XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System潜伏期
分布式深钢筋学习基于联邦学习启用车辆边缘计算的梯度量化
摘要 - 填充学习（FL）可以通过共享车辆本地模型而不是本地数据的梯度来在一定程度上保护车辆在车辆边缘计算（VEC）中的隐私。车辆本地型号的梯度通常对于车辆人工智能（AI）应用通常很大，因此传输如此大的梯度会导致较大的环境潜伏期。梯度量化已被认为是一种有效的方法，可以通过压缩梯度和减少位的数量，即量化水平，从而减少FL的每轮潜伏期，从而降低VEC。选择量化水平和阈值的选择决定了量化误差，这进一步影响了模型的准确性和训练时间。为此，总训练时间和量化错误（QE）成为启用FL的VEC的两个关键指标。与启用FL的VEC共同优化总训练时间和量化宽松至关重要。但是，随时间变化的通道条件会引起更多挑战来解决此问题。在本文中，我们提出了一个分布式的深钢筋学习（DRL）基于量化水平分配方案，以优化长期奖励，从总培训时间和量化宽松的时间来优化。广泛的模拟确定了总训练时间和量化宽松之间的最佳加权因素，并证明了拟议方案的可行性和有效性。
自闭症和发育障碍杂志 - ePrints Soton
摘要：目的：既往研究表明，体育锻炼可调节自闭症谱系障碍 (ASD) 儿童的内源性褪黑激素水平，改善其睡眠质量。然而，体育锻炼、褪黑激素补充剂或两者结合哪种方式更能有效改善此类儿童的睡眠质量仍不清楚。本研究旨在通过比较三种干预措施（体育锻炼、褪黑激素补充剂或两者结合）对改善 ASD 儿童睡眠质量的有效性来回答这一研究问题。方法：62 名确诊为 ASD 的儿童被随机分为四组：骑自行车组（n = 18）、褪黑激素补充剂组（n = 14）、两者结合组（n = 12）和安慰剂对照组（n = 18）。评估了四 (4) 个睡眠参数（睡眠效率、入睡潜伏期、睡眠持续时间和入睡后觉醒时间）。结果：结果显示，所有干预措施均显著改善了睡眠效率、入睡潜伏期和睡眠持续时间，但安慰剂对照组没有显著改善。然而，各干预措施之间未发现显著组间差异（ps > .05）。结论：我们的研究结果表明，体育锻炼和褪黑素补充剂在改善自闭症儿童睡眠质量方面具有相似的效果。
视觉特征是在人脑的导航提供之前处理的
图1：A）EEG范式。参与者查看了50张室内场景的图像，并被要求在幕后精神计划可能的出口路径。散布的捕获试验参与者必须响应屏幕上显示的出口路径是否对应于先前试验中的任何出口路径。b）EEG RDMS。我们计算了每个脑电图时间点的RDM（相对于图像开始，每10毫秒从-200到+800 ms）。DNN RDMS。我们从从2D，3D和语义任务训练的RESNET50 DNN的第四块和输出层中提取的激活中计算了RDM。d）NAM模型和RDM（Bonner和Epstein，2018年）。e）方差分区。我们计算了每个模型所解释的唯一脑电图方差，从而揭示了不同的时间激活模式。线下方的线表明使用t检验（FDR校正的p <0.05）表示大量时间。f）不同模型的峰值潜伏期。条表示不同模型的峰值潜伏期。错误条表示16名受试者的标准偏差。恒星上方的恒星表明不同模型之间的显着差异（*p <0.05，** p <0.01，*** p <0.001，t检验fdr校正）。
GSMA Open Gateway Red Thread
在MWC，Elmo正在展示其开创性的远程技术，并远程控制着具有超低潜伏期边界的电动汽车。与诺基亚和Telefónica合作，该展示介绍了诺基亚的质量按需API优先安排网络连接，从而确保了甚至在具有挑战性的网络条件下具有无缝，高速远程驾驶体验。在Telefónica的支持下，该演示证明了远程运输和跨境运输的可扩展性和可靠性，为远程车辆运营的未来奠定了基础。
使用多个光学局部合作移动操纵器
摘要 - 机器人互联网（IOR）在挑战性的环境中具有复杂任务的优势，但它却带来了与服务和场景多样性，降低风险和超低延迟要求相关的挑战。为了应对这些挑战，我们提出了一种综合体系结构，可增强IOR的适应性，灵活性，鲁棒性和低潜伏期。这是通过引入网络切片，基于服务的体系结构和数字双（DT）来实现的。我们已经开发了一个开源实验平台，以展示所提出的体系结构的可定制性。在WiFi和蜂窝场景中设置了不同要求的切片，以证明其多功能性。此外，我们为IOR提出了一种DT辅助深度加固学习（DRL）方法，以改善DRL性能并减轻与不良行动相关的风险。DT用于预测物理环境中的奖励和动态状态过渡。更重要的是，我们介绍了一种资源分配方法，该方法结合了数据处理队列抢占和频谱的穿刺。这旨在适应共存的服务，特定增强的移动宽带（EMBB）和爆发的超可靠的低潜伏期通信（URLLC）。实验和数值结果验证了我们提出的方法的有效性，显示了IOR中的可定制性，鲁棒性，延迟和中断概率的提高。
人驾驶的无人机赛车：视觉处理和控制
摘要 - 人类赛车的无人机比算法更快，尽管仅限于固定的摄像头角度，身体速率控制和以数百毫秒为单位的响应潜伏期。从高度动态的视觉信息中选择适当的电机命令的人类飞行员的能力可以更好地理解能够为解决基于视觉的自主导航中当前挑战的关键见解。本文调查了无人机赛车任务中人类眼动，控制行为和战斗性能之间的关系。我们使用高度逼真的无人机赛车模拟器从21个经验丰富的无人机飞行员那里收集了一个多模式数据集，该模拟器也用于招募专业的飞行员。我们的结果表明，随着时间的推移，无人机赛车性能的任务提高。特别是，我们发现眼睛凝视跟踪未来的航路点（即大门），平均第一次固定发生1。5秒和16米，然后到达大门。此外，人类飞行员始终看着未来的内部横向路径（即左右转弯）和垂直演习（即上升和下降）。最后，我们发现飞行员的眼球运动与四极管的指挥方向之间存在很强的相关性，平均视觉运动响应潜伏期为220毫秒。这些结果强调了在人驾驶的无人机赛车中协调眼运动的重要性。我们公开提供数据集。
ARA DEFEND® 50100 树脂体系
ARA DEFEND ® 50100 树脂系统是一种双组分、低粘度环氧树脂系统，具有良好的潜伏期。这允许更长的工作时间，以便通过真空辅助树脂传递模塑 (VARTM)、树脂传递模塑 (RTM) 和动态流体压缩模塑 (DFCM) 更好地灌注更大的面板。该树脂系统设计为在相对较低的温度下固化，从而更容易加工并在大规模生产中具有灵活性。ARA DEFEND ® 50100 树脂系统提供最先进的产品和制造性能。
战略计划2021-2024
行业的监管可能特别具有挑战性。必须有效地调节工人健康，环境事故和罕见但潜在的灾难性重大事故（例如爆炸）的混合。尘埃疾病可能具有极长的潜伏期（数年或数十年），同样的是矿山康复可能需要数十年才能实现，从而增加了额外的复杂性。此外，资源恢复变得越来越复杂，新技术正在出现，劳动力的概况正在发生变化，并且对行业有了新的和新的经济压力。
pegatron-5g-debuts-smart-factory-Provate- ...
随着工厂的数字化，从生产到产品质量到维护和工人安全的许多方面都可以革新。使用基于开放RAN技术的私人5G网络提供提供吞吐量，低潜伏期和为智能工厂提供动力的数据安全的网络。Pegatron 5G的完整解决方案是开放的，并且基于英特尔技术，该技术提供了高性能和规模，以满足不断增长的工厂的需求。该公司已将这项技术用于其在越南Hai Phong的工厂进行大量部署。
用智能，可靠，无缝连接解决方案概述升高Wi-Fi
越来越多的创新需要一类新的无线网络，以支持收集和接收实时数据的关键资产。幸运的是，无线技术已经发展以满足这些需求。Wi-Fi 6e和Wi-Fi 7具有带宽，速度和容量的显着改善，使组织能够连接更大范围和更多的设备。为了支持这些延迟和漫游敏感的应用，需要诸如Cisco Urwb之类的技术。URWB是Wi-Fi的扩展，并为高度关键的应用提供了超可靠性，超低潜伏期和无缝的交接。