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莱特兄弟风洞
摘要低速亚音速测试 • WBF 研究和开发风洞是一个闭式回流连续流动回路。 • 特性（适用于一个大气压运行，80% 功率） 马赫数：0 到 0.25 雷诺数：0 到 1.8 x 10 6 每英尺 动压：0 到 67 psf 温度：0 到 100°F 测试区域：10 英尺 x 7.5 英尺椭圆形部分，15 英尺长 • 典型测试项目包括飞机开发、非稳定翼型流场研究、发动机舱诱导涡流生成、地平面影响、阵风相互作用、旋翼。 • 数据采集系统包括与计算机系统相连的力天平，用于在线记录、存储和检查原始、简化或图形显示的输出。 32 通道数字数据记录 • 多用户设施允许同时进行数据比较或操作，以及相关计算以进行分析。 • 压力测量系统包括三个计算机控制的 Scani 阀和 Setra 传感器，其平坦频率响应可达 800 Hz。• 外部六分量主机械平衡适用于升力负载达 3000 磅的支柱式模型。内部应变计平衡适用于负载达 100 磅的支柱式支架、模型组件等。• 辅助空气供应用于推进装置、喷射、边界层控制等。在 60 或 125 psi 时，连续流速分别为 1.5 或 0.5 lb/sec，在 100 psi 时间歇为 4 lb/sec，在 22 psi 时为 9 lb/sec。• 阵风发生器系统用于纵向和水平阵风。近似值
基于光纤萨格纳克干涉仪的偏振无关单光子开关，用于量子通信网络
量子信息利用独立和纠缠的量子系统来执行一系列信息处理任务，这比传统系统更具优势 [1]。量子通信是量子信息的一个主要分支，其目的是通过通信链路（光纤或自由空间信道）在远程方（通常称为 Alice 和 Bob）之间忠实地传输光子量子态 [2]。量子密钥分发 (QKD) 是一种重要的量子通信协议，其目标是在 Alice 和 Bob 之间远程生成共享密钥 [3-5]。其有效性已在长距离上得到证实 [6]，这对于实际应用来说是理想的。过去，大多数量子通信实验都集中在点对点应用上，直到最近，人们对网络和多用户应用的兴趣才有所增加，并将大量精力集中在支持未来量子计算机网络的底层通信基础设施上，即所谓的量子互联网 [7]。与标准通信网络一样，路由将是实现单光子动态功能的一项基本功能。实现具有潜在快速响应时间的单光子路由器的直接方法是使用干涉仪 [8 – 11]。在 [8] 中，使用在其一条臂中带有相位调制器的马赫-曾德尔干涉仪 (MZI) 将单光子按需路由到其一个输出。基于 MZI 设计的具有两个输入和两个输出的单光子开关也已提出 [9]。在 [10] 中，还提出了一种基于 MZI 的耦合器，其中光子可以作为可调开关以任何分光比路由。在这些论文中，提出了三种路由配置，由于使用 MZI，所有这些配置都需要额外的主动相位稳定系统。为了获得更稳定的设计，另一种配置采用了 Sagnac 光纤
征文通知
A. 通信系统：1. 调制和编码、2. 信道估计和均衡、3. 通信机器学习、4. 全双工、5. JC&S、6. 超低延迟、7. 物理层安全和隐私、8. 水下通信、9. 有线和光通信、10. 卫星通信、11. 物联网、V2V 等通信方案、12. 6G 及更高版本 B. MIMO 通信和信号处理：1. 单用户和多用户 MIMO、2. 大规模 MIMO、3. MIMO 信道估计 4. 协作和中继、5. 干扰管理和意识、6. 毫米波和 THz、7. 无蜂窝系统、8. 可重构智能表面 C. 网络和图：1. 网络信息论、2. 分布式优化和算法、3. 图信号处理、4. 机器学习图表、5. 联邦学习和边缘计算、6. 无线网络、7. 物联网、8. 社交网络和网络科学、9. 交通运输、无人机和 V2V 网络、10. 电力网络和智能电网、11. 网络神经科学 D. 自适应系统、机器学习和数据分析：1. 自适应过滤、2. 自适应和认知系统、3. 估计和推理、4. 压缩感知和稀疏恢复、5. 高维数据模型、6. 优化、7. 在线学习、8. 学习理论和算法、9. 自监督和半监督学习、10. 深度学习、11. 强化学习、12. 不确定性量化、13. 生成模型
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A. 通信系统：1. 调制和编码、2. 信道估计和均衡、3. 通信机器学习、4. 全双工、5. JC&S、6. 超低延迟、7. 物理层安全和隐私、8. 水下通信、9. 有线和光通信、10. 卫星通信、11. 物联网、V2V 等通信方案、12. 6G 及更高版本 B. MIMO 通信和信号处理：1. 单用户和多用户 MIMO、2. 大规模 MIMO、3. MIMO 信道估计 4. 协作和中继、5. 干扰管理和意识、6. 毫米波和 THz、7. 无蜂窝系统、8. 可重构智能表面 C. 网络和图：1. 网络信息论、2. 分布式优化和算法、3. 图信号处理、4. 机器学习图表、5. 联邦学习和边缘计算、6. 无线网络、7. 物联网、8. 社交网络和网络科学、9. 交通运输、无人机和 V2V 网络、10. 电力网络和智能电网、11. 网络神经科学 D. 自适应系统、机器学习和数据分析：1. 自适应过滤、2. 自适应和认知系统、3. 估计和推理、4. 压缩感知和稀疏恢复、5. 高维数据模型、6. 优化、7. 在线学习、8. 学习理论和算法、9. 自监督和半监督学习、10. 深度学习、11. 强化学习、12. 不确定性量化、13. 生成模型
入选 2025-2028 年国家研究基础设施路线图的研究基础设施
按研究基础设施名称的字母顺序列出。阿尔托冰池阿尔托大学阿尔托冰与波浪池是一个 40 米 x 40 米的水池，可以产生模型比例的海冰和波浪。它是世界上面积最大的冰池，也是世界上唯一一个可以同时进行冰和波浪实验的宽池。该水池是一个重要的国家和国际设施。气候变暖导致冰况发生变化，并带来了利用冷海区域的新方法。我们的水池在加速绿色转型和减轻冷海地区海上作业相关风险的研究中发挥着重要作用。更详细地说，我们研究例如冰中的海上风力涡轮机、冰区航行船和冰力学。该水池是多功能的，也可用于公开水域测试。除了我们在阿尔托的团队和我们的合作者之外，学生和工业合作伙伴也使用该水池。于韦斯屈莱大学加速器实验室 于韦斯屈莱大学 于韦斯屈莱大学加速器实验室 (JYFL-ACCLAB) 成立于 1992 年，现已发展成为一个世界知名的多用户设施，拥有四台加速器，为大量国内外用户提供离子、电子和光子束。JYFL-ACCLAB 的用户来自多个学科领域，涉及核物理和原子物理、核天体物理和基本相互作用、电子和材料中的辐射效应、离子源开发和等离子体物理、纳米科学、材料特性和薄膜研究。该设施还为工业合作伙伴提供广泛的分析、辐照和专家咨询服务。JYFL-ACCLAB 是一个真正国际化的用户驱动型研究基础设施，是欧洲领先的离子束设施之一，向所有研究人员完全开放。辐射效应设施服务于欧洲航天局和欧洲卫星和航空航天工业。
通过高级 CSA 改进战略决策的相关技术
随着网络攻击的范围和规模不断扩大，全球许多组织目前都面临着无法根据他们在网络领域收集的大量数据做出明智决策的困境。从网络安全分析师到高级政府官员，利益相关者都需要网络通用作战图 (C-COP)，以便根据收集的网络数据做出决策。需要先进的网络态势感知 (CSA) 来实时确定、概念化和预测潜在的网络威胁和漏洞，这一点至关重要。C-COP 中展示的技术提供了对网络攻击的敏锐理解，从而增强了分析师、网络运营中心 (NOC) 领导和高级管理人员的决策能力。通过使用新颖的关联技术，可以轻松快速地揭示恶意活动的背景，从而允许做出明智的决策，以了解如何对抗、缓解和/或防御发现的攻击。在网络域中关联和可视化信息的主要方法基于地理空间数据、网络拓扑或 Internet 协议 (IP) 空间。但是，这些方法对网络态势感知提出了一些限制，包括地理位置准确性、视觉清晰度和表示一致性。我们提出了一种最近开发的方法，该方法通过利用 IP 空间中的“所有权”概念，将分层树形图的概念推广到网络数据的关联和可视化。生成的 IP 空间图已成功用于 CSA，例如网络事件响应、网络攻击的取证调查和信息安全持续监控 (ISCM)。我们的分层 IP 空间图可视化一个域，而不是特定的数据集，因此可以同时显示许多不同的数据源和数据类型作为叠加层以支持 C-COP。决策者需要一种专业且可定制的可视化，以便快速了解、关联、跟踪并能够对 IP 空间内的活动采取行动。我们的实施还通过使用基于 Web 的多用户界面和称为网络标记语言 (CML) 的开放数据格式，支持公共和私人实体之间改进的信息共享。
光的量子理论
在多源游戏期间的EEG Hyperscaning提供了研究各种范式下社交互动的大脑特征的机会。在这项研究中，我们旨在表征在协作和竞争激烈的Alpha神经反馈游戏中，游戏策略的神经特征和基于阶段的功能连接模式。二十对没有密切关系的参与者参加了三个会议，其中包括使用相对Alpha（RA）功率作为控制信号的协作或竞争性多用户神经反馈（NF），具有相同的图形用户界面。合作的二元组必须将其RA保持在彼此的5％之内才能获得一个分数，而如果他们的RA比对手的RA高出10％，则竞争性二元组成员得分。Interbrain同步仅在游戏期间存在，但在基线期间不存在协作或竞争性游戏。频谱分析和脑之间连接性表明，在协作游戏中，具有较高静止状态alpha内容的玩家在调节其RA以匹配其合作伙伴的玩家更加活跃。此外，互连性是theta和alpha频段中二元组的同源大脑结构之间最强的，表明计划和社会交流的程度相似。竞争游戏强调了能够放松并以这种方式保持RA的参与者与那些没有成功的方法的参与者之间的差异。我们表明，在基于多人游戏非语言NF的游戏中，获胜策略取决于游戏规则和对手的行为。对脑之间的连接的分析显示，额叶区域在失败者中的参与度，但没有在获胜者中，这表明FORMERS试图进行心理和应用可能适合常规游戏的策略，但不适合基于Alpha Neurofackback的游戏。在物理世界中取得成功游戏的心理策略可能不足以基于NF的游戏。
评估增强现实（AR）和...
摘要该项目旨在开发开创性的增强现实（AR）和虚拟现实（VR）学习平台为自闭症儿童量身定制，以应对其独特的教育和社会挑战。以多用户访问进行协作学习，该平台结合了行为分析，以根据个人的偏好和挑战自定义学习路径。沉浸式AR/VR环境模拟了现实世界中的场景，促进了受控虚拟空间中日常生活技能和社交互动的实践。父母的参与是关键，具有进度跟踪和指导的功能，旨在使自闭症儿童具有个性化，包容和支持性的学习经验，从而弥补了家庭与学校之间的差距。用户友好的界面可确保可访问性，从而在引人入胜的虚拟环境中促进自闭症儿童的教育能力。关键字：AR/VR，自闭症，学习平台简介自闭症，一种神经发育状况，代表了广泛的经验和能力。优先考虑自闭症患者在教育之旅中的支持是至关重要的，因为它为他们铺平了实现其最大潜力和富裕生活的道路。通过为自闭症患者的特定需求量身定制学习路径，我们可以创建包容性和支持性的教育环境，使他们能够发挥其全部潜力并有意义地为社会做出贡献。开发和实施个性化的自闭症学习路径需要大量资源，包括时间，专业人士和资金。这些资源可能并不总是很容易获得，限制了许多个人及其家人的可访问性。一些教育系统和计划采用了一种适合的方法，这无法说明自闭症患者的个性化需求和偏好。缺乏自定义会阻碍进步和参与。在某些情况下，各种支持系统（例如学校，治疗服务和社区资源）之间存在脱节。这种零散的方法可能会导致护理和支持的差距。尽管提高了对自闭症的认识，污名和误解，但在社会上仍然存在。负面的看法会阻碍接受和包容性，这使其对
用于太空平台的多个同步光学链路
太空自由空间光通信 (FSOC)，或称激光通信，在带宽、尺寸、重量、功耗节省以及不受管制的频谱方面，比射频 (RF) 通信具有关键优势。与 RF 通信相比，理论和演示的激光通信系统在 SWaP 相似或相同的情况下，数据速率更高。新的太空网络架构，例如 SpaceX 和 Telesat 等公司目前正在部署的宽带星座，利用光学卫星间链路来提高系统总吞吐量并减少地面站数量，从而降低整体系统成本。除了 LEO 之外，Artemis 计划基础设施还包括猎户座太空舱和地球之间的光通信中继，最终计划扩展到月球轨道器以实现连续表面覆盖。尽管性能优势明显且在各个应用中的采用率不断提高，但最先进的 RF 通信系统目前的表现优于激光通信系统，部分原因是光通信系统无法支持多个同时链路。频率重用、访问方法和动态波束形成等技术使 RF 通信系统能够绕过带宽限制并与网络内的其他节点（例如多个地面站、用户终端等）建立同时链接。这项工作着眼于将此功能扩展到激光通信系统，评估支持多个同时光链路所需的技术，并量化网络配置中多用户激光通信的影响。我们开发了一个模型来模拟这种系统的性能，并根据现有模型和数据对其进行验证。然后将该模型应用于 LEO 和深空网络场景，该场景分析不同的访问方法、网络配置和终端技术，例如光纤放大器与光子集成电路。我们进行权衡研究以确定所提方法的局限性和约束。然后，我们根据关键性能参数为每种场景提出架构建议。例如，我们发现对于 LEO 情况，一组四颗 6U 立方体卫星可以在网状网络配置中通过波分多址实现 12 Gbps 的总系统吞吐量。此外，通过使用基于光子的收发器而不是基于光纤的收发器，可以额外节省约 2.5 倍的质量。
IEEE ICCET 2025
征文 – IEEE ICCET 2025 主题：下一代多址网络的多维调制过去十年见证了数据吞吐量和连接节点数量的大幅增加，最近的研究也预示了下一代多址网络的这些增长。这些巨大的增长无疑将导致对频谱效率和能源效率日益严格的要求。为了满足这两个要求，多维调制，例如索引调制、基于媒体的调制、基于RIS/反射调制、OTFS和子载波数调制，近年来引起了研究人员的关注。与传统的幅度相位调制方案不同，稀疏调制除了经典的幅度相位星座图之外，还采用了一个或多个调制维度，从而形成更高维的调制方案，这在适当的系统配置下大大提高了频谱效率。通过多维调制，只有一部分媒体资源或功能块会被激活，以形成独特的激活模式。因此，除了由数据星座符号调制的比特流之外，激活模式本身还可用于调制额外的比特流。作为一个处于起步阶段的范例，仍有大量开放的研究问题等待解决，进一步的研究活动对于最终推动稀疏调制进入实际实施阶段至关重要。除了理论研究外，还需要解决实际实施的问题。鉴于上述将多维调制应用于 6G 通信的优势以及剩余的研究问题，本专题旨在汇集来自不同背景的学术界和工业界的顶尖研究人员，以吸引原创和高质量的出版物，解决与多维调制相关的理论和实践问题。鼓励在会议、研讨会或研讨会论文集上发表的论文的扩展版本供考虑。感兴趣的主题我们欢迎涉及以下领域的投稿，但不限于此： 人工智能和学习技术辅助多维调制 大规模 MIMO 和可重构智能表面 (RIS) 辅助多维调制 毫米波中的多维调制、太赫兹和光无线通信 水下光/声通信的多维调制 距离感知和空间频率相关的多维调制 高移动性的多维调制 多维调制的物理安全和保密相关问题 多用户和协作中继网络中的多维调制 基于多维调制的通信系统的性能分析