[1]“下一代新服务和市场的服务要求,修订版16.4.0英寸,3GPP,TS 22.261,2018。[2] B. van Arem,C。J。G van Driel和R. Visser,“合作自适应巡航控制对交通流动的影响的影响”,IEEE Trans。智能运输系统,第7卷,第1期。4,pp。429-436,2006。[3] K. J.°ARSTROOM和T. HAGGLUND,高级PID控制。Reasearch三角公园,北卡罗来纳州:仪器,系统与自动化协会,2006年。[4] K. J.°astr an和B. wittenmark,自适应控制。纽约,纽约:多佛,2013年。[5] G. Bianchin和F. Pasqualetti,“网络系统中的时间延迟攻击”,在C标。K.Kocβ(ed。),网络物理系统安全,pp。157-174,Cham。 :施普林格,2018年。 [6] S.bjéorklund和L. Ljung,“时间延迟估计技术的回顾”,载于Proc。 第42届IEEE决策与控制会议,pp。 2502-2507,美国夏威夷,美国,2003年。 [7] V. Bro和A. Medvedev,“通过一系列Laguerre函数识别具有明显时间延迟的连续伏尔泰拉模型”,载于Proc。 第58 IEEE决策和控制会议,第58页。 5641-5646,尼斯,法国,2019年。 [8] M. S. Chong,H。Sandberg和A. M. H. Teixeira,“网络物理系统安全和隐私的教程简介”,载于Proc。 欧洲控制会议,意大利那不勒斯,2019年。157-174,Cham。:施普林格,2018年。[6] S.bjéorklund和L. Ljung,“时间延迟估计技术的回顾”,载于Proc。第42届IEEE决策与控制会议,pp。2502-2507,美国夏威夷,美国,2003年。[7] V. Bro和A. Medvedev,“通过一系列Laguerre函数识别具有明显时间延迟的连续伏尔泰拉模型”,载于Proc。第58 IEEE决策和控制会议,第58页。5641-5646,尼斯,法国,2019年。[8] M. S. Chong,H。Sandberg和A. M. H. Teixeira,“网络物理系统安全和隐私的教程简介”,载于Proc。欧洲控制会议,意大利那不勒斯,2019年。
关于该报告,本报告描述了对在美国三个太平洋海岸州(加利福尼亚州,俄勒冈州和华盛顿)许可的保险公司投资的分析。它描述了这些投资对化石燃料和清洁,低发射技术的曝光,这些投资与一系列未来气候情况的一致性以及在迅速无序过渡以实现2015年巴黎协定目标的快速过渡时可能产生的影响。1这里的分析和结果代表了美国州保险监管机构的首次气候压力测试。本报告的目的是了解相对于向低碳经济过渡的连续太平洋沿岸国家中运营的保险公司的地位,并向公司和新工具的效用展示了用于远景风险评估的新工具的效用。它仅代表了加利福尼亚州保险部的长期战略,即为保险部门采用和促进前瞻性气候风险评估。它也代表了美国州保险监管机构之间的重要合作。
摘要 本文的目的是使用逻辑门和 CMOS 逻辑设计一个 16:1 多路复用器。在本研究中,我们研究了 16:1MUX 的延迟和功率调制。这表明 CMOS 技术处于领先地位,因为它使用的晶体管数量更少、电容更少、速度更快。在本研究中,我们进行了比较工作并得到了模拟结果,结果说明了 CMOS 逻辑设计的优越性,并且功耗和延迟非常低。使用 Synopsys 工具 HSPICE 在 32 nm BSIM 4 模型卡下对 PTM 模型的块状 CMOS 技术进行了模拟,并检查了不同电压下的结果。最小和最大延迟和功耗结果分别为 68.82ps、92.16ps 和 103.96µW、1471.4µW。我们在多路复用器中获得的总晶体管数量为 282,这是模拟的,我们使用名为 HSPICE 的高级工具获得了 MUX 的输出波形,它们在结果部分中表示出来。关键词:多路复用器、2×1 多路复用器、4×1 多路复用器、8×1 多路复用器、16×1 多路复用器、延迟、功耗
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得出 | ↓ ; z ⟩⟨ z ; ↓| ↓ ; z ⟩ = | ↓ ; z ⟩ 。平方得出的概率为 1,因此进入的所有原子
摘要 — 最近的物联网 (IoT) 网络跨越众多固定和机器人设备,即无人地面车辆、水面舰艇和空中无人机,以执行关键任务服务,例如搜索和救援行动、野火监测、洪水/飓风影响评估。实现这些设备之间的通信同步、可靠性和最小通信抖动是模拟和系统级实现的关键挑战,因为基于物理的机器人操作系统 (ROS) 模拟器是基于时间的,而基于网络的无线模拟器是基于事件的,此外还有部署在现实环境中的移动和异构 IoT 设备的复杂动态。尽管如此,在将异构多机器人系统转化为实践之前,物理(机器人)和网络模拟器之间的同步是最难解决的问题之一。现有的基于 TCP/IP 通信协议的同步中间件主要依赖于机器人操作系统 1 (ROS1),由于其基于主控的架构,它消耗了大量的通信带宽和时间。为了解决这些问题,我们设计了一种新型的机器人和传统无线网络模拟器之间的同步中间件,它依赖于新发布的实时 ROS2 架构和无主数据包发现机制。我们提出了一种地面和空中代理的速度感知传输控制协议 (TCP) 算法,使用数据分发服务 (DDS) 的发布-订阅传输,以最大限度地减少不同机器人代理之间的数据包丢失和同步、传输和通信抖动。我们提出的中间件与特定的机器人和网络模拟器无关,但对于模拟和实验,我们使用 Gazebo 作为基于物理的 ROS 模拟器,使用 NS-3 作为无线网络模拟器。我们对基于 ROS2 的同步中间件,在数据包丢失概率和平均延迟方面进行了广泛的网络性能评估,包括视距 (LOS)/非视距 (NLOS) 和 TCP/UDP 通信协议。此外,为了进行比较研究,我们进行了一项详细的消融研究,用实时无线网络模拟器 EMANE 替换 NS-3,用基于主控的 ROS1 替换无主控 ROS2。我们提出的中间件证明了使用多种固定和机器人设备构建大规模物联网基础设施的前景最后,为了在实践中实现转变,我们在不同的地形上部署了一组不同的真实机器人——一架空中无人机(Duckiedrone)和两辆地面车辆(TurtleBot3 Burger),形成了无主(ROS2)和有主(ROS1)集群,以评估潜在的网络同步和抖动问题。
讨论了一种计算大气碳中临时减少(SVTR)社会价值的经济方法。SVTR允许以最大化福利的方式对不同的碳去除项目进行审议,并在避免气候损害中避免福利损失的福利损失方面建立了临时,有风险的去除之间的等价。将这种方法与以前在物理和自然科学和经济学中的尝试相提并论,以临时减少暂时的排放量,而这些均未成功地融合经济学和科学。SVTR的应用存在于生命周期分析,定价债务以及确定短期碳信用额和抵消合同中。本文通过解决对等价措施和吨年会计的潜在批评的结论,这是由于担心临时降级不会影响长期温度。我们表明,这些担忧是我们综合经济方法的特殊情况,并认为排除临时撤离和等价性,以及他们所暗示的跨期望转移,可能不必要地将政策制定者的手绑住。
demic,允许安全有效的大规模疫苗接种,挽救了数百万的生命,并开放了开发广泛的未来治疗剂的可能性。1最近对重复的mRNA疫苗接种后,SARS-COV-2特异性抗体与针对COVID-19的保护以及对COVID-19的保护以及有关体液免疫反应收集的详细知识的牢固关联。2同时,MRNA疫苗接种引起的某些特征仍需要进一步研究,其中包括免疫球蛋白(IG)G4抗体的异常诱导。通常,2剂BNT162B2或mRNA-1273后的保护性体液反应主要由IgG1和IgG3亚阶级抗体组成,这些抗体能够通过抗体依赖性细胞毒性,吞噬剂,phagocytosis和smpligection interiation(FC)构造抗体依赖性细胞毒性依赖性依赖性细胞毒性依赖性依赖性的抗体依赖性依赖性的抗体功能(FC)。2,3小鼠中的现实数据以及被动和主动的免疫研究表明,FC区域与FC Gamma受体的参与是疫苗诱导的抗体介导的抗体介导的保护抗抗原上不同的SARS-COV-2变体,包括OMICRON株,包括Omicron Strains。3,4之前,据报道,与成人相比,在第二次疫苗接种后的2-4周,接种疫苗剂量(BNT162B2,10 µg)接种了3倍低的疫苗剂量(BNT162B2,10 µg)的儿童。5在同一项研究中,Luminex对FC受体 - 结合特性的分析表明,与成人相比,儿童在FC受体受体结合的抗体中安装了模拟水平。这一发现表明,在这个年轻的年龄组中,质量上较高的FC抗体功能可能有助于保护Covid-19的变体和衰减。5 Irrgang等6是第一个报告成人SARS-COV-2峰值特异性IgG4比例增加的人,从第二个开始,并在第三次mRNA疫苗剂量后进一步增加,最高为总特异性IgG水平的19.27%。此外,他们观察到尖峰特异性抗体的能力降低了介导抗体依赖性细胞吞噬作用和补体沉积以及IgG4交换B细胞的大量频率的能力。在成年人中,这种mRNA特异性作用似乎在感染的个体中被提出。7在基于腺病毒病毒和修饰的VacInia病毒Ankara(MVA)基于SARS-COV-2疫苗的同源疫苗接种后,没有观察到这种情况,并且在较小程度上,在基于腺病毒和MVA的异源免疫后,基于腺病毒和MVA进行了mRNA的疫苗。8–10,这些研究还报道了非典型的IgG2抗体诱导,通常不是由蛋白质而不是蛋白质诱导,而是多糖抗原,并且对FC受体的亲和力较低。6,7,10 To determine IgG4 induction following BNT162b2 vaccination in children 5-11 years of age, we measured SARS-CoV-2 spike subunit 1 (S1)–specific and receptor-binding domain (RBD)–specific IgG sub- classes by a bead-based multiplex immunoassay in 14 healthy children [median age, 8.5 (interquartile range [IQR], 6.4–10.0)年; 6(43%)
摘要 — 边缘计算是一个新兴概念,基于将计算、存储和控制服务分布在更靠近终端网络节点的地方。边缘计算是第五代 (5G) 无线系统及以后系统的核心。虽然当前最先进的网络以集中方式(在云端)通信、计算和处理数据,但对于延迟和以计算为中心的应用,无线接入和计算资源都必须更靠近边缘,利用靠近终端设备的支持计算和存储的小型蜂窝基站的可用性。此外,网络基础设施必须支持分布式边缘决策服务,该服务可以学习以最小的延迟适应网络动态,并相应地优化网络部署和运行。本文将首先讨论网络边缘必须提供的应用程序,从而为边缘计算的概念提供全新的视角,特别强调为虚拟现实 (VR)、车联网 (V2X)、边缘人工智能 (AI) 等关键任务应用程序提供超可靠和低延迟边缘计算服务所面临的挑战。此外,本文还探讨了几个以边缘为关键的案例研究,随后提出了见解和未来工作的前景。
2017 年出版的《5G 低延迟应用的商业案例和技术分析》很好地描述了一些基于 5G 低延迟功能的关键垂直市场的市场规模。2 数字医疗垂直市场预计将达到 430 亿英镑的全球市场规模,与 2014 年相比几乎翻了一番。全球汽车垂直市场或联网汽车市场在驾驶辅助、基本安全技术和自动驾驶方面提供了新的应用,预计到 2019 年将达到 1042 亿英镑,并将继续以 35% 的复合年增长率增长。3 增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR) 的全球市场预计将达到 1185 亿英镑;低延迟功能对这些应用至关重要。4 AR 和 VR 领域 5 是增长最快的领域之一,人们普遍预计它们将推动可穿戴设备行业的发展。重要的是,制造业垂直领域的 ICT 部门,基于