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World File Search System带宽分配
优化收敛网络中的带宽分配...
摘要：对高速网络服务的需求和网络流量的不断发展导致了融合网络的普及，这些网络在单个基础架构上混合了各种服务。但是，由于应用程序要求和资源限制的种类繁多，因此很难确保这些网络中的服务质量（QoS）。用于分配带宽的常规方法经常是静态，反应性和效率低下的，这会导致网络性能不足。我们提供了一种独特的深度学习方法，以优化收敛网络中的带宽分配，以克服这一点。我们创建并使用三个深度学习模型：深Q网络（DQN），生成对抗网络（GAN）和一种基于LSTM的特殊DQN模型。我们使用广泛的数据集评估每个模型的性能。我们的结果表明，新型DQN模型在最小数据包丢失，准确性提高，延迟降低，吞吐量最大化，光谱效率优化，降低位错误率，降低位错误，公平性保证和有效的通道资源使用方面的性能优于其他模型。更好的服务质量是这些升级的结果，这也大大提高了上传和下载速度。我们的实证研究证明了我们的方法论在现实世界中的有用性，并为智能网络管理解决方案打开了大门，这些解决方案促进了更好的QoS，有效的带宽分配以及改善融合网络中的用户体验。
使用无线网络带宽优化
2 尼日利亚河流州哈科特港河流州立大学计算机工程系 摘要 - 带宽分配和管理在满足应用程序的服务质量 (QoS) 要求方面发挥着至关重要的作用，并促进了以用户为中心的网络模型的转变。由于带宽是一种稀缺资源，传统的带宽分配方法逐渐被人工智能方法所取代，以提高带宽利用率。在本研究中，研究了鲸鱼优化算法 (WOA) 如何在无线网络中提供最佳带宽分配。WOA 是一种最近的群体智能方法，它模仿了座头鲸的觅食模式。在本研究中，带宽被分配给实时用户 (RTU) 和非实时用户，同时为未来用户保留带宽。模拟是在 MATLAB 中实现的，并从连接概率的角度讨论了结果，重点关注可用带宽和网络上的 RTU 数量。从结果来看，提出的 WOA 技术有效地优化了分配给用户的带宽，并展示了少量带宽的带宽管理。索引术语-鲸鱼优化算法、带宽分配、服务质量、无线网络、连接概率
自动驾驶管道
IEEE计算机和通信社会。[4] P. Schafhalter，S。Kalra，L。Xu，J。E。Gonzalez和I. Stoica，“利用云计算使自动驾驶汽车更安全”，2023年IEEEE/RSJ IROS，pp。5559–5566。[5] mingxing tan，ruoming pang和Quoc V. Le。有效插图：可扩展有效的对象检测。在IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集（CVPR），2020年。[6] Alok Kumar等。al BWE：WAN分布式计算的灵活，分层带宽分配。在2015年ACM Sigcomm '15，第1-14页，纽约，纽约，美国，2015年8月。
数字双胞胎辅助联合学习服务通过移动边缘网络
摘要 - 养育学习（FL）提供了没有数据曝光而没有数据的协作学习，但是由于资源和动态条件有限，移动边缘网络（MEC）环境中会出现挑战。本文提供了用于MEC网络的数字双（DT）辅助FL平台，并引发了一种新颖的多FL服务框架，以解决资源动态和移动用户。我们利用DT模型来选择设备调度和MEC资源分配，旨在最大化跨FL服务的实用程序。我们的工作包括用于多-FL服务方案的启发式近似算法，我们还研究了通过动态带宽和移动客户端条件的在线设置。为了适应不断变化的网络条件，我们利用了DTS中的历史带宽数据，并实施了深入的强化学习算法，RA_DDPG，用于自动带宽分配。评估结果表明，与基准算法相比，系统效用的49.8％增加了49.8％，展示了我们方法的有效性。
通过陪审团实现基于学习的拥塞控制的公平性概括
互联网拥塞控制（CC）长期以来在网络系统中提出了一个挑战控制问题，最近的方法越来越多地纳入了深度强化学习（DRL），以增强适应性和性能。尽管有希望，但基于DRL的CC方案通常会遭受公平性差，尤其是在培训期间未见的网络环境时。本文介绍了陪审团，这是一种基于DRL的新型CC计划，旨在实现公平性。At its heart, Jury decouples the fairness con- trol from the principal DRL model with two design elements: i) By transforming network signals, it provides a universal view of network environments among competing flows, and ii) It adopts a post-processing phase to dynamically module the sending rate based on flow bandwidth occupancy estima- tion, ensuring large flows behave more conservatively and smaller flows more aggressively, thus achieving a fair和平衡的带宽分配。我们已经完全实施了陪审团，广泛的评估证明了其在仿真和现实世界网络的广泛范围内的强大结合特性和高性能。
深入了解英特尔资源调配技术 (RDT)
内存层次结构不同层级上对共享资源的无仲裁争用是时间干扰的主要来源。硬件制造商越来越容易接受时间干扰问题，并开始提出缓解该问题的具体解决方案。英特尔资源管理器技术 (RDT) 就是这样一种尝试。鉴于英特尔平台的广泛采用，RDT 功能对于在复杂的多核和众核机器上整合实时系统而言是一笔无价的财富。不幸的是，到目前为止，尚未对 RDT 框架引入的功能进行系统分析。此外，对于跨处理器代的 RDT 原语的实现特定行为，尚未形成清晰的理解。最终，RDT 提供实时保证的能力尚未确定。在我们的工作中，我们从实时角度对 RDT 机制进行了系统研究。我们通过实验评估了最近两代处理器中 RDT 辅助分配和监控控制的功能和可解释性。我们的评估表明，虽然缓存分配技术 (CAT) 等某些功能取得了令人鼓舞的结果，但其他原语（如内存带宽分配 (MBA)）的实现仍有很大改进空间。此外，在某些情况下，所呈现的接口范围从模糊到不完整，例如 MBA 和内存带宽监控 (MBM) 的情况。
下一代可编程网络中的人工智能控制逻辑，
摘要：新一代可编程网络允许部署机制来有效控制动态带宽分配，并确保延迟或丢失敏感的物联网 (IoT) 服务的关键性能指标 (KPI) 方面的服务质量 (QoS)。为了在软件定义网络 (SDN) 中实现灵活、动态和自动化的网络资源管理，人工智能 (AI) 算法可以提供有效的解决方案。在本文中，我们提出了网络资源分配的解决方案，其中 AI 算法负责控制 SDN 中的基于意图的路由。本文重点研究了使用基于人工神经网络的深度 Q 学习方法在两个指定路径之间最佳切换意图的问题。所提出的算法是本文的主要创新之处。开发的网络应用仿真系统 (NAPES) 允许使用不同的模式测试 AI 解决方案，以评估所提解决方案的性能。对 AI 算法进行了训练，以最大化网络中的总吞吐量和有效的网络利用率。结果证实了应用人工智能方法解决下一代网络性能改善问题的有效性，以及 NAPES 流量生成器在物联网网络系统评估中实现高效经济和技术部署的实用性。
satellite链接增强传输方案朝向萨金>中的航空IoT
摘要 - 航空互联网的快速发展（IoT）将飞行中连接（IFC）定位为其关键应用之一。太空空气地面集成网络（Sagin）对于通过启用无缝和可靠的连接来确保IFC的性能至关重要。但是，大多数现有研究仅将卫星视为透明的远期节点，并忽略了它们潜在的缓存功能以提高IFC数据速率。在本文中，我们探索了一个面向IFC的萨金，其中卫星和地面站（GSS）共同努力将内容传输给空降乘客，从而促进空中传播。通过将文件分类为缓存（可通过卫星立即访问）和非接收文件（仅通过GSS获取），本文开创了将多个卫星间链接（ISLS）集成到IFC框架中的集成，从而创新了两种文件的内容交付过程。为了最大程度地减少内容交付的平均延迟，我们制定了相应的优化问题：1）对于缓存文件，我们提出了一种确切的基于惩罚的方法来确定卫星关联方案。2）对于非接近文件，我们提出了一种基于优化的交替优化的有效算法，以共同优化卫星关联和GS带宽分配。我们提出的框架的复杂性很低，为航空乘客的高速互联网连接铺平了道路。最后，提供了仿真结果，以证明我们提出的IFC框架对Sagin的有效性。
GR F5G 020 -V1.1.1 ETSI TR 104 062 V1.2.1（2024-07） ETSI TR 103 957 V1.1.1（2024-09） GR ZSM 011- v2.1.1 TR 104 003 -V1.1.1 TS 104 007 -V1.1.1-合法拦截（LI） TR 103 966 -V1.1.1 v1.3.0-电子签名和信任基础架构（ESI） v1.5.0-电子签名和信任基础架构（ESI） TS 103 553-2 -V1.1.1 TR 103 943 -V1.1.1 ETSI EN 319 102-1 V1.4.1（2024-06） TR 119 476 -V1.2.1 ES 204 082 -V1.1.0-环境工程（EE） TS 129 500 -V17.13.0-5G TR 103 578 -V2.1.1 通信安全的愿景 GS PDL 022 -V1.1.1 en 301 489-17 -v3.3.0-电磁兼容性（... ETSI GR THZ 001 V1.1.1（2024-01） TS 103 982 -V8.0.0-公开可用规范（PAS） TR 103 305-1 -V4.2.1-网络安全（网络） ts 103 882 -v2.1.1-智能运输系统（ITS） TS 102 224- V18.0.0-智能卡 en 303 645 -v3.1.3-网络
3D three-dimensional 6DoF six Degrees of Freedom AGGN AGGregation Network AI Artificial Intelligence AOA Angle Of Arrival AP Access Point API Application Programming Interface APP APPlication AR Augmented Reality B2B Business to Business BC Business Continuity BNG Broadband Network Gateway BoD Bandwidth on Demand BSS Basic Service Set BYOD Bring Your Own Device CAPEX CAPital EXpenditure CO Central Office CPE Customer Premise Equipment CPN Customer Premise Network CPU中央处理单元CSMA载体感知多访问DBA动态带宽分配DC数据中心DCN数据通信网络DCSW DADA中心开关DDS数据分布DDD DATA分布DR灾难恢复DTU分配终端E2E END EMS EMS EMES EMELS MANELES MANCEMES ENU系统E-ONU ENU e-ONU ENU E-ONU F5G FIF 5G FIF FIF 5G FIFTH IDECTENT FIFT固定网络固定网络固定网络固定网络固定FIBER FIBER FIBER FIBER FIBER FIBER FIER fIFM fibr finm光学添加/DROP多路复用器FTTR FTTR纤维到房间FTU进料器终端单元GIS地理信息系统GPU图形处理单元GUI图形用户界面ICT信息通信信息通信技术IOT Internet Internet Internet Internet Internet Internet Internet Internet协议I Internet Internit