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数据驱动的人工智能辅助绿色网络设计和管理
由于流量需求和网络连接用户数量的增加，移动网络的能耗不断增加。为了确保移动网络的可持续性，能源效率必须成为下一代移动网络的关键设计支柱。在本文中，我们从两个角度来提高 5G 及更高网络的能源效率，即最小化网络能耗和节能网络架构设计。在本文的第一部分，我们重点关注基站 (BS) 的节能方法，基站是移动网络中能耗最高的组件。我们从移动网络运营商那里获得了一个包含网络负载信息的数据集。由于数据的时间粒度较粗，使用移动网络流量数据训练 ML 算法进行睡眠模式管理决策是一项挑战。我们提出了一种考虑到到达突发性的移动网络流量数据再生方法。我们提出了基于 ML 的算法来决定何时以及将 BS 置于睡眠状态的深度。目前关于在网络管理中使用 ML 的文献无法保证任何服务质量。为了解决这个问题，我们将基于分析模型的方法与 ML 相结合，其中前者用于网络中的风险分析。我们定义了一种新的指标来量化决策风险。我们设计了一个数字孪生，它可以模拟具有高级睡眠模式的真实 BS 的行为，以持续评估风险并监控 ML 算法的性能。仿真结果表明，与基线相比，使用所提出的方法可以获得相当大的能源节省，而延迟用户数量可以忽略不计。在论文的第二部分，我们研究并模拟了基于虚拟化云 RAN 的云原生网络架构的端到端能耗和延迟，从而形成了开放式 RAN 的基础。如今，大型电信运营商就基于混合 C-RAN 的开放式 RAN 架构达成了共识，本文将对此进行研究。从传统的分布式 RAN 架构迁移到基于混合 C-RAN 的网络架构在能耗和成本方面具有挑战性。我们从 OPEX 和 CAPEX 两个方面对迁移成本进行建模，并考虑未来流量预测对虚拟化云原生架构进行经济可行性分析。考虑到前传和光纤链路的基础设施成本，尚不清楚在什么条件下基于 C-RAN 的架构比 D-RAN 更具成本效益。我们制定了一个整数线性规划 (ILP) 优化问题，以优化设计前传，从而最小化迁移成本。我们使用商业求解器以最佳方式解决问题，并提出基于 AI 的启发式算法来处理大问题规模的可扩展性问题。处理网络能耗和延迟之间的权衡是网络设计和管理中的一个挑战性问题。在多层混合 C-RAN 架构中，我们制定了一个 ILP 问题，通过将热门内容存储在更靠近用户的边缘来优化延迟并最小化网络能耗。此外，我们研究了网络中总能耗和占用带宽之间的权衡。我们证明智能内容放置不仅可以减少延迟，还可以通过在性能指标之间找到折衷来节省能源。为了实现最小化网络能耗的类似目标，我们提出了一种端到端网络切片方法，其中逻辑网络针对特定服务进行量身定制。根据文献，端到端网络切片针对
马耳他前 500 名科学家 AD 科学指数 2023
这项新指数由 Murat ALPER 教授（医学博士）和 Cihan DÖĞER 副教授（医学博士）开发，使用 Google Scholar 中的 i10 指数、h 指数和引用分数的总数和过去 5 年的值。此外，还使用了过去 5 年的值与上述指数总值的比率。 “AD 科学指数”共使用九个参数，显示单个科学家在 11 个学科（农业和林业、艺术、设计和建筑、商业和管理、经济和计量经济学、教育、工程和技术、历史、哲学、神学、法律/法律和法律研究、医学和健康科学、自然科学、社会科学和其他）、256 个分支机构、19,500 个机构、216 个国家、10 个地区（非洲、亚洲、欧洲、北美洲、大洋洲、阿拉伯联盟、东欧与中亚地区、金砖国家、拉丁美洲和东南非共同市场）和世界范围内的排名。“AD 科学指数”是第一个也是唯一一个根据 h 指数和 i10 指数得分以及 Google 学术搜索中的引用量显示科学家总体和过去五年生产力系数的研究。除了索引和排名功能外，AD 科学指数还揭示了学术生活，并为用户提供了进行有效学术分析的机会，以审查和发现错误和不道德的个人资料、剽窃、伪造、歪曲、重复、捏造、分割、诽谤、不公平的作者身份以及学术欺凌的几种表现形式。此类分析还有助于揭示机构实施的多项政策的中长期结果，包括学术人员的就业和保留政策、工资政策、学术激励措施和科学工作环境。
苏丹顶尖 1000 名科学家 AD 科学指数 2022 ...
该新指数由 Murat ALPER 教授（医学博士）和 Cihan DÖĞER 副教授（医学博士）开发，使用 Google Scholar 中的 i10 指数、h 指数和引用分数的总数和过去 5 年的值。此外，还使用了过去 5 年的值与上述指数总值的比率。 “AD 科学指数”共使用九个参数，显示单个科学家在 12 个学科（农业和林业、艺术、设计和建筑、商业和管理、经济和计量经济学、教育、工程和技术、历史、哲学、神学、法律/法律和法律研究、医学和健康科学、自然科学、社会科学和其他）、256 个分支机构、14,191 个机构、216 个国家、10 个地区（非洲、亚洲、欧洲、北美洲、大洋洲、阿拉伯联盟、东欧与中亚地区、金砖国家、拉丁美洲和东南非共同市场）和世界范围内的排名。“AD 科学指数”是第一个也是唯一一个根据 h 指数和 i10 指数得分以及 Google 学术搜索中的引用量显示科学家总体和过去五年生产力系数的研究。除了索引和排名功能外，AD 科学指数还揭示了学术生活，并为用户提供了进行有效学术分析的机会，以审查和发现错误和不道德的个人资料、剽窃、伪造、歪曲、重复、捏造、分割、诽谤、不公平的作者身份以及学术欺凌的几种表现形式。此类分析还有助于揭示机构实施的多项政策的中长期结果，包括学术人员的就业和保留政策、工资政策、学术激励措施和科学工作环境。
马耳他前 500 名科学家 AD 科学指数 2023
该新指数由 Murat ALPER 教授（医学博士）和 Cihan DÖĞER 副教授（医学博士）利用 Google Scholar 中的 i10 指数、h 指数和引用分数的总数和过去 5 年的值开发而成。此外，还使用了过去 5 年的值与上述指数总值的比率。“AD 科学指数”共使用九个参数，显示单个科学家在 11 个学科（农业和林业、艺术、设计和建筑、商业和管理、经济和计量经济学、教育、工程和技术、历史、哲学、神学、法律/法律和法律研究、医学和健康科学、自然科学、社会科学和其他）、256 个分支机构、19,500 个机构、216 个国家、10 个地区（非洲、亚洲、欧洲、北美洲、大洋洲、阿拉伯联盟、东欧和中亚地区、金砖国家、拉丁美洲和东南非共同市场）和世界范围内的排名。“AD 科学指数”是第一个也是唯一一个基于 h 指数和 i10 指数得分以及 Google Scholar 中的引用量显示科学家总体和过去五年生产力系数的研究。除了索引和排名功能之外，AD 科学指数还为学术生活注入了活力，并为用户提供了进行有效学术分析的机会，以审查和发现错误和不道德的个人资料、剽窃、伪造、歪曲、重复、捏造、分割、诽谤、不公平的作者身份以及学术欺凌的几种表现形式。此类分析还有助于揭示机构实施的多项政策的中长期结果，包括学术人员的就业和保留政策、工资政策、学术激励措施和科学工作环境。
一个新颖的零触摸，零信任，AI/ML的IoT网络安全框架
摘要 - 物联网促进了一个联系，聪明和可持续的社会；因此，必须保护物联网生态系统。基于IoT的5G和6G将利用机器学习和人工智能（ML/AI）的使用来为自动和协作的安全IoT网络铺平道路。零触摸，零信任的IoT安全性，具有AI和机器学习（ML）启用框架，提供了一种强大的方法来确保物联网（IoT）设备的扩展景观。本文介绍了一个基于零信任，零触摸和AI/ML的集成的新颖框架，该框架可用于检测，缓解和预防现代物联网生态系统中DDOS攻击。将重点放在新的集成框架上，通过为所有物联网流量，固定和移动5G/6G物联网网络流量以及数据安全性（隔离零触摸和动态政策执行）建立零信任。我们通过基于基于准确性，精度，回忆，F1-Score和Roc-auc进行比较，对五个机器学习模型，即X Gboost，Random Forest，K-Nearest Neight，随机梯度下降和Na've Bayes进行了比较分析。结果表明，检测和缓解不同DDOS向量的最佳性能来自基于整体的方法。通过合并网络切片，微分段，连续身份验证和弹性的5G/6G策略，该框架为基于基于勒索的DDOS攻击提供了强大的可扩展安全性。零触摸，具有AI/ML启用的零值得物联网安全性是基于5G/6G的物联网和工业互联网4.0和5.0时代的强大网络安全策略的范式。通过整合这些技术，组织可以有效地保护其物联网环境，保护敏感数据并在面对不断发展的网络威胁时保持业务连续性
衍射限制光源的单光子计数检测器
首先引入时，单光子计数检测器在同步基因上重塑晶体学。他们的快速读数速度启用了，例如，旋转角度的无快速数据收集和切片，并增强了新实验技术（如Ptychography）的开发。在最佳条件下，单光子计数检测器提供无限的动态范围，图像噪声仅受传入光子的泊松统计限制。从单个光子中计算脉冲，从本质上讲是使探测器如此成功的原因，也会引起主要缺点，这是由于模拟前端脉冲堆积而导致的高光子弹药效率的丧失。要充分利用衍射限制的光源，下一代单光子计数器需要以与增加的伏特量相同的数量级来提高其计数率能力。此外，由于较高的频道，需要快速帧速率（几个kHz）才能应对较短的停留时间。带有多个比较器和计数器的检测器架构可以为能量分辨成像打开新的可能性，而像素间交流可以克服收费共享和降低像素角效率损失引起的问题。将单光子计数检测器耦合到高Z传感器，以进行硬X射线检测（> 20 keV）和低增益的雪崩二极管（LGADS）以进行软X射线，以利用全部辐射光谱的新光源的增加。在本文中，我们提出了提高第四代同步源的单光子计数检测器性能的可能策略，并将它们比较它们以对集成检测器充电。
跨学科研究与创新中心（CIRI）
哲学和道德，关于科学和研究的道德，智力诚实和研究完整性，科学不当行为：伪造，制造和窃（FFP）（FFP），多余的出版物：重复和重叠的出版物，萨拉米语，选择性的报告，选择性报告和陈述数据。出版道德：定义，引言和重要性，利益冲突，出版物不当行为：定义，概念，导致不道德行为的问题，违反出版伦理学，作者身份，出版物不当行为，投诉和上诉，掠夺性出版商和期刊。II II：生物信息学和生物统计学下一个基因组测序和分析方法。 染色体构象捕获和染色质免疫沉淀与测序（CHIP-SEQ）耦合。 序列对齐clustalw和Omega。 统计，数据类型，平均值，模式，中值，样本方差和样本标准偏差的简介。 数据解释和分析，精度和准确性，误差分析，最小二乘拟合，线性和非线性回归和相关分析，假设检验（T和F假设检验），显着性测试，拟合测试的方形优势。 拟合优度的重要性。 单元III：Techniques-1电泳：类型，原理和应用。 印迹技术：类型，原理和应用。 通过ELISA测定抗原抗体浓度。 确定解离常数和基本的生化计算。 质谱法：原理，电离方法和质谱的应用。II II：生物信息学和生物统计学下一个基因组测序和分析方法。染色体构象捕获和染色质免疫沉淀与测序（CHIP-SEQ）耦合。序列对齐clustalw和Omega。统计，数据类型，平均值，模式，中值，样本方差和样本标准偏差的简介。数据解释和分析，精度和准确性，误差分析，最小二乘拟合，线性和非线性回归和相关分析，假设检验（T和F假设检验），显着性测试，拟合测试的方形优势。拟合优度的重要性。单元III：Techniques-1电泳：类型，原理和应用。印迹技术：类型，原理和应用。通过ELISA测定抗原抗体浓度。确定解离常数和基本的生化计算。质谱法：原理，电离方法和质谱的应用。明亮场和共聚焦显微镜的原理和应用。单元IV：Techniques-2色谱原理及其类型。 紫外可见吸收光谱的原理和应用。 原理和荧光光谱的应用。 圆形二科运动（Far-UV，近紫外）。 红外光谱。 拉曼光谱和动态光散射。 X射线衍射的基本，Bragg定律，X射线晶体学，低温电子显微镜，透射电子显微镜，扫描电子显微镜，NMR光谱的基础知识及其应用。单元IV：Techniques-2色谱原理及其类型。紫外可见吸收光谱的原理和应用。原理和荧光光谱的应用。圆形二科运动（Far-UV，近紫外）。红外光谱。拉曼光谱和动态光散射。X射线衍射的基本，Bragg定律，X射线晶体学，低温电子显微镜，透射电子显微镜，扫描电子显微镜，NMR光谱的基础知识及其应用。
支持人工智能的 RAN 自动化
标准化意图表达语言的过程正在进行中（例如在 TM 论坛 [3] 中），但它尚未包含应用于不同应用领域所需的表达能力。其他标准化机构或工作组应指定意图扩展和意图信息模型来涵盖这一点。对于 RAN，这自然由 3GPP SA5 和 RAN3 组来完成，这将确保意图扩展允许与现有接口（例如 3GPP 切片接口）共存和演进。由于 RAN 意图应指导 RAN 自动化解决方案，因此 RAN 意图必须定义与 RAN 相关的目标关键性能指标 (KPI)，例如用户吞吐量、延迟和覆盖范围。目标 KPI 应被视为 RAN 自动化解决方案在部署资源的可能性范围内应满足的目标。每个目标 KPI 都必须以精确的细节和 RAN 自动化解决方案可以测量的数量为基础进行定义。这意味着意图的语言以及 RAN 中的相应测量都需要充分标准化。此外，由于 RAN 的性质，目标 KPI 需要以统计术语来表达 - 即作为具有期望消费者体验的一定百分比用户的目标。虽然目标 KPI 是必需的输入，但它们作为 RAN 意图是不够的。如果系统满足目标 KPI 并且仍有可用资源，则系统需要额外的意图，其中包含有关它还应优化哪些内容的信息，例如峰值吞吐量、容量或能源效率。这些是系统在满足所有 KPI 并且系统中仍有可用资源的情况下（例如在覆盖小区流量较低的时期）将如何表现的规则，以及在没有足够资源满足所有 KPI 的情况下（例如在流量高峰情况下）如何在 KPI 之间进行优先级排序。如果系统无法满足目标 KPI，则需要有关如何优先考虑可用资源的指南。如果某些服务或用户组
迁移学习和 SpecAugment 应用于基于 SSVEP 的 BCI 分类
目标：我们使用深度卷积神经网络 (DCNN) 对基于稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的单通道脑机接口 (BCI) 中的脑电图 (EEG) 信号进行分类，该接口不需要用户进行校准。方法：EEG 信号被转换为频谱图，并作为输入，使用迁移学习技术训练 DCNN。我们还修改并应用了一种通常用于语音识别的数据增强方法 SpecAugment。此外，为了进行比较，我们使用支持向量机 (SVM) 和滤波器组典型相关分析 (FBCCA) 对 SSVEP 数据集进行了分类。结果：从微调过程中排除评估用户的数据后，我们使用较小的数据长度（0.5 秒）、仅一个电极（Oz）和具有迁移学习、窗口切片（WS）和 SpecAugment 时间掩码的 DCNN，对来自开放数据集的 35 名受试者实现了 82.2% 的平均测试准确率和 0.825 的平均 F1 分数。结论：使用单个电极和较小的数据长度，DCNN 结果优于 SVM 和 FBCCA 性能。迁移学习提供的准确率变化很小，但使训练速度更快。SpecAugment 实现了小幅性能改进，并成功与 WS 结合，获得了更高的准确率。意义：我们提出了一种使用 DCNN 解决 SSVEP 分类问题的新方法。我们还修改了语音识别数据增强技术并将其应用于 BCI 环境中。所提出的方法在数据长度较小且只有一个电极的 BCI 中超越了 FBCCA 和 SVM（更传统的 SSVEP 分类方法）所获得的性能。这种类型的 BCI 可用于开发小型快速系统。
安蒂斯上尉，约翰·R.
上尉约翰·R·安蒂斯出生于南卡罗来纳州哥伦比亚市，但他与父母和两个弟弟在那里生活了 20 年后，将德克萨斯州圣安东尼奥市视为自己的家。追随父亲的脚步，他于 2016 年开始就读于美国军事学院。他于 2020 年获得空间科学专业理学学士学位。在西点军校就读期间，学员安蒂斯有机会参加空中突击学校和陆军太空干部基础课程，获得空中突击翼和陆军太空徽章。毕业后，少尉安蒂斯完成了装甲基本军官领导课程 (ABOLC) 和侦察兵领袖课程 (SLC)，然后抵达德克萨斯州布利斯堡的第一个部队 4-6 IN。他立即被派往韩国，并完成了为期 9 个月的韩国轮换，担任营 AS3 和 BN UMO，确保所有 BN 和 BDE 设备从釜山港安全地重新部署回美国。重新部署后，1LT Anthis 在 BN 3 车间服役，在该营训练为炮兵和 NTC 轮换期间的不同时间点担任 BN AS3、BN S3、订单经理或 BN 到 BDE LNO。在 NTC 期间，他担任 BN LNO 与 BDE 工作人员一起行动，直接将 BDE 指挥官的信息和命令传达给 BN 指挥官和工作人员。2023 年 9 月，1LT Anthis 搬回佐治亚州摩尔堡，并于 2024 年 3 月从上尉职业课程毕业。CPT Anthis 晋升为 CPT，并于 2024 年 5 月 6 日接管执法连队指挥。CPT Anthis 是一级方程式赛车、篮球和高尔夫的狂热爱好者。在休息时间，你可以看到他观看 F1 比赛、篮球比赛、在练习场上切高尔夫球或寻找啤酒厂喝一杯。他最珍惜与家人在一起的时光，并试图在休息期间花尽可能多的时间陪伴家人。加入陆军，打败海军！