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基于虚拟网络架构的天空地一体化多域网络资源编排：一种DRL方法
摘要 传统地面无线通信网络由于部署、覆盖和容量问题无法为智能交通系统（ITS）等人工智能（AI）应用提供高质量服务，天空地一体化网络（SAGIN）成为业界的研究热点。与传统无线通信网络相比，SAGIN更加灵活可靠，覆盖范围更广，无缝连接质量更高。但由于其固有的异构、时变和自组织特性，SAGIN的部署和使用仍然面临巨大挑战，其中异构资源的编排是关键问题。基于虚拟网络架构和深度强化学习（DRL），将SAGIN的异构资源编排建模为多域虚拟网络嵌入（VNE）问题，提出一种SAGIN跨域VNE算法。对SAGIN的不同网络段进行建模，并根据SAGIN的实际情况和用户需求设置网络属性。在深度强化学习中，代理由一个五层策略网络充当。我们根据从SAGIN中提取的网络属性构建特征矩阵，并将其作为代理的训练环境。通过训练可以得出每个底层节点被嵌入的概率。在测试阶段，我们根据此概率依次完成虚拟节点和链接的嵌入过程。最后，我们从训练和测试两个方面验证了算法的有效性。
机载通信网络：调查
摘要 —由于对快速应急通信响应和精确观测服务的需求呈爆炸式增长，机载通信网络 (ACN) 受到了业界和学术界的广泛关注。ACN 受异构网络的影响，这些网络旨在利用卫星、高空平台 (HAP) 和低空平台 (LAP) 构建通信接入平台。与地面无线网络相比，ACN 的特点是网络拓扑频繁变化且通信连接更脆弱。此外，ACN 需要无缝集成异构网络，以提高网络服务质量 (QoS)。因此，设计 ACN 的机制和协议带来了许多挑战。为了解决这些挑战，已经进行了广泛的研究。本期特刊的目的是传播 ACN 领域的贡献。为了介绍本期特刊的必要背景并提供该领域的总体概况，我们将介绍 ACN 的三个关键领域。具体来说，本文涵盖了基于 LAP 的通信网络、基于 HAP 的通信网络和集成 ACN。对于每个领域，本文都讨论了特定问题并回顾了主要机制。本文还指出了未来的研究方向和挑战。索引术语 — 机载通信网络 (ACN)、异构网络、基于低空平台的通信
用于多模态痴呆症诊断的高阶拉普拉斯正则化低秩表示
多模态异构数据，如结构磁共振成像 (MRI)、正电子发射断层扫描 (PET) 和脑脊液 (CSF)，可通过提供有关退化脑部疾病（如阿尔茨海默病前驱期，即轻度认知障碍）的互补信息，有效提高痴呆症自动诊断的性能。有效地整合多模态数据仍然是一个具有挑战性的问题，尤其是当这些异构数据由于数据质量差和患者退出而不完整时。此外，多模态数据通常包含由不同扫描仪或成像协议引起的噪声信息。现有方法通常无法很好地处理这些异构且嘈杂的多模态数据以进行脑痴呆症自动诊断。为此，我们提出了一种高阶拉普拉斯正则化低秩表示方法，使用逐块缺失的多模态数据进行痴呆症诊断。对来自真实阿尔茨海默病神经影像学计划 (ADNI) 队列的 805 名受试者（具有不完整的 MRI、PET 和 CSF 数据）对所提出的方法进行了评估。实验结果表明，与最先进的方法相比，我们的方法在脑疾病分类的三个任务中是有效的。
pin1作为致癌信号的中央节点
摘要。肽基 - 丙酰基异构酶NIMA-相互作用1（PIN1）是一种特定的磷酸化丝氨酸/苏氨酸 - 磷酸 - 磷酸顺式反应异构酶，参与调节各种生理和病理过程，包括细胞周期进展，扩增和凋亡。PIN1在肿瘤发生和肿瘤发育中起关键作用，它通过调节细胞周期，信号通路和肿瘤抑制器的功能来促进癌细胞的增殖和转移。PIN1的上调表达与几种类型的癌症的预后不良密切相关。因此，PIN1可能具有潜在的潜在潜在的肿瘤诊断和预后的潜在生物标志物，以及有希望的抗癌靶标。本综述的目的是讨论肿瘤中PIN1的机制以及该领域的最新研究进展。
第 23 章：晶圆级封装 (WLP)
范围和章节大纲 本章旨在简要概述晶圆级封装 (WLP)，包括晶圆级芯片规模封装 (WLCSP) 和扇出型封装，作为这些技术未来发展路线图的背景。本文并非旨在提供详细的历史，也不是与这些技术相关的所有可能的结构、工艺和材料的详细描述。在有关该主题的各种文章和书籍中可以找到更详细的信息。本章试图回顾 WLP 技术迄今为止的发展，并预测未来的需求和挑战。 晶圆级封装是指在晶圆仍为晶圆时对芯片进行封装，可以单独封装，也可以与其他芯片或其他组件（例如分立无源器件）或功能组件（例如微机电系统 (MEMS) 或射频 (RF) 滤波器）组合封装。这允许使用异构集成进行晶圆级和面板级封装。尽管从定义上讲，WLP 历来都是使用直径为 200 毫米或 300 毫米的圆形晶圆格式生产的，但多家供应商正在将类似的制造方法扩展到矩形面板格式。这将允许不仅在晶圆级基础设施（晶圆级封装，或 WLP）上制造异构封装，而且还可以在面板级基础设施（面板级封装，或 PLP）上制造异构封装。本章将包括异构集成路线图 (HIR) 的 WLP 和 PLP 格式。本章分为 7 个部分：1. 执行摘要 2. 晶圆级封装的市场驱动因素和应用 3. 晶圆级封装概述：技术、集成、发展和关键参与者 4. 技术挑战 5. 供应链活动和注意事项 6. 总结、最终结论和致谢 7. 参考文献
研究文章肽基丙基异构酶C（PPIC）调节小鼠中不变的天然杀手T细胞（INKT）分化
肽基蛋白酶 - trans异构酶C（PPIC）在几个骨髓（BM）造血祖细胞和T细胞前体中表达。由于PPIC在血清免疫系统中的表达曲线暗示它可以在造血和/或T淋巴细胞分化中发挥作用，因此我们试图在体内检验该假设。特定的，我们通过CRISPR/CAS9靶向内源性基因座并测试了PPIC在造血中的需求，从而生成了PPIC缺陷的小鼠模型。分析了涵盖BM祖细胞，淋巴细胞前体以及周围成熟细胞的几个免疫细胞谱系。虽然大多数谱系不受影响，但在PPIC缺乏的胸腺中，不变的NKT（INKT）细胞的百分比和绝对细胞数量降低。这影响了胸腺，S2和S3中最成熟的阶段，并且表型是在外围的。此外，PPIC缺乏的脾脏中未成熟的过渡性T1和T2 B淋巴细胞增加，但在成熟的B淋巴细胞中丢失了表型。总的来说，我们的数据表明，PPIC对于稳态的体内的髓样细胞，血小板，红细胞，αβ和γδT淋巴细胞的可分配，同时参与B和INKT细胞分化。
经济模型的转移绩效
5 请参见 Card 和 Krueger (1995)、Benartzi 等人 (2017)、DellaVigna 和 Pope (2019)、Hummel 和 Maedche (2019)、Bandiera 等人 (2021)、Imai 等人 (2020) 以及 Vivalt (2020) 等。 6 我们的问题对应于同质域泛化，其中结果集 Y 在各个域之间是恒定的，与异构域泛化相反，在异构域泛化中结果集也可能因域而异。还有一篇关于领域适应的相关文献，旨在当目标域中的一些数据可用时改进预测——参见 Zhou 等人 (2021)。 7 我们专注于在特定域上估计并移植到另一个域而无需调整的模型，但如第 P.1 节所述，我们的方法也适用于使用目标域中的一些数据重新估计的模型。
摩尔定律通过芯片化演变...
摘要 ---随着摩尔定律在单片应用方面达到极限并且半导体技术节点周期变得更长，异构集成 (HI) 将既能提高计算密度又能缩短设计周期时间。HI 2.5D SiP 技术是微电子领域的一个强大新趋势，其驱动力来自摩尔定律的放缓。 关键词 --- 异构集成、芯片、摩尔定律、芯片化架构、2.5D 集成、硅中介层、射频系统级封装 要保持领先于美国的对手，就需要控制电磁频谱，因此需要传感器处理链的演变。需要在传感器边缘采用敏捷的芯片级解决方案来克服传统电子战和雷达系统固有的数据带宽和延迟限制。还需要缩短设计周期、尺寸、重量、功耗和成本 (SWaP-C)。异构 2.5D 集成是摩尔定律的下一阶段，它支持基于芯片化架构的微电子新方法。通过将用于模拟、数字化、处理、内存和 AI 功能的最佳硅片产品集成到一块芯片上，可以加速可部署、模块化、高性能微电子技术向战术前沿的推进（图 1）。Mercury 正在与领先的半导体供应商合作，为国防客户提供唯一值得信赖的 RF 系统级封装 (RFSiP) 设备，这些设备采用了