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使用 IMS 网络通过 VoLTE 和 VoWiFi 进行紧急呼叫的比较
摘要 — 紧急呼叫 (eCall) 服务是移动通信网络的重要组成部分，因为它可以帮助移动用户在警报情况下进行通信。eCall 服务已被 3G 网络广泛使用，并且可被 4G 长期演进 (LTE) 网络以及无线局域网 (WLAN) 网络使用，它们都使用 IP 多媒体子系统 (IMS) 核心。本文提供了有关如何在 IMS 上的长期演进语音 (VoLTE) 和 Wi-Fi 语音 (VoWiFi) 技术中使用 eCall 服务的指南。此外，本研究还评估了 VoLTE 和 VoWiFi 上呼叫的服务质量 (QoS)。此外，使用数据包分析器软件，详细分析了会话初始协议 (SIP) 消息头、每种技术收集用户位置信息的方式以及 VoLTE 和 VoWiFi 上 eCall 的信令过程。索引术语 — eCall、4G、VoLTE、VoWiFi
不确定时期的战略决策
然后，她将锥体分为四个部分。每个部分都是一个战略方法，涵盖了前一个部分，直到达到系统级演进。锥体的第一部分着眼于战术响应，即基于当前信息在不久的将来采取的即时行动。但是，这些战术必须融入第二部分，即战略。战略部分的确定性较低，因为它着眼于更远的未来。然后，该战略构成了锥体的第三部分，即愿景。组织愿景将不断重新调整，因为它深入到更远的未来，而数据和结果的确定性较低。但是，愿景必须符合最后一类，即系统级演进。锥体的这一部分着眼于行业可能出现的颠覆、市场力量的变化以及技术的发展。这一部分跨越的时间最长，因为很难预测这些变化的概率和时间。
了解 ITES-4S – 采购策略 - PEO EIS
*所有云服务、软件开发和持续软件演进服务类型合同（例如劳动力）不再需要使用 CHESS，也不需要获得不可用声明才能使用 CHESS 之外的合同。有关更多信息，请参阅 2023 年 9 月 15 日签署的《商业 IT 服务强制来源更新备忘录》。
打造我们的战士和队伍
战士韧性原则刻意融入演进中 指挥部将战士韧性技能与水手发展机会（例如 CDB、HFC、评估、咨询）结合起来 水手表彰机会频繁、参与度高，并将奖励与指挥部或核心价值观联系起来 领导者通常练习情商、透明度和接受不同观点
LM 2100 - 洛克希德马丁
我们已经将高功率卫星现代化，使其成为 LM 2100。这是我们最大、最受欢迎的卫星总线（传统 A2100）最先进的演进。同样的高性能。同样的可靠性。同样的易操作性。但现在通过对技术和工艺改进的大量投资得到了增强。在本卡的另一面，了解其与前代产品相比的 28 个独特优势。
基于深度学习的人机交互类脑计算综述
人工智能的不断发展对生物医学等领域产生了深远的影响，提供了新的研究思路和技术方法。类脑计算是多模态技术与生物医学领域的重要交叉点。本文聚焦人机交互中脑信号解码文本和语音的应用场景，全面回顾了基于深度学习的类脑计算模型，追踪了其演进、应用价值、挑战和潜在的研究趋势。首先回顾了其基本概念和发展历史，将其演进分为近代机器学习和当代深度学习两个阶段，强调了每个阶段在人机交互类脑计算研究中的重要性。此外，从数据集、不同脑信号等五个角度回顾了深度学习在人机交互类脑计算不同任务中的最新进展，并详细阐述了模型中关键技术的应用。尽管类脑计算模型取得了重大进展，但充分发挥其能力仍面临挑战，并为未来的学术研究提供了可能的方向。欲了解更详细信息，请访问我们的 GitHub 页面：https://github.com/ultracoolHub/brain-inspired-computing。
无线通信
1 无线通信概述 1 1.1 无线通信的历史 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.1.3 无线系统和标准的演进 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.2.2 蜂窝系统. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 1.2.5 具有多跳路由的短距离无线电 . . . . . . . . . . . . . 13 1.3 无线频谱 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 1.3.1 监管 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 1.3.2 属性和现有分配. . . . . . . . . . . . . . . . . 17 1.4 通信标准. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 1.5 无线视觉. . . . . . . . . . . . . . . .................................................................................................................................................................................19 1.6 技术挑战....................................................................................................................................................................................................20
将 DNN 从本地加速到云端虚拟化 FPGA：趋势调查
现场可编程门阵列（FPGA）被广泛用于本地加速深度神经网络（DNN）算法，具有高计算吞吐量和能效。虚拟化FPGA和在云端部署FPGA正成为越来越有吸引力的DNN加速方法，因为它们可以增强计算能力，实现跨多用户的按需加速。在过去的五年中，研究人员广泛研究了基于FPGA的DNN加速器的各个方向，例如算法优化、架构探索、容量改进、资源共享和云构建。然而，以前的DNN加速器调查主要集中于在本地FPGA上优化DNN性能，而忽略了将DNN加速器放置在云端FPGA中的趋势。在本研究中，我们深入研究了基于FPGA的DNN加速器中使用的技术，包括但不限于架构设计、优化策略、虚拟化技术和云服务。此外，我们还研究了 DNN 加速器的演进，例如从单个 DNN 到框架生成的 DNN、从物理到虚拟化 FPGA、从本地到云、从单用户到多租户。我们还确定了云端 DNN 加速的重大障碍。本文增强了对基于 FPGA 的 DNN 加速器演进的当前理解。