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量子安全天空地一体化网络
摘要 — 在即将到来的 6G 时代，现有的地面网络已经发展成为天空地一体化网络 (SAGIN)，为应用和服务通信提供超高数据速率、无缝网络覆盖和无处不在的智能。然而，SAGIN 中的传统通信仍然面临数据机密性问题。幸运的是，SAGIN 上的量子密钥分发 (QKD) 概念能够为使用量子密码的 SAGIN 中的安全通信提供信息论安全性。因此，在本文中，我们提出了量子安全的 SAGIN，它可以使用量子力学实现经过验证的安全通信来保护太空、空中和地面节点之间的数据通道。此外，我们提出了一个通用的 QKD 服务提供框架，以在量子安全 SAGIN 通信的不确定性和动态性下最大限度地降低 QKD 服务的成本。在该框架中，基于光纤的 QKD 服务部署在无源光网络中，具有低损耗和高稳定性的优点。此外，在实时数据传输阶段，提供覆盖范围广、灵活性强的卫星和无人机 QKD 服务作为补充。最后，为了检验所提出的概念和框架的有效性，对元宇宙中的量子安全 SAGIN 进行了案例研究，其中所提出的框架有效地解决了元宇宙应用中安全通信的不确定和动态因素。
神经流形上的在线平铺和实时流量预测
虽然实验神经科学中大多数经典的功能研究都集中在单个神经元的编码特性上，但随着记录技术的最新发展，人们越来越重视神经群体的动态。这导致了各种各样用于分析与实验变量相关的群体活动的模型的出现，但直接检验许多神经群体假设需要根据当前神经状态干预系统，这就需要能够在线推断神经状态的模型。现有的方法主要基于动态系统，需要强参数假设，而这些假设在噪声主导的环境中很容易被违反，而且不能很好地扩展到现代实验中的数千个数据通道。为了解决这个问题，我们提出了一种方法，将快速、稳定的维数降低与所得神经流形的软平铺相结合，从而可以将动态近似为平铺之间的概率流。该方法可以使用在线期望最大化进行有效拟合，可扩展到数万个图块，并且在动态以噪声为主或具有多模态转换概率时优于现有方法。生成的模型可以以千赫兹的数据速率进行训练，在几分钟内产生神经动态的精确近似值，并在亚毫秒时间尺度上生成预测。它在未来的许多时间步骤中保持预测性能，并且速度足够快，可以作为闭环因果实验的组成部分。
脑血流动力学的四维计算超声成像
引言超声超声（每秒> 5000帧）在过去20年中的出现，通过增加的计算能力和平行接收电子设备来实现，刺激了生物医学超声的multiple成像模式的发展（1，2）。在短（<1 ms）的时间窗口内的完整图像的形成可以准确地量化组织，血液和对比度运动。这促进了组织弹性和动脉刚度的测量（3，4），通过定位和跟踪单个微泡（5，6）的序列分辨率（5，6），并在广泛的视野（7）上大大增强了血液的成像。后者导致功能性超声成像（FUS或FUSI）的出现，一种神经影像学技术，能够检测到神经血管偶联引起的脑血容量的小变化（8，9）。与其他神经影像模式（例如功能磁共振成像）相比，FUS在较低的成本下提供了更大的易用性，同时提供了更高的时空重置，并且最近的演示与对比度相结合，可与6.5- spatial spatialssolution（10）相结合，以检测其能力。超声超声成像主要仍然是二维（2D）技术。此成像过程需要以高框架速率（≥5kHz）的一系列平面或分化波传输，同时记录以nyquist速率在空间和时间上采样的反向散射信号（1）。在3D成像的情况下，通常需要数千个元素（2D成像为64至256）和具有相关射频数字数字的相应数量的独立数据通道。最近的工作报告了3/4D心脏想象的1024个通道系统（11，12），超分辨率（13，14）和大鼠的功能成像（15）。但是，这些需要使用和同步
利用脑电图、GSR 和眼动追踪对不同任务负荷影响的多模态研究
摘要。目的。通过同时收集多模态生理数据和参与者反应数据，研究任务负荷对绩效的影响。还获得了对问卷的定期回复。目标是确定最能预测任务绩效的模态组合。方法。一组参与者执行了一项基于计算机的视觉搜索任务，模仿邮政编码排序。必须将五位数字分配给六个不同的不重叠数字范围之一。试验以逐步增加任务难度的块形式呈现。同时收集了参与者的反应，包括 32 个脑电图 (EEG) 数据通道、眼动追踪数据和皮肤电反应 (GSR) 数据。在实验的离散时间点使用了 NASA 任务负荷指数自我报告工具。主要结果。随着认知任务负荷的增加，低 beta 频率 EEG 波 (12.5-18 Hz) 更加突出，大多数活动发生在额叶和顶叶区域。这些伴随着更频繁的眨眼和瞳孔扩张。眨眼持续时间与任务表现密切相关。GSR 信号的相位成分与认知负荷有关，而紧张成分则表示更普遍的唤醒状态。参与者报告的主观数据 (NASA TLX) 显示挫折感和精神负荷增加。根据单因素方差分析，EEG 和 GSR 与感知工作量水平具有最可靠的相关性，并且是绩效预测最具参考价值的指标（综合起来）。意义。在与任务相关的活动中，许多模态都会发挥作用。如果适当分组，其中许多模态可以提供有关任务绩效的信息。这项研究表明，虽然 EEG 是任务绩效的良好预测指标，但 GSR 等其他模态会增加更准确预测的可能性。此外，在受控的实验室条件下，可以分离最具参考价值或最少数量的模态以在实际工作环境中进行监控。
第 24 届 ITEA 测试和培训仪器研讨会...
飞机仪表系统基础知识 Bruce Johnson，NAWCAD 本课程将涵盖与飞机仪表相关的各种主题。数据、遥测、仪表系统框图、标准、数据要求、传感器/规格、视频、1553 总线、使用要求配置模拟数据通道、创建 PCM 映射以获取采样率、遥测带宽、记录时间、GPS、音频、遥测属性传输标准 (TMATS) 和测量不确定性 - 解释结果。这对新员工来说是很好的介绍，对现有员工来说也是进修。IRIG 106-17 第 7 章分组遥测下行链路基础和实施基础 Johnny Pappas，Safran Data Systems，Inc.本课程将重点介绍信息，以便对 2017 年发布的 IRIG 106 第 7 章分组遥测下行链路标准建立基本了解。它还将重点介绍机载和地面系统硬件的实施以及处理 IRIG 106 第 7 章分组遥测数据的方法。演示将介绍支持传统 RF 传输、数据记录、RF 接收、地面再现和第 10 章数据处理方法所需的特殊功能的实施。性能评估的预测分析 Mark J. Kiemele，空军学院协会 实验设计 (DOE) 是一种不仅可以用于系统的设计和开发，而且可以用于系统性能的建模和验证的方法。建立有用的预测模型，然后对其进行验证，可以减轻采购决策的负担。本教程将研究两个为满足一组共同要求而构建的原型。DOE 将用于对每个原型的性能进行建模。然后，将使用验证测试来确认模型并评估每个原型的性能能力，即原型满足要求的程度。这有助于比较两个系统的功能，从而增强对采用哪个系统的决策。本教程没有任何先决条件，因为分析将通过计算机进行演示。
Mini-Q 和 Full Q 设置和映射说明
BrainMaster 设置 ~ Mini-Q 和 Full Q 设置和映射说明 10 点 Mini-Q 用于 New Mind 应用程序 1) 打开 BrainMaster 2) 单击文件夹选择 3) 单击创建新文件夹 4) 输入患者/客户姓名/信息 5) 如果您计划使用患者姓名作为文件 ID，请单击使用名称作为文件 ID 6) 单击确定 7) 单击确定 8) 选择 MINI-Q New Mind 格式 [Richard Soutar] 并双击它。 9) 单击数据通道 10) 如果尚未设置，请选择 2 通道 11) 单击电极学员信息 12) 单击使用会话向导控制会话 [用于 MINI-Q] 13) 不输入年龄 14) 单击闭眼 15) 单击确定 16) 单击将 EEG 保存到磁盘 - ON 17) 单击确定 18) 单击显示选项 19) 在查看的面板下，单击原始波、滤波波、脑镜像 [FFT] 或您希望在 QEEG 会话期间监控的显示（这些应该稍后设置，但是，如果您想在运行 Mini-Q 或 Full Q 之前检查您的阻抗，然后一旦您开始评估，您可以单击训练/控制屏幕中的显示并选择您想要监控的显示 - 请参阅下面有关运行 Mini-Q 或运行 Full-Q 的部分）。 20) 在“查看的组件”下，单击 Delta、Theta、Alpha Beta（如果要分别查看其中一个或两个，请单击 Lobeta 和 HiBeta），但是（这些应该稍后设置，但是，如果您想在运行 Mini-Q 或 Full Q 之前检查阻抗，然后一旦开始评估，您可以单击训练/控制屏幕中的频带并选择要监控的频带 - 请参阅下面有关运行 Mini-Q 或运行 Full-Q 的部分）。 21) 单击确定 22) 单击会话控制 23) 如果您想在开始之前获得基线读数，请设置您希望的基线秒数。 24) 运行长度应预设为 60 秒 25) 运行次数 [试验] 应预设为 6