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5G-CLARITY：在私有网络中集成 5GNR、WiFi 和 LiFi，并提供切片支持
5G-CLARITY 项目属于欧洲 5G-PPP 计划的第三阶段 [1]，该计划正在研究私有 5G 网络概念应如何在 3GPP Release 16 [2] 之后演进。该项目在两大支柱上带来了创新：首先，将开发新颖的用户和控制平面组件，以提供集成 5G 新无线电 (5GNR)、WiFi 和光保真 (LiFi) 的私有 5G 网络，以增强 5GNR 在峰值数据速率、区域容量、低延迟和精确定位方面的功能。其次，管理推动器允许对异构接入网络进行切片，集成私有和公共网络，使用高级意图语言操作网络，并结合 ML 模型来支持网络功能的运行。5G-CLARITY 创新将应用于英国布里斯托尔博物馆的人机交互用例，以及西班牙巴塞罗那汽车工厂的两个工业 4.0 用例。
阿鲁巴 AP-504、AP-505、AP-514、AP-515、AP-534、AP-535 ...
AES 高级加密标准 AP 接入点 CBC 密码块链接 CLI 命令行界面 CO 加密官 CPSec 控制平面安全保护 CSEC 加拿大通信安全机构 CSP 关键安全参数 ECO 外部加密官 EMC 电磁兼容性 EMI 电磁干扰 FE 快速以太网 GE 千兆以太网 GHz 千兆赫 HMAC 散列消息认证码 Hz 赫兹 IKE 互联网密钥交换 IPsec 互联网协议安全 KAT 已知答案测试 KEK 密钥加密密钥 L2TP 第 2 层隧道协议 LAN 局域网 LED 发光二极管 SHA 安全散列算法 SNMP 简单网络管理协议 SPOE 串行和以太网供电 TEL 防篡改标签 TFTP 简单文件传输协议 WLAN 无线局域网
Next G Alliance 报告：6G 技术
图 1.1.2 显示了 6G 的潜在频谱带和可能影响不同频谱相关方面的关键技术。图 1.1.2 中显示的频段是 6G 的潜在候选频段，因为目前没有指定用于 6G 的频段。7 至 24 GHz 范围可以利用大规模多输入多输出 (MIMO) 技术来确保良好的覆盖范围，相对于 3 至 5 GHz 之间的传统频率提高容量，并为上层毫米波和太赫兹 (THz) 频率范围提供控制平面。另一方面，毫米波和太赫兹频谱可用于提供高数据速率并实现精确的定位和感知。智能中继器和可重构智能表面 (RIS) 等技术可以在改善上层毫米波和太赫兹频率范围的覆盖范围方面发挥重要作用。这些频率范围还可实现高分辨率和精确的传感/定位应用。无蜂窝 MIMO 使网络经济有利于在频谱的 mmWave 部分进行部署。
这是作者接受的文章版本。 IEEE发布的最终版本是A.T-J。 Akem，G。Fraysse和M. Fiore，“加密流量
摘要 - 加密的交通分类（ETC）已成为机器学习（ML）方法的重要领域。但是，大多数现有的SOTICT要么基于收集的网络数据或在线依赖于离线等等，要么在软件定义网络（SDN）的控制平面中运行的模型，所有这些模型都不以线速率运行，并且将无法满足现代网络中时间敏感应用程序的延迟要求。这项工作利用了数据平面可编程性的最新进展，以实现可编程开关的实现，并具有很高的吞吐量和低延迟。所提出的解决方案包括（i）一个etc-感知的随机森林（RF）建模过程，其中仅根据数据包大小和数据包到达时间进行基于功能，以及（ii）将训练有素的RF模型编码到生产级P4可编程开关中。在40 GBPS的背景流量的情况下，使用3个带有Intel Tofino开关的实验的加密流量数据集评估了建议的内开关等框架的性能。结果表明，该解决方案如何达到高达95％的高分类精度，并以亚微秒延迟，而平均消耗少于可用的开关硬件资源的10％。索引术语 - 加密流量分类，机器学习，可编程开关，P4，随机森林
Lightning：一种可重构的光子电子智能网卡，可实现快速、节能的推理
基于机器学习的应用程序的大量增长和摩尔定律的终结迫切需要重新设计计算平台。我们提出了 Lightning，这是第一个可重构的光子电子智能 NIC，用于满足实时深度神经网络推理请求。Lightning 使用快速数据路径将流量从 NIC 馈送到光子域，而不会产生数字数据包处理和数据移动瓶颈。为此，Lightning 利用了一种新颖的可重构计数动作抽象，可以跟踪每个推理包所需的计算操作。我们的计数动作抽象通过计算每个任务中的操作数将计算控制平面与数据平面分离，并在不中断数据流的情况下触发下一个任务的执行。我们使用四个平台评估 Lightning 的性能：原型、芯片综合、仿真和模拟。我们的原型展示了以 99.25% 的准确率执行 8 位光子乘法累加运算的可行性。据我们所知，我们的原型是频率最高的光子计算系统，能够以 4.055 GHz 的速度端到端处理实时推理查询。我们对大型 DNN 模型的模拟表明，与 Nvidia A100 GPU、A100X DPU 和 Brainwave smartNIC 相比，Lightning 将平均推理服务时间分别加快了 337 × 、329 × 和 42 × ，同时消耗的能量分别减少了 352 × 、419 × 和 54 × 。
基于图形神经网络的灵活在线路由
abtract的深入增强学习（DRL）已被广泛用于寻找最佳路由方案，以满足用户的各种需求。但是，DRL的优化目标通常是静态的，因为网络环境是动态的。交通环境的变化或净工作设备的重新配置通常会导致网络性能的定期变化（例如，吞吐量降低和潜伏期峰）。传统的静态目标配置不能反映动态净工作环境中不同指标的重要性差异，从而导致基于DRL的路由算法的僵化性。为了解决上述问题，我们建议使用Graph神经网络（GNNS）和DRL的在线路由优化算法优化。通过对网络的不同特征（例如路径，流和链接）之间的关系进行建模和理解，我们提出的GNN模型可以预测网络性能指标的未来开发（即延迟，吞吐量和丢失），从而迅速调整路由算法的目标。然后，使用我们提出的DRL模型，代理可以学习适应不同环境变化的最佳途径。我们在控制平面上实现了G路线甲基元素，并使用现实世界网络拓扑和流量数据执行模拟实验。实验结果表明，当网络环境发生重大变化时，我们提出的G路线会收敛得更快，达到较低的抖动并生成更可靠的路由方案。
研究文章 简要回顾在软件定义网络中使用机器学习进行流量工程
本评论简要探讨了在软件定义网络 (SDN) 的流量工程 (TE) 中部署机器学习 (ML)。SDN 通过将控制平面与数据平面分离来改变传统的网络管理，为灵活和自适应的流量控制开辟了新的可能性。正如我们所展示的，SDN 中的 TE 可以通过更有效地利用资源、减少延迟和减少拥塞来优化网络性能——同时响应实时条件以保持高服务质量 (QoS)。然而，充分利用这些优势需要先进的算法和实时数据分析，这在计算上要求很高。TE 还依赖于拥有准确、最新的网络信息。同时，ML 通过与边缘计算、网络功能虚拟化 (NFV) 和物联网 (IoT) 等技术集成，使 SDN 更加有效。这种组合可以实现实时分析、快速决策、智能路由、负载平衡和更强大的安全性。然而，这些集成带来了可扩展性和互操作性方面的新挑战，这意味着我们需要在基础设施和专业知识方面进行大量投资。即使迄今为止取得了所有进展，但仍存在一些障碍。 其中包括扩展、保持强大的安全性以及实时做出瞬间决策的问题。 展望未来，未来的研究应集中在自主网络、节能的 ML 技术和混合 ML 解决方案上，旨在达到网络安全和性能的新高度。
EX3400 以太网交换机数据表
功率。• 包括 24 端口数据中心型号，适用于城域部署。• 提供四个双模（GbE/10GbE）小型可插拔收发器（SFP/SFP+）上行链路端口和两个 40GbE QSFP+ 端口。• 上行链路端口可配置为虚拟机箱接口，并通过标准 10GbE/40GbE 光纤接口连接（40GbE 上行链路端口默认预配置为虚拟机箱端口）。• 提供全面的第 2 层功能，包括 RIP 和静态路由。• 紧凑的 13.8 英寸深 1 U 外形支持灵活的部署选项。• 易于管理的解决方案包括集中式软件升级。• 支持与所有其他瞻博网络固定配置瞻博网络 EX 系列以太网交换机使用的相同的一致的模块化瞻博网络 Junos 操作系统控制平面功能实现。 • 通过增强功能许可证（需要可选许可证）支持第 3 层（OSPF v2、IGMP v1/v2/v3、PIM、VRRP、BFD、虚拟路由器）。 • 支持 IPv6 管理，包括邻居发现、无状态自动配置、telnet、SSH、DNS、系统日志、NTP、ping、traceroute、ACL、CoS 静态路由和 RIPng。 • 通过增强功能许可证支持 IPv6 路由功能（OSPFv3、单播虚拟路由器支持、VRRPv6、PIM、MLDv1/v2）。 • 通过可选高级功能许可证支持边界网关协议 (BGP)、多协议 BGP (MBGP) 和中间系统到中间系统 (IS-IS)。 • 提供节能以太网 (EEE) 功能。
生物信息学中的简报
摘要 - 生成的人工智能（GAI）已成为一个快速新兴的领域，该领域在智能和自动创建各种内容方面具有巨大的潜力。为了支持这种人工智能生成的内容（AIGC）服务，未来的通信系统必须满足严格的要求，包括高数据速率，吞吐量和低潜伏期，同时有效地利用有限的光谱资源。语义通信（SEMCOM）被视为一种革命性的交流计划，可以通过传达信息的含义而不是繁殖来应对这一挑战。gai算法是在模型预培训和微调，知识基础构建和资源分配方面，为启用智能有效的SEMCOM系统的基础。相反，SEMCOM可以提供较低延迟和高可靠性的AIGC服务，因为它可以执行数据编码和压缩数据以及基于知识和上下文的推理的能力。在这项调查中，我们通过研究GAI-DRIENS SEMCOM网络的架构，无线通信方案和网络管理来打破新的基础。我们首先引入了一种用于GAI驱动的SEMCOM网络的新型体系结构，其中包括数据平面，物理基础架构和网络控制平面。反过来，我们对端到端GAI驱动的SEMCOM系统的收发器设计和语义有效性计算提供了深入的分析。最后，我们探索了几个承诺的用例，即自动驾驶，智能城市和元视频，以提供GAI驱动的SEMCOM网络的全面理解和未来方向。随后，我们在拟议的网络中介绍了创新的生成水平和知识管理策略，包括知识结合，更新和共享，确保基于知识的准确性推理。
再生对平面主义者记忆的影响
进入现在引起反应的条件刺激。转弯和收缩是根据白光响应的，这些数据支持了以下假设：调节在头部和尾部部分的再生过程中幸存下来（3）。然而，批评者声称这项研究没有得到很好的控制，他的研究的复制发现了实验组和对照组之间的较小差异（3，4）。提出的对麦康奈尔结果的解释是，电击改变了普兰氏菌对光刺激的生理反应（3）。这可能会使麦康奈尔的结论无效。记忆已显示出各种形式，例如细胞和组织中的代谢差异，改变转录速率，生物电回路和神经元中编码的因素（6）。光性（与光源响应的定向运动有关）条件记忆通过构成其神经系统的物理结构和组织存储在平面主义者中。在平面的人中，眼睛斑点与神经节和腹神经绳仔细协调反应；这些结构直到解剖后五天才发展（7）。由于需要眼睛检测非紫外线波长（例如本研究中选择的红色和绿灯），因此我们专注于记忆被存储和检索为这些神经元结构之间的协调。我们的研究旨在确定再生对plan虫对条件刺激的记忆的影响，并比较原始和再生大脑中的记忆持久性。我们假设，如果平坦的人受到条件避免红光然后进行解剖，那么由于再生过程，这种条件反应的记忆将受到负面影响。我们剖析了最初条件的平面人的一半，以刺激再生过程。解剖后，我们将平面人分为两组，那些是尾巴再生的原始头和那些是再生的头部（原始尾巴），以确定条件响应如何持续持续的后再生后再生。此外，我们假设原始的平面人会比再生的平面人更频繁地表现出学习的厌恶。我们发现，再生和控制平面的人或再生和原始的平帕里亚人之间没有显着差异。这与最近的发现相吻合，表明平面人可以在整个中枢神经系统中存储记忆。