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基于优先级的负载平衡与多代理深的增强学习，用于空气空间集成网络切片
摘要 - 已研究了用于支持多样化应用的Space-Air-fromend集成网络（SAGIN）切片，该应用由陆地（TL）组成，由基站（BS）部署（BS），由无人驾驶汽车（无人驾驶汽车（UAV）的空中层部署的空中层（AL）组成。每个Sagin组件的能力是有限的，在退出文献中尚未完全考虑高效和协同负载平衡。为了这种动机，我们最初提出了一种基于优先级的载荷平衡方案，用于Sagin切片，其中AL和SL合并为一层，即非TL（NTL）。首先，在相同的物理萨金下建造了三个典型的切片（即高通量，低延迟和宽覆盖片）。然后，引入了一种基于优先级的跨层负载平衡方法，用户将拥有访问陆地BS的优先级，并且不同的切片具有不同的优先级。更具体地说，超载的BS可以将低优先级切片的用户卸载到NTL。此外，通过制定多目标优化问题（MOOP），共同优化相应切片的吞吐量，延迟和覆盖范围。此外，由于TL和NTL的独立性和优先级关系，上述摩托车被分解为两个子摩托车。报告的仿真结果表明了我们提出的LB方案的优势，并表明我们所提出的算法优于基准测试器。最后，我们自定义了一个两层多代理的深层确定性策略梯度（MADDPG）算法，用于求解这两个子问题，该问题首先优化了TL的用户-BS关联和资源分配，然后确定UAVS的位置部署，USE-UAV/Leo satellite Satellite Association和NTL的资源分配。
2型糖尿病中心血管疾病风险的模式和决定因素：尼日利亚当前糖尿病管理状态的见解增强微型对象检测而无需微调：具有最新YOLO模型和RT-DETR Transformer
高分辨率图像中的微小对象检测（TOD）在计算机视觉中提出了持续的挑战，包括低分辨率，遮挡和混乱的背景。本文介绍了动态自适应引导的对象推理切片（GOIS）框架，这是一种新型的两阶段自适应切片方法，该方法将计算资源转移到了感兴趣的区域（ROIS）。这种方法显着提高了检测精度和效率，在平均精度（AP）和小物体的平均回忆（AR）指标方面取得了3-4倍的改善。此外，该框架在其他指标中显示出50–60％的大量增长，从而确保了各种物体尺度的稳健性能。在特定的情况下注意到大型检测的略有下降，但戈伊斯在检测中小型物体方面始终表现出色，有效地解决了TOD固有的关键挑战。戈斯框架可以通过统一的效率和稳定的效率来整合自适应切片，多尺度的表示，以及启发了效率的效果。其体系结构 - 不合骨设计允许与包括Yolo11，Rt-Detr-L和Yolov8n在内的各种最新检测模型无缝集成，而无需大量的重新训练。对Visdrone2019-DET数据集进行了严格的验证，并通过对低分辨率图像，视频流和实时相机供稿进行评估，重点介绍了Gois的变革潜力。这些发现将其适用于关键领域，例如基于无人机的监视，自主导航和精确的Di-Nostics。代码和结果可在https：// github上公开获取。com/ mmuzammul/ gois，可在https：// youtu上进行实时演示。BE/ T5T5EB_ W0S4。
B-Tech-CSE-IOT-4届Syllabus-2023-24-261020233.pdf
课程目标：本课程概述了雾计算及其体系结构，不同情况下的挑战和应用程序。单元 - I雾计算简介：雾计算，特征，应用程序，问题和核心。雾计算体系结构：通信和网络模型，编程模型，智能城市，医疗保健和车辆的雾架。雾计算通信技术：简介，IEEE 802.11、4G，5G标准，WPAN，短距离技术，LPWAN和其他中型和远程技术。UNIT - II Management and Orchestration of Network Slices in 5G, Fog, Edge, and Clouds: Introduction,Background, Network Slicing in 5G, Network Slicing in Software-Defined Clouds, Network SlicingManagement in Edge and Fog, Middleware for Fog and Edge Computing, Need for Fog and EdgeComputing Middleware, Clusters for Lightweight Edge Clouds, IoT Integration, Security Managementfor Edge Cloud Architectures.Fog Computing大数据分析的实现：大数据分析概论，雾，原型和评估中的数据分析。单位-III雾计算要求应用于IoT：可伸缩性，互操作性，Fog -iot
对钢结构 WAAM 的回顾——制造……
图 3：适用于 WAAM 构造的典型路径规划方法：a）均匀切片法与 5 轴打印相结合[16]；b）均匀切片（不连续轨迹）与自适应切片法（连续轨迹）[64]；c）针对更厚、更复杂几何形状的模块化路径规划[58]（这些图片的转载许可已获得
3D 打印技术路线和标准
切片程序 • 使用不同的切片程序准备要打印的 3D 模型。这些是 Cura、PrusaSlicer、LycheeSlicer 和 ChiTuBox。 • 探索各种切片设置及其如何影响打印过程，例如层高、壁数、填充（密度、类型/图案）、曝光时间、打印方向、支撑结构（正常、树/有机）等。 • 理解并使用切片过程的步骤。 1. 将 3D 文件导入切片软件 2. 调整切片设置并定位 3D 模型 3. 通过将 3D 模型切片成层来生成刀具路径。 4. 预览切片层以确保准确性并识别任何潜在问题。 5. 以与 3D 打印机兼容的适当文件格式（例如 G 代码）导出切片模型。 6. 将切片文件传输到 3D 打印机进行打印。
基于人工智能的5G网络流量预测
2 文献综述 6 2.1 愿景和动机 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.3.1 网络切片面临的挑战 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . ... . ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... ... . ... ... 12 2.6.3 物联网（IoT）和工业物联网（IIoT） .................................................................................. 14 2.7 5G 面临的挑战 .................................................................................................................................................. 15 2.7.1 网络软件化 .................................................................................................................................................. 15
Quantum X产品线-Nanoscribe
3D通过2GL打印可实现FL无可观的光学级表面和FI Nest subsicron特征，没有切片步骤或形状失真。对于这些结果，其动态体素调整需要明显更少的打印层，从而产生更快的打印速度，这是市场上任何基于2pp的3D打印机都无法比拟的。这使其成为最快的微观添加剂制造技术，其10至60倍于当前2光量光刻系统的吞吐量的10到60倍，同时满足了要求的打印质量要求。例如，长凳由2GL打印3D，并具有功能强大的2PP系统。2PP打印船的切片距离设置为0.1 µm（“ Fine”）。相同的对象是由2GL（“灰度”）打印的3D，其最高质量相同，在1 µm的切片中质量相同，导致打印时间减少了10倍。
MonB5G：支持 AI/ML 的网络切片分布式编排和管理框架
摘要 — 在网络切片范式的支持下，预计各种垂直服务将填充未来的移动生态系统，同时在共享基础设施上有效共存。然而，垂直服务的内在多样性，加上移动基础设施资源的异构性，带来了严峻的管理挑战，需要深度架构创新，以无缝支持基于自动化、灵活性和可编程性的增强编排机制。在本文中，我们介绍了由 H2020 MonB5G 项目设计的新型网络切片管理和编排平台。所提出的概念通过使用人工智能驱动的分布式可编程管理架构来解决网络切片管理和编排的可扩展性问题。管理层级的不同级别都采用了支持人工智能的管理操作。所提出的架构是迈向自我管理网络切片的重要一步。索引术语 —5G、6G、网络切片、AI、ML、ZSM、管理、编排
在边缘网络中启用多播切片
摘要 — 电信网络正在经历一场颠覆性的转变，转向在用户附近具有虚拟化网络功能 (VNF)（例如防火墙、入侵检测系统 (IDS) 和转码器）的分布式移动边缘网络。这一转变将使网络服务（尤其是物联网应用）能够作为具有一系列 VNF 的网络切片进行配置，以保证其连续数据和控制流的性能和安全性。在本文中，我们研究了边缘网络中物联网应用多播流量的延迟感知网络切片问题。我们首先通过将问题转化为整数线性规划 (ILP) 来提出精确解。我们进一步设计了一种具有近似比的近似算法，用于单个多播切片的延迟感知网络切片问题，目标是在网络切片的延迟要求约束下最小化其实施成本。给定多个多播切片请求，我们还提出了一种有效的启发式算法，通过探索总计算资源需求和延迟要求之间的非平凡相互作用的影响，可以接纳尽可能多的用户请求。然后，我们研究了具有给定延迟保证级别的延迟导向网络切片问题，考虑到不同类型的物联网应用具有不同级别的延迟要求，我们提出了一种基于强化学习 (RL) 的有效启发式算法。最后，我们通过模拟和在实际测试平台上的实现来评估所提算法的性能。实验结果表明，所提出的算法很有前景。