量子密钥分发(QKD)基于量子物理原理提供无条件的点对点安全性。通过利用中继节点,QKD的安全性可以扩展到更长的距离。然而,中继节点的引入带来了安全性和通信成功率问题。为了解决这些问题,我们提出了一种增强的多路径方案。我们的提案的主要特点如下:1.通过将中继节点的可靠性作为算法输入之一,使该方案更适合部分可信QKD(PTQKD)网络。2.通过使用多段多路径方法增加了攻击者获取完整密钥信息的难度,并提高了PTQKD的安全性。3.自适应路由算法根据节点贡献率、密钥新鲜度和可靠性生成足够数量的不同路径。我们进行了
3 .多径对星载导航接收机的影响 ...............................11 3.1 PRN 测距和 DLL 操作 .......................11 3.2 PRN调制信号描述 .......................16 3.3 相干PRN接收机 ...............................17 3.3.1 无多径情况下的相干 DLL 鉴别器曲线 ....。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。........18 3.3.2 多径情况下的相干 DLL 鉴别器曲线 ............。。。。。。。。。..............21 3.3.3 存在多径时的 PLL 操作 .........26 3.4 非相干PRN接收机 ...........................31 3.4.1 无多径情况下的非相干DLL鉴别器曲线 .........................31 3.4.2 多径存在下的非相干 DLL 鉴别器曲线 ...........................32 3.4.3 存在多径时的 PLL 操作 ..........35 3.5 模拟结果 ..................。。。。。。。。。。。。。。。42 3.5.1 CIA 代码。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。................42 3.5.2 具有窄相关器间距的 CIA 码 .......。。。。56 3.5.3 P 代码。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。73
1.1 背景 .......................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。....1 1.2 研究问题动机和描述 .....................3 1.2.1 案例研究:HAVOC 58 和 HAZE 01 ....................4 1.2.2 事故致因 ....................................6 1.3 目标和范围 .....。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..7 1.3.1 研究目标 ......................................9 1.3.2 飞行试验目标。......。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.......10 1.4 约束 ..............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.5 限制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1.6 假设。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1.7 预期贡献。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1.8 章节摘要和文档大纲。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13
摘要:移动性和低能耗被认为是医疗监测系统 (HMS) 中使用的无线体域传感器网络 (WBASN) 的主要要求。在 HMS 中,使用能量有限的电池供电传感器节点来获取有关身体的重要统计数据。因此,需要节能方案来保持传感器节点的长期稳定连接。空闲监听、过度传输和接收控制消息、数据包冲突和数据包重传以及路径选择不当等活动会消耗大量能量,这可能会导致更多的能量消耗。自适应调度与节能协议的结合可以帮助在适当的时间选择合适的路径,以最大限度地减少控制开销、能耗、数据包冲突和过度空闲监听。本文提出了一种基于区域的节能多路径路由 (REMR) 方法,该方法将整个传感器网络划分为簇,最好有多个候选簇来代表每个簇。簇代表 (CR) 通过各种簇路由数据包。对于路由,需要考虑每条路径的能量需求,并选择能量需求最小的路径。同样,对于数据包路由,需要考虑端到端延迟、更高的吞吐量和数据包投递率。
癫痫发作类型识别对于癫痫患者的治疗和管理至关重要。然而,这是一个耗时耗力的困难过程。随着机器学习算法的进步,自动诊断系统有可能加速分类过程、提醒患者并支持医生做出快速准确的决策。在本文中,我们提出了一种新型多路径癫痫发作类型分类深度学习网络 (MP-SeizNet),它由卷积神经网络 (CNN) 和具有注意机制的双向长短期记忆神经网络 (Bi-LSTM) 组成。本研究的目的是仅使用脑电图 (EEG) 数据对特定类型的癫痫发作进行分类,包括复杂部分性、简单部分性、失神性、强直性和强直阵挛性癫痫发作。EEG 数据以两种不同的表示形式输入到我们提出的模型中。 CNN 接收从 EEG 信号中提取的小波特征,而 Bi-LSTM 接收原始 EEG 信号,以便我们的 MP-SeizNet 能够从癫痫发作数据的不同表示中进行联合学习,从而获得更准确的信息学习。我们利用最大的 EEG 癫痫数据库——天普大学医院 EEG 癫痫发作语料库 TUSZ v1.5.2 评估了所提出的 MP-SeizNet。我们使用三重交叉验证对不同患者数据评估了我们提出的模型,并使用五重交叉验证对癫痫发作数据评估了模型,结果分别获得了 87.6% 和 98.1% 的 F1 分数。
注意:(1)测量精度可能会受到多路径,障碍物,卫星几何形状,大气条件等异常。(2)初始化时间取决于各种因素,包括卫星的数量,观察时间,大气条件,多路径,障碍物,卫星几何形状等。(3)初始化可靠性可能会受到大气条件,信号多径和卫星几何形状的影响。(4)奥斯卡跋涉一次使用一个电池,另一个是替代品。当徒步旅行在4G/3G/2G网络和Rover无线电模式下工作时,每个电池最多可持续8小时。两个电池加起来可连续使用16小时。电池的工作时间与工作环境,工作温度和电池寿命有关。(5)实际尺寸/重量可能会根据制造过程和测量方法而有所不同。
提出了一个有效的多径CNN模型,具有简单的IDH歧视设计,并在此使用绩效指标进行评估,包括准确性和横向渗透损失。多层卷积神经网络的隐藏层通过在特定大小的视野内施加重叠区域中的权重来激活中间神经元。每一层网络以层次结构方式将原始输入数据转换为更复杂,抽象的表示。具有不同表示形式的一组功能可以单独使用多路径网络的不同顺序路径捕获,而这种多路径网络可以比具有单个路径的顺序网络学习更全面,难以捉摸的特征。因此,假设我们训练的三条道路CNN模型可以通过结合特征
静态 IP 路由、浮动静态路由、多网、代理 ARP、动态 IP 路由(OSPFv2、RIPv1/v2)、VRRPv2/v3、协议独立组播 - 稀疏模式(PIM-SM)、静态组播路由、状态检测防火墙、防火墙命中计数器、IP 伪装(NAT/NAPT)、端口转发、无状态 NAT(1-1 NAT)、IPsec VPN(IKEv2 PSK)、SSL VPN(客户端和服务器、证书认证、预共享密钥 (PSK) 点对点模式、第 2 层和第 3 层 VPN、第 2 层 VPN 桥接、每个 CN 的地址池和地址、TLS 认证)、通用路由封装(GRE)、基于策略的路由、等价多路径 (ECMP)、OpenVPN 多路径 TCP (MPTCP)、路由监控器
静态 IP 路由、浮动静态路由、多网、代理 ARP、动态 IP 路由(OSPFv2、RIPv1/v2)、VRRPv2/v3、协议独立组播 - 稀疏模式(PIM-SM)、静态组播路由、状态检测防火墙、防火墙命中计数器、IP 伪装(NAT/NAPT)、端口转发、无状态 NAT(1-1 NAT)、IPsec VPN(IKEv2 PSK)、SSL VPN(客户端和服务器、证书身份验证、预共享密钥 (PSK) 点对点模式、第 2 层和第 3 层 VPN、第 2 层 VPN 桥接、每个 CN 的地址池和地址、TLS 身份验证)、通用路由封装(GRE)、基于策略的路由、等价多路径 (ECMP)、OpenVPN 多路径 TCP (MPTCP)、路由监控器
第 1 章 一般增强功能 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.1.2 实时更新模式. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.1.3 实时更新管理类型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.1.4 实时更新方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.1.7 跨框架的实时更新 . ... ................. ... .................................................................................................................................................................................................................................. 21 1.3 多路径 I/O .................................................................................................................................................................................................................................................................. .................................................................................................................................................................................. .................................................................................................................................................................. .................................................................................................................................................................. .................................................................................................................................................................. .................................................................................................................................................................. .................................................................................................................................................. .................................................................................................................................................. .................................................................................................................................................................. .................................................................................................................................................................. .................................................................................................................................................................. .................................................................................................................................................................. .................................................................................................................................................................. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................. ... . ... ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 1.8.1 克隆概念 . ...