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人工智能赋能的智能 6G 网络
随着智能终端和基础设施的快速发展，以及虚拟现实和增强现实、远程手术、全息投影等多样化应用的出现和丰富多彩的需求，现有网络（如4G网络和即将到来的5G网络）可能无法完全满足快速增长的流量需求。因此，工业界和学术界都已开始对6G网络进行研究。近年来，人工智能（AI）已成为6G网络设计和优化的新范式，具有很高的智能化程度。因此，本文提出了一种基于AI的6G网络智能架构，实现知识发现、智能资源管理、自动网络调整和智能服务发放，该架构分为四层：智能感知层、数据挖掘和分析层、智能控制层和智能应用层。然后，我们回顾并讨论了 AI 技术在 6G 网络中的应用，并阐述了如何利用 AI 技术高效、有效地优化网络性能，包括 AI 赋能的移动边缘计算、智能移动和切换管理以及智能频谱管理。我们重点介绍了 AI 赋能的智能 6G 网络未来的重要研究方向和潜在解决方案，包括计算效率、算法稳健性、硬件开发和能源管理。
深度学习网络 - 物理微电网中的基于预测的应用：最新进展和未来方向
摘要：可再生能源可以使用微电网的概念在本地和有效地部署。由于可再生能源资源的产出能力的自然不确定性，对微电网进行适当运行的计划可能是一项艰巨的任务。此外，有关负载及其功耗的信息可能会创造出利益，以提高微电网的效率。但是，由于原因，例如消费者的行为不可预测，电力负载可能会有不确定性。要利用微电网，在运营和控制层的上层需要能量管理，以降低成本。能源管理系统最重要的任务之一是满足负载，换句话说，制定了一项计划，以保持发电和电力消耗之间的平衡。要获得有关可再生能源资源和功耗的输出功率的信息，可以将深度学习作为强大的工具实现，能够预测所需的值。此外，天气条件可能会影响可再生能源资源和消费者的行为的产出能力，从而影响功耗。因此，可以为预期天气条件而部署深度学习。本文将研究与深度学习相关的最新作品，该作品已实施，以预测可再生能源资源（即PVS和风力涡轮机），电气负载以及天气条件（即太阳辐照度和风速）。此外，对于可能的未来方向，建议一些策略，其中最重要的是在网络物理微电网中实施量子计算。
请引用已发布版本 Rustam, MA, Khan, ...
摘要 间歇性可再生能源在微电网中的渗透率不断提高，带来了许多问题，例如随机发电、需求和供应不匹配、频率波动和经济调度问题。为了解决这些关键问题，提出了一种基于具有变化运营成本和间歇性可再生能源的微电网的分布式二次控制方案，用于频率调节和经济负荷调度。本文提出了一种自适应分布式平均积分控制方案，具有条件不确定性，即变化的运营成本和可再生能源间歇性。所提出的控制方案通过动态更新控制律参数来适应不确定性，并可以保持整个网络的稳定性。分布式控制方案使用通信通道来交换来自相邻发电单元的发电数据，以实现发电单元之间的最佳功率分配和共识。控制结构中还增加了分层控制架构三级控制层的附加控制器，以经济地调度负载，基于共识的算法保证了最佳负载分配。所提出的基于通信的控制方案展现了性能和灵活性的最佳组合。还进行了基于性能的比较分析，验证了所提控制方案与先前研究相比的有效性。通过计算机模拟说明了所提控制方案的稳健性和性能。
还原计划
•我们运营了ISO 14001认可的综合管理系统•我们成为英国第三家建筑公司，在英国第三，实施并批准了基于科学的目标。这些在2023年被重新论来。•在我们的项目中继续使用电 /混合动力工厂和设备•我们98％的电力合同是可再生能源的原产能保证（REGO）合同 - 确保电力来自可再生能源的发电•我们公司99％的公司汽车车队现在是PHEV或BEV。我们已经扩展了可供选择的混合动力和电动汽车的选择，提供了电动汽车充电赠款，并大量扩展了我们在办公室和我们的项目上的EV充电设施•无燃料标准的更新，该标准为我们的项目提供了控制层的层次结构，目的是消除对我们项目的化石燃料的使用。•引入适应能力的工作，我们重新思考和重新构架我们的工作方式，工作时以及我们做什么以实现完美交付的方法。这减少了会议的商务旅行•对电厂，设备和现场福利的资本投资•持续开发我们的内部碳税，以推动减少碳的积极行为。随后从税收中筹集的资金将重新投资于减少碳活动和倡议。•我们通过购买多种电动汽车来投资我们的商用车舰队，现在包括31个完整的BEV
朝着智能城市的安全且有弹性的全可再生能源网格
电能系统构成关键基础设施的骨干。国家安全和经济活力依赖于安全，安全和弹性的电力系统。美国电网曾被认为是20世纪工程学的越野车，面对21世纪的威胁，已经过时了。我们的能源电网有许多缺点，无法再提供（网络）安全和（灾难）弹性的电力向企业和家庭带来弹性的电力，从而对我们的社会和经济构成了紧急和巨大的威胁。具有刚性传输和分配系统控制层次结构的垂直电源系统在极端威胁期间反复失败。联邦能源监管委员会（FERC）的最新研究发现，在55,000个电力变电站中，有9个可能导致持续18个月或更长时间的美国海岸停电[1]。例如，迈克尔飓风在美国海湾和大西洋海岸造成了170万场停电[2]。在2007年6月至9月，在希腊发生热浪和森林鱼，造成了对中型电压分配网络的广泛损害，并在该国许多地区淘汰了电力[3]。从这种灾难中恢复，还花费了数万美元，包括时间，人力和失去的经济生产力，并加深了社会不平等。这些失败者已经教授了公用事业，监管机构和利益相关者，使国家和大陆电网上的级联反对级联，并将当地现象加剧成社会经济的灾难。传统电力系统容易出现这种级联的停电，持续了长时间
大型语言模型符合光网络
自GPT出现以来，大型语言模型（LLM）在各行各业中都带来了革命性的进步。作为一种卓越的自然语言处理（NLP）技术，LLM始终在众多领域取得了最先进的表现。但是，LLM被认为是NLP任务的通用模型，当将光网络等专业领域的复杂任务应用于复杂的任务时，可能会遇到挑战。在这项研究中，我们提出了一个LLM授权光网络的框架，促进了对物理层的智能控制，并通过部署在控制层中的LLM驱动试剂（AI-Agent）与应用层有效与应用层相互作用。A-Agent可以利用外部工具并从专门为光网络建立的综合资源库中提取域知识。这是通过用户输入和精心制作的提示来实现的，从而使控制说明的生成以及在光网络中自主操作和维护的结果表示形式。在本研究中说明了LLM在专业领域的能力，并刺激其在复杂任务上的潜力，执行及时工程的细节，建立领域知识库和实施复杂任务的细节。此外，在两个典型任务上验证了所提出的框架：网络警报分析和网络性能优化。2,400个测试情况的良好响应精度和语义相似性在光网络中具有LLM的巨大潜力。
可调节的电荷传输和两台...
摘要：二维共轭金属有机框架（2D C-MOF）由于其（半）的导电性能而吸引了对电子的兴趣日益增加。电荷 - 中立2D C-MOF也具有持久的有机自由基，可以看作是自旋浓缩阵列，为Spintronics提供了新的机会。然而，层堆积的2D C-MOF的相邻分子之间的强π相互作用歼灭了活跃的自旋中心，并显着加速了自旋松弛，严重限制了它们作为自旋量子的潜力。在此，我们通过控制层间堆叠来报告2D C -MOF中电荷传输和自旋动力学的精确调整。在共轭配体上引入了笨重的侧基，从而使2D C -MOFS层从锯齿状的堆叠到交错的堆叠量显着脱位，从而在空间上削弱了层间相互作用。因此，2D C -MOF的电导率降低了六个数量级，而旋转密度则增加了30倍以上，并且自旋晶格松弛时间（t 1）增加到〜60 µs，从而使旋转宽松的参考2D C -MOF变得越来越快地占据了旋转的良好。自旋动力学结果还表明，无旋转极化对或双极在这2D C -MOF的电荷传输中起关键作用。我们的策略提供了一种自下而上的方法，可以在2D C-MOF中扩增自旋动力学，从而为开发基于MOF的Spintronics开辟了途径。
指定国家计划经理（SPM）-NCD＆CPHC部门 /地点和工作地点< / div>
Swasthya Sankalp致力于改善公共卫生结果，特别关注非传染性疾病（NCD），例如高血压和糖尿病。作为我们增强全面初级保健服务的努力的一部分，我们正在寻求一个合格且经验丰富的个人来担任该州的国家计划官员。该职位的主要目标是在心血管健康干预措施的设计，实施和监测中提供技术和程序化支持，重点是改善该州选定地理学的初级卫生保健水平的高血压和糖尿病的控制。SPM将与州NCD节点官员和全面的初级保健（CPHC）节点官员紧密合作，以针对初级卫生保健水平的高血压和糖尿病患者进行改善，诊断，治疗和随访的策略。职位描述现任者的期望作用是多维的，并总结在下面：在实施地理位置各个医疗保健水平上对高血压和糖尿病服务提供的高血压和糖尿病服务提供的景观和情境评估。与州官员合作制定和实施特定国家特定的策略，以加强高血压和糖尿病管理和控制层。提供技术援助，并加强国家和选定地区的能力，以计划，培训，监督和监测高血压和糖尿病服务的服务。与州和地区官员合作制定和实施州计划实施计划（PIP），以确保足够的
将自适应系统分析为软件产品线
自我适应是自主系统的关键特征，必须应对其环境和内部状态中的不确定性。自适应系统（SASS）可以实现为两层系统，引入了系统（托管子系统）和适应性逻辑（管理子系统）之间的域特定功能之间的关注点，即引入系统中管理适应性的外部反馈循环。我们提出了一种将SASS作为动态软件产品线（SPL）的方法，并利用现有的方法来基于SPL的分析来分析SASS。这样做，SA的功能是在功能模型中建模的，从而捕获了SAS的可变性。这使我们能够将SAS的托管子系统建模为一个系统家族，每个家庭成员都对应于SAS的有效功能配置。因此，SAS的托管子系统被建模为SPL模型。更确切地说，概率为特色过渡系统。SAS的管理子系统被建模为一个控制层，能够在这些有效配置之间动态切换，具体取决于环境和内部条件。我们证明了对用于管道检查的自适应自动水下车辆进行小规模评估的方法，我们将其对其进行建模和分析，并通过特征吸引的概率模型检查器Profeat。该方法使我们能够分析SAS的概率奖励和安全性，以及其适应性逻辑的正确性。
多首份元素材料：结构，属性和处理
具有多个主元素和不同名称的材料，例如高渗透合金（HEAS）和复杂的浓度合金（CCA），1引起了很大的关注，因为它们的出色结构，机械和功能性能可能会导致很多应用。本期特刊涵盖了各种各样的新兴主题，涵盖了多主体元素合金（MPEAS）的制造，处理，结构和特性。从处理开始，Mooraj等。2应对添加性生产金属合金中印刷缺陷的挑战。他们的研究提供了对印刷缺陷起源的基本见解及其对添加性生产的Cocrfeni Hea的机械性能的深远影响。通过理解和缓解印刷缺陷，可以显着改善加上制造金属组件的质量和可靠性。依赖制造技术（例如悬浮炉）的许多开创性工作允许进行非常干净的实验，但实际上不能在工业应用中使用。Mooraj等人的研究。强调使用更可行的方法时会出现的挑战。特别是，添加剂制造可能会在实验室和应用之间提供桥梁，因为它非常适合原型制作。本文为控制层间孔隙率提供了一些指导，这可能会证明对在此高弹药领域的未来工作有用。特别是Shi等。他们的工作提供了调整辐射的见解转向结构，大多数文章在各个长度尺度上探索了独特的缺陷结构和能量。3研究了短距离顺序难治性mpeas中点缺陷特性的空间不均匀性。