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World File Search System切片
基于切片的网络边缘AI业务发放
摘要 —边缘智能利用网络边缘的计算资源为网络用户提供人工智能 (AI) 服务。由于边缘智能能够实现快速推理和分布式学习，因此有望成为 6G 网络的重要组成部分。在本文中，我们研究了支持边缘智能的 AI 服务配置。首先，我们介绍 AI 服务的特点和要求。然后，我们介绍 AI 服务数据管理，并为 AI 服务定制网络切片。具体而言，我们提出了一种新颖的资源池方法来共同管理 AI 服务的服务数据和网络资源。跟踪驱动的案例研究证明了所提出的资源池方法的有效性。通过这项研究，我们说明了在网络边缘提供 AI 服务的必要性、挑战和潜力。
暴露于渗透或代谢应激的脑切片中扩散去极化的比较分析
摘要背景：复发性扩散性去极化 (SD) 发生在卒中和创伤性脑损伤中，被认为是损伤进展的标志。活体大脑中与 SD 相关的条件很复杂，这促使研究人员研究活体大脑切片制剂中的 SD，但实验室之间的方法差异使综合数据解释变得复杂。在这里，我们对活体大脑切片中 SD 的演变进行了比较评估，这些切片响应选定的 SD 触发器并在各种培养基中，在其他标准化实验条件下进行。方法：制备大鼠活体冠状脑切片 (350 μm) (n = 51)。使用低渗培养基 (Na + 含量从 130 降至 60 mM，HM) 或氧-葡萄糖剥夺 (OGD) 来引起渗透性或缺血性挑战。用人工脑脊液 (aCSF) 灌注的脑切片作为对照。在对照条件下通过压力注射 KCl 或电刺激诱发 SD。通过皮层内玻璃毛细管电极记录局部场电位 (LFP)，或在白光照射下进行内在光信号成像以表征 SD。使用 TTC 和苏木精-伊红染色评估组织损伤。结果：严重渗透应激或 OGD 会引发自发性 SD。与 aCSF 中触发的 SD 相反，这些自发去极化的特点是复极不完全且持续时间延长。此外，HM 或 OGD 下的皮质 SD 会传播到整个皮质，偶尔会侵入纹状体，而 aCSF 中的 SD 在停止之前覆盖的皮质区域要小得多，并且从未扩散到纹状体。HM 中的 SD 显示出最大的幅度和最快的传播速度。最后，HM 中的自发性 SD 以及尤其是在 OGD 下的自发性 SD 之后会出现组织损伤。结论：虽然 Na + /K + ATP 酶的失效被认为会损害 OGD 相关 SD 的组织恢复，但组织肿胀相关的过度兴奋和星形胶质细胞缓冲能力的耗尽被认为会促进渗透应激下的 SD 进化。与 OGD 相比，在低渗透条件下传播的 SD 不是终点，但它与不可逆的组织损伤有关。需要进一步研究以了解 HM 中自发发生的 SD 进化与 OGD 下的 SD 进化之间的机制相似性或差异性。关键词：脑切片、脑缺血、扩散性去极化、渗透应激、氧葡萄糖剥夺
标题：下丘脑大脑切片中的多元素阵列记录运行的头部：穿孔的多电极阵列记录作者
标题：下丘脑脑切片中的多峰阵列记录跑步头：穿孔多电极阵列记录作者：Mino D. C. Belle 1,2，BeatrizBaño-Otalora 1和Hugh D.Piggins 1
预测切片水平的大脑年龄：卷积神经网络和对解释性的后果
问题：以后生活的年代老化与脑退化过程以及中风和痴呆等疾病的风险增加有关。随着衰老人群的趋势，寿命，心理健康和精神病研究的增加，人们越来越关注理解与大脑相关的衰老变化。最近的发现表明脑年龄差距（按时间年龄和大脑成像指数预测的脑年龄之间的差异）；间隙的大小可能表明脑老化过程和疾病的早期发作。人工智能允许在年代和预测的脑时代的差距上缩小差距。但是，驱动大脑年龄预测模型预测的因素仍然未知，并且这些因素并不多，这些因素可以从机器学习模型的黑盒本质中收集。本研究的目的是测试一种大脑年龄回归方法，该方法更适合研究人员和临床医生的解释。
小鼠大脑水平海马切片 - Lirias
1 鲁汶天主教大学发育与再生系子宫内膜、子宫内膜异位症和生殖医学实验室 2 比利时鲁汶天主教大学脑与疾病研究中心 VIB-鲁汶离子通道研究实验室和鲁汶天主教大学分子医学系
一种基于芯针活检全切片图像的前列腺癌诊断人工智能算法：一项盲法临床验证和部署研究
方法 使用飞利浦扫描仪数字化的前列腺 CNB 的苏木精和伊红 (H&E) 染色载玻片开发了一种基于 AI 的算法，这些载玻片分为训练数据集（来自 549 张 H&E 染色载玻片的 1 357 480 个图像块）和内部测试数据集（2501 张 H&E 染色载玻片）。该算法为癌症概率、Gleason 评分 7-10（与 Gleason 评分 6 或非典型小腺泡增生 [ASAP] 相比）、Gleason 模式 5、神经周围侵袭和 CNB 材料中癌症百分比的计算提供了载玻片级评分。随后在 Aperio AT2 扫描仪上数字化的 100 个连续病例（1627 张 H&E 染色载玻片）的外部数据集上验证了该算法。此外，AI 工具在常规临床工作流程中的病理实验室中实施，作为第二个读取系统来审查所有前列腺 CNB。使用受试者工作特征曲线下面积 (AUC)、特异性和敏感性以及癌症百分比的皮尔逊相关系数 (Pearson's r) 来评估算法性能。
网络切片与人工智能的结合：基于人工智能的切片管理框架
网络切片是移动网络中一种新兴的模式，它利用 NFV 在同一物理网络基础设施上实现多个虚拟网络（称为切片）的实例化。运营商可以为每个切片分配专用资源和定制功能，以满足现代移动服务高度异构和严格的要求。管理网络切片下的功能和资源是一项具有挑战性的任务，需要在所有网络级别做出有效决策，在某些情况下甚至是实时决策，这可以通过在网络中集成人工智能 (AI) 来实现。我们概述了基于 AI 的网络切片管理的总体框架，在切片生命周期的不同阶段引入 AI，从准入控制到网络核心和无线接入的动态资源分配。在网络切片中合理使用 AI 会为运营商带来巨大的利益，在代表性案例研究中，预期性能提升在 25% 到 80% 之间。
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。
5G-CLARITY：在私有网络中集成 5GNR、WiFi 和 LiFi，并提供切片支持
5G-CLARITY 项目属于欧洲 5G-PPP 计划的第三阶段 [1]，该计划正在研究私有 5G 网络概念应如何在 3GPP Release 16 [2] 之后演进。该项目在两大支柱上带来了创新：首先，将开发新颖的用户和控制平面组件，以提供集成 5G 新无线电 (5GNR)、WiFi 和光保真 (LiFi) 的私有 5G 网络，以增强 5GNR 在峰值数据速率、区域容量、低延迟和精确定位方面的功能。其次，管理推动器允许对异构接入网络进行切片，集成私有和公共网络，使用高级意图语言操作网络，并结合 ML 模型来支持网络功能的运行。5G-CLARITY 创新将应用于英国布里斯托尔博物馆的人机交互用例，以及西班牙巴塞罗那汽车工厂的两个工业 4.0 用例。