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从天空和太空改善移动连接
创建一个支持全球应急响应的通用通信平台。b) 增强地面网络的弹性：包括 GSOA 在内的一些回复指出，D2D 可以在地面网络发生故障（例如在自然灾害期间）的情况下充当备份，为有需要的消费者提供持续的连接。c) 为目前尚未服务的人提供连接：许多回复将农村连接标记为提供 D2D 服务的主要好处。苏格兰未来信托基金认为，这些服务将消除“非热点”的技术存在，为人口稀少的地区提供覆盖。有兴趣提供 D2D 服务的受访者指出，计划通过卫星提供消息、语音和数据服务。虽然短期内可能只有消息服务可用，但随着服务和技术的成熟，语音和数据服务可能会在未来可用，为未服务地区的消费者提供与地面网络覆盖的消费者类似的连接机会。
推动南非经济数字化转型机遇、政策改革和移动的作用
GSMA GSMA 是一家全球性组织，致力于统一移动生态系统，以发现、开发和提供对积极的商业环境和社会变革至关重要的创新。我们的愿景是释放连接的全部力量，使人们、行业和社会蓬勃发展。 GSMA 代表整个移动生态系统和相关行业的移动运营商和组织，通过三大支柱为其成员提供服务：良好的连接、行业服务和解决方案以及推广。这些活动包括推进政策、应对当今最大的社会挑战、支持使移动发挥作用的技术和互操作性，并在 MWC 和 M360 系列活动中提供世界上最大的平台来召集移动生态系统。我们邀请您访问 www.gsma.com 了解更多信息 在 Twitter/X 上关注 GSMA：@GSMA
超运动量103：超动Ehlers的疼痛管理...
•自我护理工具箱。清单可帮助您优化自我护理工具箱。•呼吸。呼吸错误会增加疼痛敏感性，头痛，下巴疼痛等。•姿势。良好的姿势会减少肌肉和关节的压力，并可以防止许多问题。•睡眠卫生和定位。睡眠姿势和睡眠卫生策略。•睡眠清单。睡眠对身体健康至关重要。此睡眠促进策略的清单•头痛触发点。触发点通常会引起头痛。•开始锻炼想法。帮助您开始运动的想法：应对疲劳，痛苦和对运动的恐惧。•疼痛管理
脑细胞中不可移动的阴离子成分取代细胞外氯离子
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2024 年 10 月 28 日发布。；https://doi.org/10.1101/2022.12.28.522113 doi：bioRxiv 预印本
推动埃塞俄比亚经济的数字化转型机遇、政策改革和移动技术的作用
GSMA GSMA 是一家全球性组织，致力于统一移动生态系统，以发现、开发和提供对积极的商业环境和社会变革至关重要的创新。我们的愿景是释放连接的全部力量，使人们、行业和社会蓬勃发展。 GSMA 代表整个移动生态系统和相关行业的移动运营商和组织，通过三大支柱为其成员提供服务：良好的连接、行业服务和解决方案以及推广。这些活动包括推进政策、应对当今最大的社会挑战、支持使移动发挥作用的技术和互操作性，并在 MWC 和 M360 系列活动中提供世界上最大的平台来召集移动生态系统。我们邀请您访问 www.gsma.com 了解更多信息 在 Twitter/X 上关注 GSMA：@GSMA
推动埃塞俄比亚经济的数字化转型机遇、政策改革和移动技术的作用
GSMA GSMA 是一家全球性组织，致力于统一移动生态系统，以发现、开发和提供对积极的商业环境和社会变革至关重要的创新。我们的愿景是释放连接的全部力量，使人们、行业和社会蓬勃发展。 GSMA 代表整个移动生态系统和相关行业的移动运营商和组织，通过三大支柱为其成员提供服务：良好的连接、行业服务和解决方案以及推广。这些活动包括推进政策、应对当今最大的社会挑战、支持使移动发挥作用的技术和互操作性，并在 MWC 和 M360 系列活动中提供世界上最大的平台来召集移动生态系统。我们邀请您访问 www.gsma.com 了解更多信息 在 Twitter/X 上关注 GSMA：@GSMA
使用量子储层计算中移动无线网络中的用户轨迹预测
摘要本文采用量子机学习技术来通过使用一种称为量子储层计算（QRC）的方法来预测移动用户在移动无线网络中的传播。移动用户的轨迹预测属于时间信息处理的任务，这是一个移动性管理问题，对于自我组织和自主6G网络至关重要。我们的目标是使用QRC准确预测无线网络中移动用户的未来位置。为此，作者使用真正的世界时间序列数据集来建模移动用户的轨迹。QRC方法具有两个组件：储层计算（RC）和量子计算（QC）。在RC中，训练比简单复发性神经网络的训练更有效，因为在RC中，只有输出层的权重才能训练。RC的内部部分是所谓的储层。为了使RC表现良好，应仔细选择储层的权重以创建高度复杂和非线性动力学。QC用于创建这种动态储层，该储层将输入时间序列映射到由动态状态组成的较高维度计算空间中。获得高维动力状态后，进行简单的线性回归以训练输出权重，因此，可以有效地对移动用户轨迹的预测进行有效形成。在这项研究中，我们根据量子系统的哈密顿时间演变采用QRC方法。作者使用基于IBM Gate的量子计算机模拟了时间演变，并且在实验结果中，它们表明，使用QRC仅使用少数量子器来预测移动用户的轨迹是有效的，并且可以超过经典方法，例如长期短期内存方法和echo -echo state网络接近。
影响基于移动的 AI 采用的因素......
摘要 目的——本研究旨在为坦桑尼亚制造业中小企业 (SMEs) 采用基于移动的人工智能 (AI) 服务建立一个全面的框架。 设计/方法/方法——该方法包括进行文献综述，并使用移动服务接受模型和创新扩散理论 (IDT) 的组合作为理论基础。这种综合深入研究了当前关于技术采用、组织行为和创新扩散的知识，创建了坚实的概念基础。专家评审用于框架验证，以确保框架的准确性。 发现——本研究表明，影响坦桑尼亚制造业中小企业采用基于移动的 AI 服务的因素包括感知有用性、感知易用性、背景、个人主动性和特征、信任、基础设施、成本、移动性、权力距离、兼容性、可观察性和可试用性。 研究的局限性/含义——该框架提供了针对坦桑尼亚社会文化和经济细微差别的宝贵见解。然而，由于它针对坦桑尼亚制造业中小企业的特殊性，它的普遍性有限。实际意义——本研究概述的框架为中小企业领导者、政策制定者和技术实施者提供了宝贵的指导，帮助他们在采用过程中做出明智的决策。原创性/价值——本研究引入了一种理解技术采用的新视角。本研究侧重于坦桑尼亚的背景，对影响因素进行了细致的分析，这增加了其原创性和实际意义。
我们如何与6G塑造移动连接的未来？
11 1 Eren Balevi，Akash Doshi，Ajil Jalal，Alexandros DiMakis，Jeffrey G. Andrews，“使用深层生成网络的高维通道估计”，IEEE JSAC，2021年； 2 RP-213599，“新SI：NR空气界面的人工智能研究（AI）/机器学习（ML）”，3GPP RAN PLENARY，2021年； 3 Chao-kai Wen，Wanting Shih，Shi Jin，“大量Mimo CSI反馈的深度学习”，IEEE无线通讯，2018年；