中国）；Khaled B. Letaief（香港科技大学，香港）1570792725：成本效益管理的博弈论方法能量收集智能电网；Artiom Blinovas、Kenji Urazaki Junior 和 Elvina Gindullina；Leonardo Badia（意大利帕多瓦大学）1570792833：基于深度学习的声纹识别技术研究；Jingyi Li 和 Qin Xu（大数据与软件学院，重庆移动通信学院，中国）；Kadoch Michel（加拿大魁北克大学 ETS）1570794635：基于双线程区块链的大规模智能网络中异常检测刘伟（北京邮电大学，中国）；沈月峰（北京计算机技术及应用研究所，中国）；杨辉、鲍博文、姚秋燕（北京邮电大学，中国）；王旅达（北京计算机技术及应用研究所，中国）
个人简介 - 约翰霍普金斯大学怀廷工程学院
David Allen UScellular 新兴技术总监 David 担任 UScellular 的新兴技术总监。他领导企业/物联网业务部的一个团队，展望私人蜂窝网络、低功耗广域 (LPWA) 网络、5G uRLLC/eMBB/大规模物联网和 D2C（直接蜂窝到卫星）等领域的新兴技术。David 还曾担任威斯康星大学密尔沃基分校数字制造领导力项目的兼职教师，并且是代表 UScellular 的威斯康星大学密尔沃基分校互联系统研究所顾问委员会成员。此前，他曾担任 iconectiv 新举措首席技术官办公室的技术规划高级总监，包括担任 GSMA VINES 工作组主席，加入 5G 开放创新实验室。David 还曾担任 AT&T 物联网业务部总监多年，包括担任 GSMA LTE-M 任务组主席、GSMA 移动物联网工作组主席和北美 5G 战略组主席；曾担任 Loc-Aid Technologies 的首席技术官，领导了金融服务、身份验证行业、道路救援和游戏行业的位置聚合服务的技术愿景和授权；还曾担任 SnapTrack 的产品管理总监，该公司发明/获得了辅助 GPS 定位技术的专利，并于 2001 年被高通收购。David 拥有普渡大学电气工程理学学士学位和伊利诺伊理工学院斯图尔特商学院的工商管理硕士学位，他还在斯图尔特商学院的工商管理硕士课程中担任兼职教师。David 还担任德克萨斯大学达拉斯分校 (UTD) Naveen Jindal 管理学院 (ENTP6398 / SYSM6315) 的导师。