摘要 基于线性调频扩频(CSS)的无线通信在无线传感器网络(WSN)中得到了广泛的应用,这些传感器一般传输速率较慢,对数据速率的要求越来越高,然而由于CSS的传输速率较低,仍存在许多问题有待研究。本文介绍了一种基于线性调频的调制方法。与BOK(二进制正交键控)和DM(直接调制)方法不同,该调制技术是将多普勒频移植入线性调频信号中。该调制技术在单个脉冲内实现M进制调制。通过计算压缩脉冲峰值在脉冲持续时间内的位置,或通过在匹配滤波器中使用不同的参考线性调频信号来实现解调。
● 建立 GADRRRES 全球和地区成员。 ● 通过增加 GADRRRES 内部的参与度,促进和发展与学校安全相关的对话与合作。 ● 与现有的全球教育集群/工作组/协调努力进行协调,加强跨部门合作(包括 GCPEA、日内瓦全球教育教育中心、绿色教育伙伴关系、全球教育集群、前瞻性行动中心等),同时在人道主义、发展和建设和平三重关系框架内开展工作,帮助利用政治行动促进学校安全。 ● 支持现有的区域附属机构(即亚太学校安全联盟 (APCSS) 和拉丁美洲和加勒比地区教育小组 (GRE-LAC))。 ● 支持以 APCSS 和 GRE-LAC 为模式建立新的区域附属机构,或帮助扩大现有协调教育小组的工作。 ● 开发培训材料以介绍 CSS 框架 2022-2030,并为其实施提供指导,以建立和加强责任承担者、从业者和其他利益攸关方的能力。 ● 举办全球和地区活动,推广CSS目标和指标以及CSS操作指导目录、最佳实践、案例研究和其他研究。
2023年12月5日 - 目前,学校内有三个中心; (a)安全研究中心(CSS); (b)战略技术研究中心(网络/空间);和...
作者:S Soesanto · 被引用 2 次 — 与风险和复原力团队合作的国防项目。在加入 CSS 之前,他是欧洲理事会的网络安全和国防研究员。外国...
深度学习课程和认证:(i)深度学习。 (ii)UC Berkeley-设计,可视化和理解深NN(审计,2021年); (iii)DeepMind-强化学习系列2021(审计,2021年)。-----熟悉:经典DL体系结构(MLP(FF),CNN,RNN,NLP,Transformers),模型培训与优化(SGD,正规化,超参数调整等),应用程序(RL,Vision,Vision,NLP,GAN,VAE)。无监督的学习与数据分析(PCA,TSNE,MDS等)。-----编程语言:Python(Numpy,Pandas,Pytorch,Matplot- Lib),R,Matlab(也是Java,Java,JavaScript,CSS,CSS,HTLM,MySQL)。-----科学交流(即手稿,海报和谈话)(精通所有办公室软件和Adobe Illustrator);流利的英语和法语。
5 关于互联网碎片化,请参阅:Kevin Kohler,“一个、两个还是两百个互联网?未来互联网架构的政治”,网络防御报告(苏黎世:CSS,苏黎世联邦理工学院,2022 年 8 月),https://css.ethz.ch/content/dam/ethz/special-interest/gess/cis/center-for-securities-studies/pdfs/Cyber-Reports-2022-08-One-Two-or-Two-Hundred-Internets.pdf;关于联合国进程,请参阅:Taylor Grossman,“规范与现实:联合国的网络”,CSS 安全政策分析,第 1 期。不。313(2022 年 11 月),https://css.ethz.ch/content/dam/ethz/special-interest/gess/cis/center-for-securities-studies/pdfs/CSSAnalyse313-EN.pdf;Valentin Weber,“俄罗斯新提议的联合国国际信息安全公约的危险”,Net Politics,外交关系委员会(博客),2023 年 3 月 21 日,https://www.cfr.org/blog/dangers-new-russian-proposal-un-convention- international-information-security?utm_medium=social_owned&utm_source=tw。
2020 年 4 月 7 日 — 请引用为:Baezner,Marie(2020):CSS 网络防御报告:关于在军事网络安全中使用预备役部队的研究,2020 年 4 月,安全中心...
2020 年 5 月 15 日 — 化学、生物、放射、核和爆炸物。首席信息官。首席信息官。COTS。商用现货。CS/CSS。计算机软件/计算机...
许多最先进的技术被用来提高频谱效率,其中认知无线电和多址接入是最有前景的技术。在认知无线电通信中,频谱感知是最基本的部分,其准确性对频谱利用率有重大影响。此外,由于复杂的无线电环境,多用户CSS已被提出作为一种完善的解决方案。NOMA作为5G中的一项基本技术,在提高频谱效率和承载大规模连接方面具有巨大的前景。在本文中,我们为NOMA提出了一种新颖的CSS框架,以进一步提高频谱效率。考虑到NOMA复杂的物理层实现,我们引入了一种基于AI的解决方案,以良好的准确率和可接受的复杂度协同感知频谱。数值结果验证了我们提出的解决方案的有效性。
最近,用于绘制海底地图的大量数据采集技术已经面世并被采用。加拿大使用的技术包括机载激光测深系统,例如由加拿大开发的由 Optech Systems 开发的 LARSEN 500 系统及其后继系统 SHOALS 系统(深度能力达 30 米);扫描系统,例如由丹麦开发的 Navitronics 系统,该系统安装在由加拿大水文服务局、加拿大公共工程部和加拿大海岸警卫队运营的几艘船上(深度能力达 100 米);以及条带测绘系统,例如由挪威开发的 Simrad EM100 多波束测深仪(深度能力达 300 米),该系统在 CSS MATTHEW 和 CSS CREED 上使用,还安装在纽芬兰 Geo Resources Inc 的遥控潜艇平台 Dolphin 的船体上。这些系统