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World File Search System相互通信
通过使用SUMO和OMNET ++模拟器对车辆网络进行模拟和建模交通事故检测的估值
伊拉克摩苏尔大学工程学院电气工程系电子邮件：mtyaseen@uomosul.edu.iq（M.T.Y.）; aminaalrawy@uomosul.edu.iq（a.a.f.）; fawaazyasen@uomosul.edu.iq（F.Y.A。）*通讯作者摘要 - 该论文提出了增加导致道路事故的车辆总数的问题。车辆临时网络（VANET）已在基础设施中开发。本研究建议使用Vanet网络与车辆，路边单元（RSU）和网络服务器进行通信。提出的方法通过基于Omnet ++和Sumo Simulators内部框架（静脉）的地图执行IEEE 802.11p的基本参数来正确模拟Vanet，以实现和模拟车辆路线的规划流量策略。建议的技术的主要优势是使车辆能够相互通信或在基础架构上进行交流，以发送和接收各种类型的警告和信息消息。在本文中做出了两项重大贡献：通过减少车辆的CO 2排放和减少道路拥堵的CO 2来降低空气的污染水平，以及模拟车辆路线计划流量的技术贡献。我们的技术能够监视在高速公路上和紧急制动的情况下测试的空气污染和建筑模拟。每辆车可以通过向网络服务器发送数据包请求并等待包含新路径的响应来请求最短路由。主要的性能参数指标是指在不同时间在不同时间的速度和加速器等车辆中的数据交换。在每种情况下更改路径长度时，分析了车辆的速度，加速度，CO 2发射和RSU的总丢失数据包。在模拟中，使用100辆车在3,400米长的高速公路上以14 km/h的速度行驶，网络尺寸为（3000×3000）m。通过100辆车的旅行时间为300秒，RSU的总丢失的数据包为61，总CO 2排放量为3,1548 gm/英里，获得了仿真结果。模拟结果的优点为预防事故，增强无线基础设施和降低污染水平的车辆提供了更安全的道路。
使用带有 PLC 的变压器自动负载分配...
1 浦那 COEP 科技大学电气工程系主任 2、3、4、5 浦那 COEP 科技大学电气工程系学生 摘要：在改进电力系统中变压器的工作方式方面，可编程逻辑控制器 (PLC) 变得非常重要。它们帮助我们管理电流，确保电网保持稳定可靠。本摘要讨论了如何使用 PLC 专门在变压器之间共享负载，解释了这为何重要以及它的工作原理。PLC 就像智能负载共享系统背后的大脑。它们使用复杂的指令并快速处理数据以确保变压器均匀分配负载。使用 PLC 使我们能够密切关注电力的分配方式并根据需要进行调整，尤其是在电力需求上升或下降时。基于 PLC 的负载共享通过将传感器、开关和通信工具连接在一起来工作。这让 PLC 能够收集有关用电量和系统状况等信息的实时信息。有了这些数据，他们就可以做出明智的决定，决定如何平衡变压器之间的负载。为了使基于 PLC 的负载共享工作良好，我们需要创建适合每个变压器需求的自定义指令。这些指令告诉 PLC 如何读取数据、预测用电量变化并相应地调整负载共享。PLC 还可以帮助系统的不同部分顺利地相互通信。这意味着它们可以轻松共享信息并协同工作以平衡整个电网的负载。使用强大的通信工具，PLC 可以创建一个统一的系统来监控和控制变压器的工作方式，无论它们位于何处。PLC 的一大优点是它们非常灵活。它们可以调整以适应不同情况和不同类型的电力系统。这意味着基于 PLC 的负载共享可以轻松添加到现有电网中，从而更容易处理电力需求的变化和增长。简而言之，使用 PLC 在变压器之间共享负载是使电力系统更好地运行的一种明智方法。它们帮助我们密切关注事物，根据需要进行调整，并确保一切顺利运行，从而提高整个系统的效率、可靠性和弹性。关键词：PLC、继电器、远程控制、
品牌：使用深网模型进行闭环实验的平台
抽象的人工神经网络（ANN）是用于建模和解码神经活动的最先进工具，但是将它们部署在具有严格的正时限制的闭环实验中，因为它们在现有的实时框架中的支持有限，因此具有挑战性。研究人员需要一个平台，该平台完全支持高级语言的运行ANN（例如Python和Julia），同时维持对低延迟数据获取和处理至关重要的语言的支持（例如C和C ++）。为了满足这些需求，我们介绍了实时异步神经解码（品牌）的后端。品牌包括Linux过程，称为节点，它们通过数据流在图中相互通信。其异步设计允许在可能在不同时间范围内运行的数据流并行执行，并可以在不同的时间范围内并行执行分析。品牌使用REDIS在节点之间发送数据，该节点可以实现快速的过程间通信并支持54种不同的编程语言。因此，开发人员可以轻松地将现有的ANN模型部署在品牌中，并具有最小的实施变化。在我们的测试中，在发送大量数据时，品牌在过程之间达到了<600微秒的潜伏期（在1毫秒块中的1024个频道30 kHz神经数据）。品牌运行一个带有复发性神经网络（RNN）解码器的大脑计算机界面，从神经数据输入到解码器预测，延迟的延迟少于8毫秒。该系统还支持使用动态系统（例如潜在因子分析）进行复杂的潜在变量模型的实时推断。在系统的真实展示中，Braingate2临床试验中的参与者T11执行了标准的光标控制任务，其中30 kHz信号处理，RNN解码，任务控制和图形均在品牌中执行。通过提供一个快速，模块化和语言敏捷的框架，品牌降低了将神经科学和机器学习中最新工具集成到闭环实验中的障碍。
运营敏捷性撰写和...
摘要 国防部对网络中心作战和战争的愿景之一是根据作战情况的要求，将来自各种不同且地理分散的 Web 服务的任务能力包组合和编排到面向任务的应用程序中。这样就可以快速组合面向任务的能力以应对新的挑战、要求或需求。换句话说，就是操作敏捷性。如今，Web 服务可以相互通信、自我宣传，并使用行业范围的规范进行发现和调用。然而，直到最近，将这些细粒度服务编排成连贯的粗粒度解决方案还需要非标准方法和程序，而这些方法和程序通常不能与其他组织互操作。Web 服务的业务流程执行语言 (BPEL) (BPEL4WS) 通过提供一组基于 XML 的构造来缓解互操作性问题，这些构造可用于定义流程如何通信和交换数据、控制从一个服务到另一个服务的数据流以及调用服务的顺序的语义。此外，使用图形设计器工具的主题专家（而不是编写软件组件的软件开发人员）可以编写流程。这将允许快速编写面向任务的功能以应对新的挑战、要求或需求。“...利用信息技术和创新的网络中心作战概念来发展日益强大的联合部队。我们利用信息和网络力量的能力将是我们成功的关键...”国防部副部长保罗·沃尔福威茨介绍要实现沃尔福威茨部长的愿景，需要的是更大程度的横向整合，重点关注作战能力。目前，我军的 C4ISR 基础设施受到高度烟囱式系统和集成的影响，这些系统和集成最多只能垂直集中在情报、监视和侦察 (ISR)、指挥和控制 (C2) 和火力控制 (FC) 的功能线上。在名为 FORCEnet 的转型计划下，海军定义了交战包的概念。FORCEnet 交战包 (FnEP) [1][2] 是一种“协调工具”，专注于提高指挥和控制的速度和有效性，改善战术部队的整合，并通过实时协调交战资产扩大作战范围。具体而言，FnEP 的开发加速了 FORCEnet 的开发和“运作化”，并将允许海军
![arXiv:2310.18335v1 [cs.ET] 2023 年 10 月 20 日](/simg/c\cd40640f3698986ee13e7a2d9f098359a95eda37.webp)
arXiv:2310.18335v1 [cs.ET] 2023 年 10 月 20 日
在一颗遥远的星球上，一种名为 Lasan 的智慧生命体能够思考、移动和感知。它们甚至可以进行实验并撰写科学论文。换句话说，它们就像人类一样。然而，有一个值得注意的细节：Lasan 的早期祖先在 Lasan 星球深邃黑暗的海洋中奋力前行，进化出了产生和检测激光辐射的能力——这使它们能够在光学领域进行交流和处理信息。地球深海生物发出的怪异生物光可能会让你相信 Lasan 的进化轨迹是合理的。然而，我们将 Lasan 纳入本期 NeuroView 的开篇，其动机并非为了合理性。相反，我们想提出这样一个问题：智能的基础设施（即 Lasan “大脑” 及以上）与我们有何不同？它们又有哪些相似之处？回答第一个问题似乎更容易。正如我们庞大的光纤通信网络所证明的那样，激光是一种高效地远距离传输信息的绝佳方式——远胜于电或生化传输。因此，Lasan 智能的生物硬件不会受到信息传递成本的限制（我们的大脑非常不同——在那里，通信成本的能耗几乎是神经计算的 35 倍 [1]）。这种高效的远程通信能力意味着 Lasan 人可能会进化到通过他们的思维媒介——激光（甚至全息，如图 1a 所示）直接相互通信。这对单个 Lasan 人的自我意识意味着什么？或者对语言和文字等发明意味着什么？我们在此停止猜测，但足以说明 Lasan 的“大脑”，更不用说身体和社会，与我们自己的大脑完全不同。它们在哪些方面会相似？我们可以想到至少两个重要的方面。首先，拉桑人祖先的智力进化几乎肯定遵循与地球上相同的基本需求：智力需要导航，以便在复杂、动态的环境中协调运动[2]。换句话说，智力的进化是为了服务于预测控制的第一个也可能是唯一的目的：预测未来以便在其中行动。我们地球上的生物智力首先是从在一个动态、复杂的世界中导航和控制运动的需求进化而来的 1 。其次，拉桑思想的结构很可能来自这些思想实现的物理学。我们的大脑之所以是现在的样子，是因为生化扩散、电、热力学等物理约束。拉桑人的智力同样会受到许多物理因素的影响，其中包括：
2022个个人生物医学研究奖
神经元，大脑的构件，通过某些带电离子（例如钠，钾，钙，氯化物）在其细胞膜上的运动而产生的电信号相互通信。电信号由膜通道的选择性开放或闭合来控制，膜通道与神经元通路一起代表大脑的电路。离子通道基因中的突变可能会导致通道功能的损失或增长，而通道功能（通道病）在大脑发育过程中有助于正常神经元电路和神经发育障碍（NDD）的破坏，包括自闭症，发育迟缓，智力障碍，智力障碍和表情。这些疾病的标志是脑皮质中兴奋性或抑制性电活动的不平衡。在大多数情况下，多种因素会影响平衡，例如遗传表达，环境因素和复杂的补偿机制。不幸的是，通道病如何导致NDD的理解很少，并且基于临床病史的反复试验设计了数百万受影响的儿童的疗法，而不是基于特定儿童的理性干预措施。为了满足这种未满足的需求，我建议证明离子通道功能的改变如何影响在健康和疾病状态下经验观察到的脑运动皮层神经元的电活动。我将使用我的设计算法来模拟模拟实验数据的离子通道模型。开源软件将促进生物神经元网络的模拟，分析和优化。这样的计算工具提供了一个机会，可以检查NDD的潜在神经元机制，以及如何将靶向治疗转化为诊所，最终将兴奋性归还到神经型水平。将这种方法转换为钠通道的特定突变，我已经能够证明一名9岁患者的健康状况改善，该患者从每天癫痫发作五次癫痫发作到几乎没有癫痫发作。我的工作假设是，一个模拟大型皮质网络的模拟平台将使您可以检查广泛的通道病的影响是可能的。原则上，我将模拟人类原发性运动皮层，以模拟已知载体中离子通道基因突变产生的神经元放电模式如何影响皮质回路中单个神经元的内在兴奋性。反过来，我将迭代地调节不同离子通道的生物物理特性，以模拟已知药物的作用，这将使能够鉴定出新药物开发的靶标。如果我成功，这种方法将大大增加对NDD的了解，使儿科医生能够恢复适当的神经元功能，以减轻该疾病的症状并加速发现针对每个孩子病情量身定制的有效疗法。
多发性骨髓瘤的MIP1α上调RANKL ...
多发性骨髓瘤（MM）是一种血液学癌，其特征是骨髓和毁灭性骨病中恶性血浆细胞的生长不受控制。MM细胞与肿瘤微环境（TME）细胞之间的相互通信驱动骨骼破坏，即使在缓解过程中，MM患者也持续存在。当前的疗法，包括双膦酸盐和denosumab，减少了MM骨化疾病患者的骨骼相关事件。仍然，这些药物的长期使用具有不利的副作用，包括骨吸收的完全关闭。因此，必须确定新的机制以将骨吸收恢复到生理水平，这对于寻找新靶标，扩展治疗选择的曲目并减少潜在的负面副作用至关重要。我们先前表明，MM细胞通过增加骨细胞凋亡和RANKL产生来刺激局部骨破坏，这是破骨细胞形成的必不可少的细胞因子。然而，OT中RANKL上调的分子机制尚不清楚。mM细胞产生丰富的MIP1α，这是一种与MM结局不佳相关的促炎性趋化因子，并且已知会增加成骨细胞中RANKL表达。在这项研究中，我们研究了MM衍生的MIP1α对MM-TME中骨细胞中RANKL调节的贡献。首先，我们确定骨细胞使用qPCR表达了良好的MIP1α受体CCR1，CCR3和CCR5。此外，我们发现重组MIP1α的治疗在骨细胞和含有原发性骨细胞的离体鼠长骨中增加了约2倍的RANKL表达。接下来，我们表明，从人JJN3 MM细胞或鼠5TGM1 MM细胞中使用25％条件培养基（CM）处理骨细胞，RANKL表达增加了约1.5-2倍。用抗MIP1α抗体处理完全阻断了这种作用。我们还观察到siRNA介导的MM细胞中MIP1α的敲低阻断了体外骨细胞RANKL调节。最后，我们生成了一个稳定的MM细胞系，MIP1α击倒了〜95％（MM-MIP1α-KD），并用盐水，MM对照细胞或MM-MIP1α-KD细胞在室内接种小鼠。对照细胞增加了在皮质骨中表达RANKL的骨细胞的数量，而MM细胞中MIP1α的敲低使RANKL-阳性骨细胞的患病率恢复为幼稚小鼠的水平。与该观察结果一致，MM细胞中MIP1α的敲低减轻骨质流失和肿瘤生长减少。这些结果表明MIP1α调节骨细胞RANKL表达以促进骨骼破坏和肿瘤进展。
第 2 单元 计算机的功能
计算机 2.2.1 数字计算机的组成部分 数字计算机的关键要素（如图 2.1 中的框图所示）包括：中央处理器、输入、输出和内存。 中央处理器 (CPU) 就像计算机的大脑。它负责执行指令。它控制和协调指令的执行。它由控制单元 (CU)、算术逻辑单元 (ALU) 和寄存器组成。CU 通过解码指令并生成要执行的微操作来控制指令的执行。ALU 负责执行算术和逻辑运算。指令的执行涉及 CPU 的几乎所有部分（CU、ALU 和寄存器）。因此，CPU 被称为计算机系统中最重要的组件。 输入设备用于读取要处理的指令和数据，输出设备显示执行程序后获得的结果。键盘、鼠标和扫描仪是输入设备的例子，而显示器、打印机和绘图仪是输出设备的例子。内存用作工作存储器，用于临时存储程序执行过程中生成的数据和中间结果。计算机使用两种类型的内存：主内存和辅助内存。主内存在日常用语中通常称为 RAM。它是一种读/写内存，用于存储程序和数据。由于 RAM 是易失性的，计算机还使用第二级内存（辅助内存）来永久存储内容。硬盘是不可移动的辅助存储设备，几乎存储了机器上的所有内容。计算机还使用其他可移动辅助内存，如 CD-ROM、磁带和最近的闪存驱动器，将数据永久备份到硬盘上或将数据从一台机器传输到另一台机器。可以通过描述简单个人计算机 (PC) 的主要单元及其互连来更实际地描述数字计算机。如果打开 PC 的 CPU 机柜，您会注意到它包含一个印刷电路板，上面插有许多设备。该印刷电路板通常称为主板。计算机的所有其他主要组件要么直接插入主板，要么通过一束电线连接。CPU、RAM 和设备卡插入主板的各个插槽。连接到 CPU 机柜的硬盘、软盘驱动器、CDROM 驱动器等设备通过电线带连接。主板具有印刷电路，可让所有这些组件相互通信。CPU 机柜还装有电源装置，为计算机系统的所有组件供电。在 CPU 机柜的后端，您可以注意到许多连接槽。这些插槽用于连接各种输入/输出设备，例如键盘、鼠标、打印机、扫描仪，到计算机。 2.2.2 计算机作为数据处理器 计算机的主要功能是根据特定程序处理输入数据以产生所需的输出。这就是为什么计算机通常被视为数据处理设备的原因。计算机的各个组件协同工作以
使用伪凸凸优化的信号走廊中连接车辆的文章类型实时控制†
没有人类驾驶员的干预，并与其他车辆和/或基础设施以及其他设备2进行通信2。美国运输部总结了将CAV技术引入运输系统3：道路安全，经济和社会福利，能源效率和公共流动性的四个主要潜在好处。CAV技术为驾驶员/车辆和交通基础设施创造了一个新的环境，以在现实世界中进行交互。在这种环境中，连接起着至关重要的作用，无线通信使车辆能够相互通信（V2V）以及基础架构（V2I）（v2i）关于实时车辆位置，速度，加速度和其他数据。这些实时数据的可用性为CAVS提供了协调交通相互作用的机会，以使交通相互作用，以最大程度地提高燃油效率并减少碰撞4。猜测对自动运输系统进行了实质性转变，已经进行了许多研究，以调查涉及CAV应用程序的挑战和机会5,6,7,8。例如，橡树岭国家实验室9正在开发用于CAVS应用程序的实时移动控制系统（RTMC），其中包括流量数据管理，路线计划，集中式通信和可视化。已经证明，可以使用交通信号阶段和计时（SPAT）信息来提高车辆燃油效率以协调车辆操作10。还已经确定，可以通过解决相关的最佳控制问题4来确定车辆的最佳速度方案。然而，尽管许多研究人员已经证明了使用SPAT信息来优化燃油经济性的潜力，但大多数努力都集中在提高单个车辆的性能并发出信号计时控制11,12。此外，相关作品主要集中于为CAV生成可行的轨迹，同时忽略了以计算效率和保证收敛性来实时执行生成的轨迹。骑士的运动控制系统是安全至关重要的，并严重依赖于车载算法。需要对操作的实时更新，以应对周围环境的动态。尽管已经提出了许多方法来获得轨迹的轨迹，但由于高计算成本，无法保证最佳解决方案，并且无法应付非凸运动限制和动态环境，因此它们的优化方法不适合现实世界实施。13,14。本文将通过开发一种基于凸优化的新型方法来满足这种需求，该方法使用SPAT信息产生速度曲线。具有多项式解决方案时间和全球最佳收敛的优点，凸优化方法对于车载应用非常有前途。这项研究的贡献是三倍。首先，提出的顺序凸编程（SCP）算法解决了非线性和非凸的最佳速度控制问题，并确保收敛性和多项式解决方案时间在解决每个步骤中解决凸的问题时。本文的其余部分如下：第2节对相关工作进行了简要审查。第二，我们利用伪搭配方法与线路搜索和信任区域技术结合使用，从根本上改善了提出的SCP算法，以提高准确性，更好的实时和融合性能。第三，得益于高级计算效率，该提出的方法实现了实时模型预测控制（MPC）框架，并对动态交通环境的即时响应，以避免碰撞和车辆协调。第3节描述了本研究中考虑的系统动力学和最佳控制问题。第4节介绍了一种新方法，该方法确定了在信号走廊中行驶的骑士的最佳车辆速度轮廓。第5节通过模拟结果和比较证明了拟议方法的性能和有效性。第6节总结了本文的工作。
智能流量系统中的V2V通信
智能交通系统中的Div> V2V通信：当前状态，挑战和未来观点Ketut Bayu Yogha Bintoro 1，SDH Permana 2，Ade Syahputra 3，Yaddarabullah 4，Budi Arifitama 5 1,2,3,4,4,4,4,5印度尼西亚三部曲，12760摘要 - V2V通信在智能交通系统中的应用已成为一个越来越有趣的话题，因为它有可能提高高速公路和交通流量的安全性。但是，智能交通系统中广泛的V2V通信的应用可能是由各种挑战引起的，例如基础设施成本，安全性和互操作性。必须克服这些挑战，以增加V2V通信的潜在益处。这项研究的问题表达是测试智能交通系统中V2V通信的潜在收益和挑战，并洞悉V2V通信研究中当前情况。建议的方法是对智能交通系统中V2V通信的最新研究进行文献综述，以确定V2V通信的潜在收益和挑战以及V2V通信研究中的最新条件。本研究旨在通过全面了解V2V通信在智能流量系统中的应用，并为该领域的未来研究的潜力提供信息。V2V通信可以改善智能交通系统中的道路安全性和交通流量。但是，需要更多的研究来克服这一挑战，并开发出复杂且成本效益的V2V通信系统。Kata Kunci：Komunikasi V2V; Sistem Lalu Lintas Cerdas； Manfaat Dan Tantangan V2V; Adopsi V2V;它是。摘要 - 在智能交通系统中实施V2V通信一直是人们越来越兴趣的话题，因为它有可能提高道路安全性和交通流量。但是，可以通过各种挑战（例如基础设施成本，安全性和互操作性）提高智能交通系统中V2V通信的广泛采用。必须解决这些挑战，以提高V2V通信的潜在好处。这项研究的问题陈述是研究智能交通系统中V2V通信的潜在益处和挑战，并提供有关V2V通信研究中最新现状的见解。拟议的方法是对智能交通系统中V2V通信的最新研究进行文献综述，以确定V2V通信的潜在收益和挑战以及V2V通信研究中的最新技术状况。该研究旨在通过全面了解智能交通系统中V2V通信的实施并为该领域的潜在研究提供信息，从而为该领域做出贡献。V2V通信可以改善智能交通系统中的道路安全性和交通流量。但是，需要更多的研究来应对挑战并发展高级且具有成本效益的V2V通信系统。关键字：V2V通信；智能交通系统； V2V的好处和挑战； V2V采用；它是。1。几项研究检查了V2V通信在智能交通系统中的潜在好处。引言V2V（车辆到车辆）在智能交通系统中的通信近年来引起了人们的关注，以提高运输的效率和安全性[1]，[2]。V2V通信使车辆能够相互通信，并共享有关交通，天气和其他条件的实时数据，这些数据可用于优化路线，减少拥塞[3]并改善道路上的安全性[4]，[5]。有关V2V通信的调查研究，例如，一项调查研究[6]发现，V2V通信可以通过允许车辆协调其运动并优化路线来提高交通流效率。另一项研究[7]证明了对路口的离散事件模拟的可行性，该路口集成了V2V和V2I（车辆到基础结构）以改善交通流量。V2V通信可能在OBU（董事会单位）之间或通过RSUS（路边单位）等中介[8]发生。但是，尽管V2V通信在智能交通系统中具有潜在的好处，但在广泛采用之前必须解决一些挑战。主要挑战之一是与实施V2V通信系统以及建立安全协议以防止网络攻击和数据泄露相关的高基础架构成本[9]。此外，有必要确保不同的V2V通信系统之间的互操作性，这可能是一个挑战，鉴于车辆的各种范围