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World File Search System物理层
深度池计算与 5G MIMO-OFDM 系统在符号检测中的融合
传统的储存器计算 (RC) 是一种浅层循环神经网络 (RNN)，具有固定的高维隐藏动态和一个可训练的输出层。它具有只需要有限训练的优点，这对于训练数据极其有限且获取成本高昂的某些应用至关重要。在本文中，我们考虑了两种将浅层架构扩展为深度 RC 的方法，以在不牺牲潜在优势的情况下提高性能：（1）将输出层扩展为三层结构，促进对神经元状态的联合时频处理；（2）顺序堆叠 RC 以形成深度神经网络。利用深度 RC 的新结构，我们重新设计了具有正交频分复用 (MIMO-OFDM) 信号的多输入多输出物理层接收器，因为 MIMO-OFDM 是第五代 (5G) 蜂窝网络的关键支持技术。 RNN 动态特性与 MIMO-OFDM 信号时频结构的结合，使深度 RC 能够处理非线性 MIMO-OFDM 信道中的各种干扰，从而实现比现有技术更高的性能。同时，与依赖大量训练的深度前馈神经网络不同，我们引入的深度 RC 框架可以使用与 5G 系统中基于传统模型的方法相同数量的导频提供不错的泛化性能。数值实验表明，基于深度 RC 的接收器可以提供更快的学习收敛，并有效减轻未知的非线性射频 (RF) 失真，与浅层 RC 结构相比，误码率 (BER) 提高了 20%。
大型语言模型符合光网络
自GPT出现以来，大型语言模型（LLM）在各行各业中都带来了革命性的进步。作为一种卓越的自然语言处理（NLP）技术，LLM始终在众多领域取得了最先进的表现。但是，LLM被认为是NLP任务的通用模型，当将光网络等专业领域的复杂任务应用于复杂的任务时，可能会遇到挑战。在这项研究中，我们提出了一个LLM授权光网络的框架，促进了对物理层的智能控制，并通过部署在控制层中的LLM驱动试剂（AI-Agent）与应用层有效与应用层相互作用。A-Agent可以利用外部工具并从专门为光网络建立的综合资源库中提取域知识。这是通过用户输入和精心制作的提示来实现的，从而使控制说明的生成以及在光网络中自主操作和维护的结果表示形式。在本研究中说明了LLM在专业领域的能力，并刺激其在复杂任务上的潜力，执行及时工程的细节，建立领域知识库和实施复杂任务的细节。此外，在两个典型任务上验证了所提出的框架：网络警报分析和网络性能优化。2,400个测试情况的良好响应精度和语义相似性在光网络中具有LLM的巨大潜力。
入学博士学位。计划 - 2024年8月 5天教师发展计划理论机器学习27-31，2024年5月
计算机科学与工程人工智能（AI）：负责的AI，AI安全性，优化算法；机器学习和深度学习：生物医学信号，农业领域，网络层/传输层中的异常检测，优化算法，位置预测；计算机视觉和图像处理：农业和医疗领域，语音，图像，信号；自然语言处理，LLM；数据分析，视频分析，大数据分析，社交网络分析；理论计算机科学；算法和图理论，可解释的AI（XAI）-Healthcare；分布式计算；边缘计算；云计算；计算范式的能源效率；新兴数据库；生物信息学和计算生物学；数据隐私和安全性，网络安全性，信息安全性，网络安全性中的ML，云数据安全性，量子计算和安全性，分布式计算安全性，硬件安全性，用于网络安全系统和内存的ML；软定义网络 - 安全性；区块链技术；数字取证和犯罪调查；密码学，量子密码学，应用加密，量子加密后，多方计算，差异隐私；智能运输和互联车辆，用于野生动植物和自然保护的数字技术；物联网；通信和信号处理；系统工程的优化；遥感应用；资源管理和日程安排，以进行未来的计算连续体； IRS辅助通信和空间调制中的检测和估计问题，增强物理层
多波段光学网络中资源分配的深度加固学习
近年来，全球数据流量已经快速增长，这给现有的光网基构成带来了负担。为了解决这个问题，在部署的光网络中对多波段（MB）传输的开发已成为一种有前途的解决方案，以增加网络容量并满足对更多带宽需求的激增，同时进行/推迟租赁/滚动的额外纤维的需求[1]。然而，随着MB光网络的优势，新的挑战带来了新的挑战。随着可用频谱资源的增加，由于需要考虑多个频带，大量的通道数量明显更大，并且不同频段之间的通道之间的性能差异更大，因此网络设计和操作复杂性会增长。这种增加的复杂性会影响路由和频谱分配（RSA），这是控制网络和维持有效资源的最关键任务之一。传统的RSA算法，例如用于频谱分配的路由和首次拟合（FF）等传统的RSA算法（K -SP），已在商业部署中得到广泛研究和通过。最近，已经考虑使用机器学习（ML）技术来替换/补充传统的RSA算法，尤其是在具有大量源和非简单物理层约束的复杂系统中，如MB光学网络中所存在的那样。深钢筋学习（DRL）[2]，[3]可以是RSA的有趣解决方案，因为它的学习能力
食品科学与技术杂志（伊朗）
1. 引言 自人类历史开始以来，食物在基本需求中一直名列前茅。健康是选择吃什么时的一个重要考虑因素。由于这种退化，它与食物的正确使用和储存同样重要。食物腐烂会导致健康、金钱和信誉问题。食物变质时发生的代谢分解使其不适合人类食用。在调查食物腐烂的原因时，需要考虑一些关键因素。这主要是由于微观、化学和物理层面的降解，以及食物腐烂和其他动物变量。（Di Renzo 等人，2015 年；Anwer 等人，2017 年；Sevindik 和 Uysal，2021 年）。 2. 关于微生物腐败 从生物学上讲，微生物是食物腐败最明显的原因之一。微生物学家认为，产生副产品和酶的细菌的生长是导致食物腐败的主要原因。对于富含蛋白质的食物（如肉类、家禽、鱼类、贝类、牛奶和一些乳制品）的腐烂，细菌通常是最棘手的病原体。与细菌相比，酵母和霉菌对此类物品的腐烂影响较小。酵母和霉菌的生态平衡和耐受范围依赖于细菌，尽管细菌的作用缓慢，但它是微生物降解的原因之一。此外，细菌在易腐烂物品（如水果和蔬菜）的微生物状态中具有生态意义。与以往任何时候相比，土壤、空气、灌溉水、昆虫和动物的相互作用加速了水果和蔬菜腐烂的微生物状况。微生物；它们总是在运动，从一种食物转移到另一种食物。
分析NS-3模块QKDNETSIM，以模拟QKD网络
量子技术近年来已经取得了重大进步Cao等。（2022）; Illiano等。（2022）;辛格等。（2021）。量子计算机的计算能力的增加正在危害用于在用户之间分配密钥的加密算法，包括像HTTPS一样广泛的协议。尽管如此，量子技术还提供了这些算法的替代方法：量子密钥分布（QKD）协议允许两个节点通过量子通道在键上达成一致，以至于窃听者无法在未检测到键的情况下获得窃听器获得键。然后可以使用此密钥来加密两个节点之间的通信。由于所需材料的高成本和技术缺乏成熟，目前实施的QKD网络的数量非常小。因此，研究人员必须采用模仿量子网络行为的模拟器。根据研究范围Aji等人的范围有多种选择。（2021）：一些模拟器专注于表示量子通道的物理层，而另一些模拟器则允许用户定义整个网络，在该网络之间可以在其中进行节点之间执行QKD。为Python编写的模拟器“ Qunetsim”和“ NetSquid”是最受欢迎的选择。网络模拟器NS-3由于其细节水平和自定义功能，因此在科学和教育社区中广泛使用。存在针对NS-3实现的模块，用于量子网络的仿真，名为qkdnetsim Mehic等。这个级别的（2017年），是由奥斯特拉瓦技术大学的研究人员开发的。qkdnetsim比其他模拟器的优点来自NS-3的粒度：此模拟器允许每个组件的深度配置，并且通过模拟网络发送的数据包已充分定义，包括所有涉及所有协议的标题。
征文通知
A. 通信系统：1. 调制和编码、2. 信道估计和均衡、3. 通信机器学习、4. 全双工、5. JC&S、6. 超低延迟、7. 物理层安全和隐私、8. 水下通信、9. 有线和光通信、10. 卫星通信、11. 物联网、V2V 等通信方案、12. 6G 及更高版本 B. MIMO 通信和信号处理：1. 单用户和多用户 MIMO、2. 大规模 MIMO、3. MIMO 信道估计 4. 协作和中继、5. 干扰管理和意识、6. 毫米波和 THz、7. 无蜂窝系统、8. 可重构智能表面 C. 网络和图：1. 网络信息论、2. 分布式优化和算法、3. 图信号处理、4. 机器学习图表、5. 联邦学习和边缘计算、6. 无线网络、7. 物联网、8. 社交网络和网络科学、9. 交通运输、无人机和 V2V 网络、10. 电力网络和智能电网、11. 网络神经科学 D. 自适应系统、机器学习和数据分析：1. 自适应过滤、2. 自适应和认知系统、3. 估计和推理、4. 压缩感知和稀疏恢复、5. 高维数据模型、6. 优化、7. 在线学习、8. 学习理论和算法、9. 自监督和半监督学习、10. 深度学习、11. 强化学习、12. 不确定性量化、13. 生成模型
专刊
IEEE 光子技术快报 (PTL) 将出版一个专题部分，专门报道在 2024 年 6 月 21 日至 23 日在中国重庆举行的国际智能计算与无线光通信会议 (ICWOC) 上发表的高质量投稿和受邀演讲的扩展版本。ICWOC 2024 的主要主题是光无线通信 (OWC)，它是一种利用光波作为载体传输数据以进行通信和其他目的的技术。由于其丰富且免授权的光谱、高传输容量、对电磁干扰的鲁棒性和固有的物理层安全性等优势，OWC 被广泛视为 6G 的关键支持技术。OWC 在自由空间、室内、水下、车载和卫星场景中的许多令人兴奋的应用方面展现出巨大潜力。然而，OWC 系统的实际部署仍然面临许多挑战，例如带宽限制、链路阻塞、不利的信道条件等。本期特刊的主题包括但不限于以下内容：自由空间光通信、可见光通信、水下 OWC、车辆 OWC、卫星 OWC、可见光定位、光集成通信与传感、OWC 数字信号处理、OWC 机器学习、用于同时数据传输和能量收集的 OWC。鼓励基础研究和应用相关的贡献。提交于 2024 年 9 月 1 日开始，稿件提交截止日期为 2025 年 1 月 1 日。出版计划于 2025 年 4 月出版。提交应在 IEEE 作者门户网站上在线进行：https://ieee.atyponrex.com/journal/ptl-ieee，论文格式符合 4 页 IEEE PTL 标准。所有提交的内容将按照期刊的正常程序进行审查。
征文通知
A. 通信系统：1. 调制和编码、2. 信道估计和均衡、3. 通信机器学习、4. 全双工、5. JC&S、6. 超低延迟、7. 物理层安全和隐私、8. 水下通信、9. 有线和光通信、10. 卫星通信、11. 物联网、V2V 等通信方案、12. 6G 及更高版本 B. MIMO 通信和信号处理：1. 单用户和多用户 MIMO、2. 大规模 MIMO、3. MIMO 信道估计 4. 协作和中继、5. 干扰管理和意识、6. 毫米波和 THz、7. 无蜂窝系统、8. 可重构智能表面 C. 网络和图：1. 网络信息论、2. 分布式优化和算法、3. 图信号处理、4. 机器学习图表、5. 联邦学习和边缘计算、6. 无线网络、7. 物联网、8. 社交网络和网络科学、9. 交通运输、无人机和 V2V 网络、10. 电力网络和智能电网、11. 网络神经科学 D. 自适应系统、机器学习和数据分析：1. 自适应过滤、2. 自适应和认知系统、3. 估计和推理、4. 压缩感知和稀疏恢复、5. 高维数据模型、6. 优化、7. 在线学习、8. 学习理论和算法、9. 自监督和半监督学习、10. 深度学习、11. 强化学习、12. 不确定性量化、13. 生成模型
HM-APL-PCB 用户手册
HART 轮询地址 使用 HART 通信器，将 HART 现场设备设置为轮询地址 1。这会将现场设备置于固定电流调制解调器 (4mA) 中。这只需发生一次。PCB 使用轮询地址 1 进行 HART 通信作为默认设置。请注意，可以在 Web 浏览器 (浏览器) 界面中从轮询地址 1 更改 HART 轮询地址。如果在浏览器中更改，则需要使用 HART 通信器在 HART 现场设备中进行相同的 HART 轮询地址更改。 APL 连接 APL 是两线以太网物理层。APL 还为网络上的 APL 现场设备提供电源。每个 APL 现场设备通过双绞线电缆连接到 APL 交换机。该交换机为各个 APL 现场设备供电。极性并不重要。 APL 交换机 APL 交换机用于将 APL 现场设备连接到以太网网络。在现场部署时，应使用本质安全且坚固耐用的工业用 APL 交换机。这些设备开始变得可用。但是，对于 APL 现场设备开发和测试，可以使用成本较低的选项，即 APL-SW-3。APL-SW-3，开发 APL 交换机选项 APL 开发工作的一种低成本 APL 交换机选项是 ProComSol APL-SW-3，以太网-APL 交换机，3 通道。它需要一个标准的 24Vdc 电源。它为最多 3 个 APL 现场设备提供 APL 连接。它有一个以太网端口可连接到以太网网络。它通过 PCB 为本地 APL 现场设备和 HART 设备供电。