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带宽高效脑机接口的神经源编码
神经源编码 (NSC) 是一种利用 (深度) 神经网络的建模能力进行源编码的技术。其目标是将数据转换为低熵空间，然后可以使用经典的熵编码方案对其进行编码。在本文中，我们的目标是研究 NSC 在所谓的神经传感器网络中的使用，即一种由一组无线传感器节点组成的身体传感器网络，这些节点记录不同头皮位置的大脑活动，例如通过脑电图 (EEG) 传感器。所有节点都以无线方式将其数据传输到融合中心，然后由给定的深度神经网络对联合传感器信号进行推理。NSC 参数和推理网络是联合学习的，从而针对给定应用优化了准确性和比特率之间的权衡。我们在模拟 EEG 传感器网络中的运动执行任务上验证了此方法，并将得到的权衡与通过将传输数据直接量化为低位精度获得的权衡进行了比较。我们证明，对于非常低的位深度，NSC 比直接量化产生更有利的权衡，并且在所研究的脑机接口 (BCI) 任务中，可以在准确度损失很小的情况下获得较大的带宽增益。
用于量子密钥分发的参考时钟信号分发
解决 QKD 中符号同步的一个直观方法是使用成对光纤通过不同信道传输参考信号和量子数据信号。然而，温度会导致成对光纤之间产生延迟，从而导致同步精度下降 [Tanaka et al. 2008]。时分复用 (TDM) 方案克服了这个问题，其中同步脉冲从量子脉冲中滞后传输。然而，TDM 方案带来了其他问题，例如比特率限制，因为这些技术要求量子信号和参考信号之间有足够长的时间间隔 [Tanaka et al. 2008]。最近，已经提出了不同的 QKD 时钟恢复算法，避免使用额外的经典参考信号。在 [Pljonkin and Rumyantsev 2016] 中，提出了一种同步算法，其中时间帧被划分为更小的时间窗口，同步时间为 788 。 6 ms，同步失败概率为0.01%。在[Rumyantsev and Rudinskiy 2017]中，作者提出了一种不包括时间帧划分的算法，提供更快的同步时间3.216 ms，错误概率为0.0043%。然而，后者只能应用于站间距离不超过几十公里的QKD系统，而前者可以应用于数百公里的QKD系统。另一方面，
在...
摘要 - 随着对高质量视频内容交付的需求不断上升，自适应视频流的重要性已变得至关重要。通过机器学习算法促进的实时适应，通过基于网络条件和设备功能动态调整视频质量，站在增强用户体验的最前沿。本评论论文全面探讨了与自适应视频流中实时机器学习算法相关的挑战和机会。我们深入研究了延迟，计算要求和可扩展性的复杂性，以解决视频流协议不断发展的景观。论文调查了使用机器学习模型进行比特率适应的使用，并在考虑计算效率的同时检查了它们在最小化延迟中的作用。此外，我们探索了在实时机器学习系统中优化计算要求和可扩展性的策略。通过对案例研究和实施的彻底分析，我们展示了从部署实时自适应流媒体解决方案中学到的实际应用和经验教训。最后，我们提出了未来的方向和机会进行进一步研究，阐明了在自适应视频流中实时适应和机器学习的交集。本综述旨在全面了解该领域的现状，并激发这个快速发展的领域的未来进步。关键字 - 实时自适应流，机器学习算法，延迟优化，可伸缩性挑战，个性化用户体验。
数据压缩与有线的信号保真度权衡...
摘要 - 途径高密度和高通道计数神经接口，能够同时记录成千上万的神经元的同时记录，将为学习，恢复和增强神经功能提供一个门户。但是，在完全植入的设备的比特率极限和功率预算内建立此类技术是具有挑战性的。使用在类似物到数字界面处使用有损耗的压缩，有线或压缩读数架构解决了高通道计数神经界面的数据洪水挑战。在本文中，我们评估有线或对神经工程至关重要的几个步骤的适用性，包括尖峰检测，尖峰分配和波形估计。对于有线或有线信号的各种接线配置以及基础信号质量的假设，我们表征了压缩比和特定任务信号保真度指标之间的权衡。使用来自猕猴视网膜中的18个大尺度微电极阵列记录的数据，我们发现，对于7-10的事件SNR，有线或正确检测并分配了至少80％的尖峰，至少具有50倍压缩。有线或方法还鲁棒地编码动作电势波形信息，从而实现了下游处理，例如细胞类型分类。最后，我们表明，通过将基于LZ77的无损耗压缩机（GZIP）应用于有线或体系结构的输出，可以在基线记录中实现1000倍压缩。
高性能AI（人工智能）移动盒子
产品规格 产品名称 室内 AI Box（内置风冷风扇） 无风扇型（无风扇套件） 型号 AMB7201TX2 AMB7201TX2-HS01K 电源 DC12V 功耗 DC12V：30W 或更低 工作温度 -20°C ~ +60°C 存储温度 -25°C ~ +65°C 音频输入/输出 无 视频输出 HDMI 1.4 1ch. 输出 SD 端口 microSD 插槽 图像传感器 高性能 提供各种推荐的 USB 摄像头 镜头 90°/60°/37°/18° 出厂设置 分辨率 全高清 1920 x 1080 HD 1280 x 720 VGA 640 x 480 帧速率 H.264 1 ~ 30FPS JPEG 1 ~ 30FPS 比特率 64Kbps ~ 12,228Kbps 视频编解码器 JPEG/H.264 LAN RJ-45 100Base-TX/1000Base-T 通信模块 内置 LTE 通信模块 与 NTT Docomo Xi 兼容（与 KDDI Softbank 兼容） NVIDIA Jetson TX2 RAM 8GB 128bit LPDDR4 OS L4T 28.2.1 64bit 记录介质 microSDHC 32GB / microSDXC 62GB~512G 注：请注意，工业级 512GB SDXC 尚未发售。 外部尺寸（主机）：W160mm x D175mm x H36mm（包括突出部分） 重量：主机：约 1kg 安装支架（2 个/套）：约 0.5kg 无风扇散热器：约 1kg
fyy -cv.pdf -Francis Y. Yan
4。“通信会话的媒体服务器管理”，在6月份向Landon Cox提交2021。授予美国专利号3月的11,601,4782023。5。“使用远期错误校正中的流码恢复损失”，于2021年9月向Michael Rudow，Ganesh Ananthanarayanan和Martin Ellis提起。授予美国专利号11,489,620 2022年。6。“通过大语言模型生成自适应比特率数据流神经网络代码”2024。7。“用于检测数据文件中异常的技术”，与Ryan Beckett和Siva Kakarla一起于4月2024。8。“自动检测复杂配置中的异常”，在2023年5月向Ryan Beckett和Siva Kakarla提交。9。“计算资源的双层机器学习辅助管理”，Zibo Wang，Pinghe Li，Mike Liang于2023年5月。10。在2023年5月向Anuj Kalia，Xenofon Foukas和Bozidar Radunovic提出的“节能5G VRAN的功率控制”。11。“针对虚拟化无线电访问网络的CPU电源管理”，于2023年5月向Anuj Kalia，Xenofon Foukas和Bozidar Radunovic提交。12。“预测VRAN资源负载的无线参数限制”，于2022年5月向Anuj Kalia，Sanjeev Mehrotra和Victor Bahl提交。13。“确定参考信号传输时间”，在2022年5月向Neil Agarwal，Manikanta Kotaru和Victor Bahl提交。
一项有关视频流的能耗和环境影响的调查
气候变化挑战需要在技术领域的全球温室气体（GHG）排放量显着减少。数字技术，尤其是视频流，计算大多数互联网流量，也不例外。视频流需求随着远程工作，多媒体通信服务而增加（例如，WhatsApp，Skype），视频流内容（例如，YouTube，Netflix），视频分辨率（4K/8K，50 fps/60 fps）和多视频视频，使能耗和环境足迹至关重要。这项调查通过为研究人员，开发人员和工程师，服务提供商，托管平台和消费者提供有关最先进和潜在的未来方向的见解，从而有助于更好地了解可持续和高效的视频流技术。我们扩大了这项调查的关注内容，基于观察到的观察，即视频流下的连续活动的网络设备消耗了与传输数据类型无关的大量能量。我们提出了影响视频流中能源消耗的因素的分类法，例如编码方案，资源需求，存储，内容检索，解码和显示。我们确定了需要进一步研究以提高能源效率的视频流中的显着弱点：（1）HTTP实时流中的固定比特率梯子； （2）现有视频播放器的无效硬件利用； （3）缺乏涵盖可再现研究的各种设备类型和编码参数的全面开放能量测量数据集。
数据表
CANopen 主站或从站。 路由器可配置为 EtherNet/IP 目标站或发起站、Modbus 主站或从站，以从 CANopen 网络读取/写入数据。 用于目标站和发起站的 EtherNet/IP Class 1 连接以及显式消息传送。 Modbus RTU（RS-232 和 RS-485）或 Modbus TCP/IP。 支持最多 124 个 CANopen 从站（主站模式下）。 CANopen 从站模式可以模拟最多 128 个具有各种 CANopen 节点地址的 PDO。 每个 CANopen 从站最多支持 32 个 PDO（接收和发送）。 支持将 128 个 SDO 映射到任何类型的操作接口。 CANopen 网络的时间同步。 用于 Logix 控制器的 Direct-To-Tag 技术。 高级诊断，包括数据包捕获和 Web 服务器。 双以太网端口，支持 DLR（设备级环网）。 NTP（网络时间协议），用于外部时间同步。 主模式支持 NMT 消息以初始化网络。 支持 CANopen LSS 节点和比特率分配。 支持 CiA 443 引导加载程序自动启用。 支持所有错误和紧急（EMCY）消息和处理。 支持所有 CANopen 波特率。 配置 Slate 配置实用程序软件用于模块的配置和故障排除。独立配置实用程序允许用户定义 CANopen Router/B 模块的设置和配置、与控制器和设备的连接。 配置实用程序可从 www.prosoft-technology.com 下载
军用无线电机密信息的加密保护
机密信息保护受专门法案和相关法律的管制，这些法案和法律要求使用必要的物理、个人、信息和通信技术、电磁和加密安全措施。机密信息加密保护设备和工具应由指定的政府部门进行检查和评估。这些部门颁发的证书授权使用加密设备保护机密信息，但这不是充分条件。每个用于处理机密信息的 ICT 系统都需要认证。所有这些都使得达到此类信息的适当保护水平的过程变得漫长而昂贵——尤其是如果要在战场上有效地提供这种保护。对无线电通信的信息保护措施还有额外的具体要求，特别是军事通信，因为无线电传输的特点是建立和维持连接的不确定性，比特率低于电缆或光纤连接，通常没有全双工。所有这些都对加密同步的方法和加密功能的实现产生影响。经典窄带无线电通信需要一种不同的信息保护方法，时分多址模式需要一种不同的方法，宽带分组数据传输需要另一种方法。为保护无线电通信中的机密信息而设计的系统为加密算法和协议实施了适当的操作模式。来自量子计算机的最新威胁对加密保护提出了新的挑战，特别是在使用公钥加密的系统中，因为有些算法可用于攻击具有多项式复杂性的公钥方案。
主动推理作为基于 P300 的 BCI 的统一、通用和自适应框架
摘要。目的。适应性是脑机接口 (BCI) 领域的一大挑战。这需要机器能够最佳地表达有关用户意图及其自身行为的推理。适应性可以在多个维度上进行，因此需要一个通用且灵活的框架。方法。我们采用最全面的大脑 (自适应) 功能计算方法之一：主动推理 (AI) 框架。它需要一个与机器交互的用户的显式 (概率) 模型，这里涉及 P300 拼写任务。这采用离散输入输出状态空间模型的形式，建立机器的 (i) 观察值（例如 P300 或错误电位）、(ii) 表示（用户拼写或暂停的意图）和 (iii) 操作（闪烁、拼写或关闭应用程序）之间的联系。主要结果。使用来自 18 名受试者的真实 EEG 数据进行模拟，结果表明 AI 能够显著提高比特率 (17%)，优于最先进的方法，例如动态停止。意义重大。由于其灵活性，该模型不仅能够实现最佳（动态）停止，还能实现最佳闪烁（即主动采样）、自动纠错以及在用户不再看屏幕时关闭。重要的是，这种方法使机器能够灵活地在所有这些可能的操作之间进行仲裁。我们将 AI 展示为一个统一的通用框架，用于在给定的 BCI 环境中实现灵活的交互。