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在分子通信中启用算术操作
摘要 - 在当前的分子通信（MC）系统中，在纳米级进行计算操作仍然具有挑战性，限制了它们在复杂场景中的适用性，例如自适应生化控制和先进的纳米级传感。为了克服这一挑战，本文提出了一个新颖的框架，该框架将计算无缝整合到分子通信过程中。该系统可以通过将数值分别编码为每个发射机发出的两种类型的分子来分别表示正值和负值，从而启用算术操作，即添加，减，乘法和除法。特别是，通过传输非反应性分子来实现添加，而减法采用在传播过程中相互作用的反应性分子。接收器解调分子计数以直接计算所需的结果。对位错误率（BER）的上限的理论分析和计算模拟确保了系统在执行复杂算术任务时的鲁棒性。与传统的MC方法相比，所提出的方法不仅在纳米级的基本计算操作中，而且为智能，自主分子网络奠定了基础。
380377-紧急通信中心建筑...
包括公司以当前名称开展业务的年数。描述了具有风险（CMAR）交付方法的建筑管理经验。提供了一个项目组织图确定关键个人和顾问。提供了每个简历的角色和责任，包括项目规模，描述和所有者联系，并带有电话号码。指出了公司提供设计服务的LEED认证项目的数量。包括所有者名称，达到的LEED认证级别以及获得的年度认证。在类似范围的过去十年内提供了完整的项目。描述了个人的角色和参与价值工程过程。提供了当地的办公室位置和员工人数。提供了目前正在进行的公司的五项最大合同，包括项目的名称，所有者名称和电话号码，合同美元价值，百分比完成以及预期的完成日期。提供了团队成员并解释他们为该项目的角色。解释了公司的即兴活动或频繁会议的可用性，这些会议可能需要维持项目时间表或解决设计问题。提供了当前的诉讼，其中提议者是被告，并且在过去5年中定居的错误和遗漏索赔清单。
通过探测器自测试对抗量子通信中的探测器操纵攻击
量子密钥分发 (QKD) 是一种使用光的量子态作为可信信使的通信方法，这样，任何对信息传输的窃听企图都会被揭示为对状态进行测量过程的底层量子物理的一部分。1-3 虽然基本协议在其假设范围内是安全的，但实际的 QKD 系统可能会因原始协议方案的不完善实现、准备和检测设备不完善，或通过侧信道将信息泄露出两个通信伙伴所谓的安全范围而表现出漏洞。4-6 已经通过技术措施和高级协议识别和解决了这类漏洞。例如，光子数分裂攻击（其中单个光子被微弱的相干脉冲近似）、7,8 特洛伊木马攻击、3,9 各种定时攻击、10-12 以及各类信息泄漏到寄生自由度中。 QKD 系统最关键的漏洞可能是针对单光子探测器的探测器致盲/假态攻击。13 实验证明，这种攻击有效
探索AI在客户服务通信中的作用...
AI聊天机器人对客户服务的改善非常重要，从而为企业提供了有效，迅速为客户服务的权力。在与交付服务相关的行业中，聊天机器人是用户在支持他们的问题，解决问题和管理订单方面的第一个联系点。他们加快了互动的步伐，这对企业来说是无价的，这些企业将尽一切可能增强客户满意度。但是，用户与AI聊天机器人的交互行为根本不一致。一些用户认为它们是有用且高效的，但其他用户抱怨响应无效和许多其他功能问题。本研究探讨了AI聊天机器人系统在交付应用程序中有关用户交互的功效。该研究有助于在平台上找到主要优势，使其能够响应与订购和交付相关的问题，并具有不正确或不正确的响应。这是通过研究消费者的反馈和对使用相同的组织的洞察力的研究，对基于交付的聊天机器人的总体表现的摘要报告。最后，这应该让位于有用的建议中，这可能对组织增强其聊天机器人系统以更好地满足消费者期望和整体用户体验有帮助。
新闻稿 2024-12-12 他们获得 6000 万瑞典克朗用于 6G 卫星通信中心！
“可持续移动自主和弹性 6G 卫星通信”项目获得 SSF 的 6000 万瑞典克朗资助，用于运营一个多学科研究中心。该中心是大学、研究机构和大量专业公司以及多个地区和当局合作的结果。项目主要负责人是 KTH 的 Cicek Cavdar。该中心的研究将由总共 21 个合作伙伴负责，分布在：大学：皇家理工学院 (KTH)、吕勒奥理工大学 (LTU)，研究机构：RISE、瑞典空间物理研究所 (IRF) 公司：爱立信、萨博、Ovzon、Beyond Gravity、Forsway、Satcube、瑞典空间公司 (SSC)、NorthernWave、Primekey、Airforestry，当局、组织和地区：邮政和电信局 (PTS)、欧洲非相干散射科学协会 (EISCAT)、瑞典交通管理局、瑞典森林工业、北布滕地区、西布滕地区、斯德哥尔摩地区。该中心还得到了多家国际大学和公司的支持，包括 Eutelsat-OneWeb、空中客车、Viasat 和 Thales Alenia Space。这些合作伙伴来自整个价值链：监管机构、系统制造商、运营商和用户。
这封信承认了美国核能研究所 (NEI) 于 2024 年 7 月 31 日致美国核管理委员会 (NRC) 的信，信中题为“Regulat
本信函确认了美国核能研究所 (NEI) 于 2024 年 7 月 31 日致美国核管理委员会 (NRC) 的信函，该信函标题为“远程应用中快速大容量部署反应堆 (RHDRA) 和其他先进反应堆的监管规定”（机构范围文件访问和管理系统接入号 ML24213A337）。NEI 信函及其相关附件包含潜在监管方法的提案，这些方法将支持大规模、快速部署先进反应堆，并满足 2024 年《加速部署多功能、先进核能用于清洁能源 (ADVANCE) 法案》第 208 节的要求。NRC 工作人员同意您在信函中概述的高级概念，工作人员没有发现 NRC 正在进行和计划的活动存在任何根本差距，这些差距会阻碍实施与微反应堆部署相关的计划商业模式。此外，工作人员支持 NEI 的立场，即为支持微反应堆部署而制定的策略和指导可以分阶段应用于其他先进反应堆设计。
人类通信中的挑战
人为智能的代理是可以自主感知并在环境中采取行动的系统[61]。虽然对AI代理的研究追溯了数十年[61，70，82]，但生成基础模型的最新进展可以根据Natu语言提示输出新颖的文本或图像，为广泛发展的代理商的广泛发展和部署铺平了道路。授予访问Internet的能力，1通过API，2，甚至生成和执行计算机代码，与其他应用程序连接，3今天的AI代理可以执行诸如调度会议，预订航班，4订购食品，5或购买杂货店，采取影响数字和物理领域的动作。多代理体系结构中正在进行的开发进一步扩大了代理的功能和用例[80，82，22]。以及代理商在开放世界中采取行动并代表用户完成目标的能力更大的潜在故障模式和相关费用[68，88，24]。实际上，现代应用程序将以代理为中心的活动扩展到高风险场景。例如，可以代表用户购物的代理可以以意想不到的方式花钱，也可以随时泄露用户的地址，信用卡号或其他敏感信息。可以执行计算机代码的代理可以损坏文件，更改重要设置，覆盖家庭照片或工作分配，并采取危害安全性的措施。如果没有适当地阐明代理的功能和限制，并且能够验证其操作的能力，则用户可以过度汇总代理，从而导致用户要求代理执行无法完成的任务。尤其是在失败成本高昂或可能发生的情况下，至关重要的是，建立允许用户清楚地表达其目标，偏好和构成的代理人对代理商的目标，并形成准确的心理模型，以表明代理商的行为方式。用户还应该能够监视代理商的行为，并根据需要有效地指导代理商。换句话说，必须设计与多个代理的用户，代理和系统的有效协作，以支持透明度和控制。启用透明度和控制的关键是有效的双向交流，旨在建立有关用户目标的共同基础（例如，用用户请求的内容表示）以及代理商打算实现这些目标的过程[13，65]。实现共同点是一项活动，始于用户对代理商的第一次介绍，并在整个使用情况下继续进行。用户和代理商之间的通信可以帮助用户确定何时以及依赖代理的何时以及通过对话的迭代性质有关意图，能力和活动的迭代性质，可以帮助用户在采取不可撤销的动作之前识别和纠正误解。
电信中的量子计算 - 调查
益生元饮食纤维（PDF）可以减轻压力感或改善健康个体的情绪。然而，缺乏关注日常生活中情绪的肠道干预研究，很少有研究包括广泛的生物样品分析以获得机理见解。作为包括健康个体在内的较大随机安慰剂对照跨界研究的一部分，我们探索了12周PDF（相思胶和胡萝卜粉）对日常情绪的影响，这是通过生态时瞬间评估（EMA）衡量的。微生物组组成和微生物代谢产物，内分泌和炎症标记的水平是在两个相互间隔阶段之前和之后确定的。54名参与者完成了这项研究。干预措施显着增加了每日的影响（PA）和女性参与者的每日负面影响（NA）。干预诱导的NA减少与女性参与者的微生物多样性增加有关。干预措施不会显着影响粪便短链脂肪酸，皮质醇和炎症标记的水平。这是最早的研究之一，表明饮食纤维干预可以积极改变情绪，因为它在日常生活中受到影响。总体而言，我们的发现可能会刺激更有针对性的肠道微生物组干预措施，并发现其现实生活中其心理健康影响。
一个用于分析电信中呼叫滴动力学的系统...
电信行业的服务质量在该国的增长和经济中起着至关重要的作用。在印度，几家电信运营商提供服务，并且有一个被称为印度电信监管机构（TRAI）的监管机构。在电信域中，呼叫下降是一个问题，它在渲染服务中降低了电信行业的性能。这也会给用户带来不便和浪费时间，并降低了用户满意度的水平。需要在人工智能（AI）的帮助下进行以技术为导向的分析，以分析呼叫动态以做出明智的决策。现有的研究表明，机器学习（ML）有助于分析呼叫下降动态。但是，需要使用机器学习技术和优化的框架来提高分析电信行业的呼叫下降动态的性能。在本文中，我们提出了一个ML框架，以自动分析所有运营商电信行业的所有跌落。该框架还支持优化，例如未来的工程和降低维度，以提高机器学习模型的性能。我们提出了一种称为基于学习的呼叫分析（LBCDA）的算法，该算法利用特征选择和培训多个分类器来呼叫Drop Analytics。使用电信行业的基准数据集变体，我们的实证研究表明，我们的框架的随机森林（RF）模型的表现优于87.40％的其他模型。
一份关于在 NHS 通信中有效使用人工智能的参与文件。
前言 NHS 正处于通信变革时代的风口浪尖，人工智能 (AI) 的快速发展推动了这一变革。在 21 世纪 NHS 的背景下，正如达齐勋爵最近的 NHS 独立调查报告所暗示的那样，采用包括人工智能在内的新技术对于应对当前挑战和提高整体系统性能至关重要。人工智能为通信专业人员提供了前所未有的机会，可以增强与员工、患者和社区的互动，有可能彻底改变我们的医疗和护理服务的质量、效率和可及性。当我们踏上这段旅程时，我们认识到人工智能的巨大潜力和挑战。从提供全天候信息的聊天机器人到分析大量数据集的机器学习算法，人工智能已经在 NHS 通信中留下了自己的印记。然而，我们必须深思熟虑地驾驭这一新的机遇，解决道德和社会影响以及技术和运营挑战。我们非常感谢数百名 NHS 通信专业人士在过去六个月里花时间分享他们对使用人工智能的看法。这份参与文件现在概述了将人工智能融入 NHS 通信的愿景。我们诚邀各界利益相关者——从医疗专业人士和研究人员到行业合作伙伴和患者团体——与我们一起塑造这个未来。在我们努力发挥 AI 潜力的同时，坚持以患者为中心的核心护理和道德实践价值观，您的见解将非常宝贵。在以下章节中，我们将探讨 AI 在通信方面的现状和未来趋势，概述其优势和挑战，提出愿景和目标，并详细阐述五项拟议行动。我们希望您回答此调查中的问题，分享您的经验和观点。您的反馈将为 NHS 通信 AI 政策和运营框架的制定提供信息，该框架将于 2025 年初春发布。该框架将由全国的 NHS 传播者使用，并由我们在 NHS 联合会的合作伙伴提供的培训计划提供支持。我们很清楚，AI 是一种增强而非取代人性化的工具。这项工作旨在建立在 NHS 通信中使用 AI 的安全参数和框架，其中技术增强了我们为患者、员工和社区提供服务、提供信息和互动的能力。通过加大努力，我们可以更有效地利用团队有限的资源，为我们的员工、患者和社区提供更好的服务。我们期待与您一起塑造 NHS 中 AI 和通信的未来。