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标准必要专利的价值和... 的水平
3 请参阅 https://www.forbes.com/sites/niallmccarthy/2019/03/05/the-cost-of-mobile-internet-around-the-world- infographic/#5acca947226e 。BCG（2015 年）报告称，2005 年至 2013 年间，每兆字节的平均移动用户成本下降了 99%，而数据传输速度从 2G 到 4G 提高了 12,000 倍。 4 请参阅 https://www.statista.com/statistics/201184/percentage-of-mobile-phone-users-who-use-a-smartphone-in-the- us/ 。 https://www.statista.com/statistics/590800/internet-usage-reach-usa/ 5 例如，福特承诺到 2019 年实现其所有车辆的联网（ https://media.ford.com/content/fordmedia/fna/us/en/news/2018/03/15/ford-readies-north-americas-freshest-lineup- by-2020.html ），丰田承诺到 2020 年实现其所有日本和美国车辆的联网（丰田 2018 年年度报告）。 6 参见 GSMA，上文注 1。 7 Galetovic, A.、Haber, S. 和 Zaretzki, L.（2018 年）。对全球手机行业平均累计特许权使用费收益率的估计：理论、测量和结果。电信政策，42 (3)，263-276。
标准必要专利的价值及...
3 请参阅 https://www.forbes.com/sites/niallmccarthy/2019/03/05/the-cost-of-mobile-internet-around-the-world- infographic/#5acca947226e 。BCG（2015 年）报告称，2005 年至 2013 年间，每兆字节的平均移动用户成本下降了 99%，而数据传输速度从 2G 到 4G 提高了 12,000 倍。 4 请参阅 https://www.statista.com/statistics/201184/percentage-of-mobile-phone-users-who-use-a-smartphone-in-the- us/ 。 https://www.statista.com/statistics/590800/internet-usage-reach-usa/ 5 例如，福特承诺到 2019 年实现其所有车辆的联网（ https://media.ford.com/content/fordmedia/fna/us/en/news/2018/03/15/ford-readies-north-americas-freshest-lineup- by-2020.html ），丰田承诺到 2020 年实现其所有日本和美国车辆的联网（丰田 2018 年年度报告）。 6 参见 GSMA，上文注 1。 7 Galetovic, A.、Haber, S. 和 Zaretzki, L.（2018 年）。对全球手机行业平均累计特许权使用费收益率的估计：理论、测量和结果。电信政策，42 (3)，263-276。
2024 CDP公司问卷
Micron是内存和存储解决方案的全球领导者。非常重视我们的客户，技术领导力，产品质量，制造和卓越运营，Micron提供了丰富的高性能DRAM，NAND以及NOR内存和存储产品的丰富投资组合。每天，我们人民创造的创新助长了数据经济，从而在AI和5G应用程序中取得了进步，这些应用程序从数据中心到智能边缘，以及客户端和移动用户体验。Micron的团队成员具有我们的价值观：协作，客户焦点，创新，人员和坚韧。我们共同为客户，合作伙伴，社区和社会追求技术和产品创新和制造卓越的共同目标。通过我们的业务和创新，我们的人民和文化以及我们的可持续性和运营，通过奖励和荣誉在全球范围内认可卓越。超过45年，拥有超过55,000份专利（以及增长），Micron已经提供了产品，这些产品帮助改变了世界如何利用信息来丰富所有人的生活。
数字双胞胎辅助联合学习服务通过移动边缘网络
摘要 - 养育学习（FL）提供了没有数据曝光而没有数据的协作学习，但是由于资源和动态条件有限，移动边缘网络（MEC）环境中会出现挑战。本文提供了用于MEC网络的数字双（DT）辅助FL平台，并引发了一种新颖的多FL服务框架，以解决资源动态和移动用户。我们利用DT模型来选择设备调度和MEC资源分配，旨在最大化跨FL服务的实用程序。我们的工作包括用于多-FL服务方案的启发式近似算法，我们还研究了通过动态带宽和移动客户端条件的在线设置。为了适应不断变化的网络条件，我们利用了DTS中的历史带宽数据，并实施了深入的强化学习算法，RA_DDPG，用于自动带宽分配。评估结果表明，与基准算法相比，系统效用的49.8％增加了49.8％，展示了我们方法的有效性。
无人机辅助导航中的资源感知...
摘要 — 本文研究了一种无人机 (UAV) 辅助移动边缘计算 (MEC) 系统，其中 UAV 为地面 MEC 系统提供补充计算资源。UAV 通过创建相应的虚拟机来处理从移动用户 (MU) 接收的计算任务。由于 MEC 系统中 UAV 的共享 I/O 资源有限，每个 MU 都会在决策时期内竞争安排本地和远程任务计算，旨在最大化预期的长期计算性能。MU 之间的非合作交互被建模为随机博弈，其中 MU 的决策取决于全局状态统计数据，并且所有 MU 的任务调度策略是耦合的。为了近似纳什均衡解，我们提出了一种基于长短期记忆和深度强化学习 (DRL) 技术的主动方案。建立 MEC 系统的数字孪生，以离线训练主动 DRL 方案。使用所提出的方案，每个 MU 仅使用自己的信息进行任务调度决策。数值实验表明，该方案在决策时期内每个 MU 的平均效用方面具有显着的性能提升。
D2D 通信中能量感知混合 RF-VLC 多频段选择：一种随机多臂老虎机方法
摘要 — 为满足移动用户日益增长的服务期望并避免频段切换速度慢的问题，设备到设备 (D2D) 通信在物联网 (IoT) 中受到了广泛研究关注。虽然新兴的 D2D 节点可以支持异构频段 [射频 (RF)，包括 2.4 GHz/5 GHz 无线局域网 (WLAN)、38 GHz 毫米波 (mmWave) 和可见光通信 (VLC)]，但物理限制（例如阻塞）要求用户设备在频段之间动态切换，以避免连接丢失和吞吐量下降。在本文中，我们研究了混合 RF-VLC 场景中用于直接用户数据处理的有效在线链路选择。首先，我们将多频段选择问题建模为多臂老虎机 (MAB) 问题。源/中继节点充当玩家，通过选择合适的臂（即可用频段（WLAN、mmWave 或 VLC））来最大化其长期反馈/奖励。然后，我们提出了一种在线、能量感知频段选择 (EABS) 方法，利用三种理论上有保证的 MAB 技术 [置信上限 (UCB)、汤普森采样 (TS) 和极小极大值
基于深层学习的联合缓存和合作MEC
摘要 - 新应用程序的出现导致对移动边缘计算（MEC）的需求很高，这是一个有希望的范式，在网络边缘部署了类似云的架构，以向移动用户（MUS）提供计算和存储服务。由于MEC服务器与远程云相比的资源有限，因此在MEC系统中优化资源分配并平衡合作MEC服务器之间的负载至关重要。MEC服务器的不同类型计算服务（CSS）的缓存应用数据也可能是高度好处的。在本文中，我们调查了合作MEC系统中层次结构缓存和资源分配的问题，该系统被称为有限的Horizon成本成本最小化Markov决策过程（MDP）。为了处理大型状态和动作空间，我们将问题分解为两个耦合的子问题，并开发了基于分层的增强学习（HRL）基于基于的解决方案。下层使用深Q网络（DQN）来获取流量决策的服务缓存和工作量，而上层则利用DQN来获得合作MEC服务器之间的负载平衡决策。我们提出的方案的可行性和有效性通过我们的评估结果验证。
安全通信互操作性协议 (SCIP)
北约网络使能能力 (NNEC) 的概念（包括网络就绪通信系统）要求北约和北约国家使用的范式和政策发生根本性转变。将这些概念推广到战术移动用户社区将是一个挑战。一个国家将一支战斗旅派往北约赞助的交战的日子已经一去不复返了。现代旅级北约部署部队可能由许多国家组成。一个国家可能提供指挥和控制能力，另一个国家提供后勤，第三个国家提供特种作战等，这一点尤为突出。如果从多个国家的多个来源购买通信设备，并由参与多国北约反应部队编队的国家在战区使用（旅、营或军），那么有一些固有问题需要解决，才能实现高效的网络就绪互操作通信系统。除了这些问题之外，还有安全通信和密钥管理的要求。哪个国家或实体将在部署部分提供安全授权？是提供指挥和控制、安全、后勤或其他方面的国家？还是北约实体，如北约总部、里斯本联合部队总部、那不勒斯联合部队司令部、布伦瑟姆联合部队司令部、SHAPE、NAMSA 等？谁将负责在战区内分发行动的加密密钥材料？在与联盟合作时，如何定义通信
ECG信号通过单节点，表面声感应
摘要 - 有效的手段，可以实现单铅，非侵入性和干性心电图（ECG）测量值，为在非临床环境中对移动用户进行长时间心律监测提供了潜力。但是，现有的ECG调查方法需要精确的电极放置，暨塞接线，并要求用户保持固定。另外，当前基于心脏的基于心脏的方法（例如Phonocartiogrons）缺乏检测至关重要的心律特征的灵敏度和精度，并且容易受到环境噪声的影响。这项工作利用脖子上的宽带宽表面声波麦克风通过颈动脉捕获心脏声音。提议将心形信号转换为相应的ECG波形的跨模式自动编码器，一种用于信号模态转换的最新算法。由9个参与者研究结果证明了通过声音声音构建PQRST波形的有效性，并准确地确定了关键的PQRST指标。最后，展示了用户步行的移动声学ECG波构建，为不引人注目的，长期的低成本每日心律监测奠定了基础。临床相关性 - 转换心脏声音信号，以实现突出的心电图指标，可以使用单节点干可穿戴设备进行低成本的每日心律监测。
DNN 辅助基于粒子的贝叶斯联合同步与定位
摘要 — 在本文中，我们提出了一种基于深度神经网络辅助粒子滤波器 (DePF) 的方法来解决超密集网络中的移动用户 (MU) 联合同步和定位 (sync&loc) 问题。具体而言，DePF 在 MU 和接入点 (AP) 之间部署了一种非对称时间戳交换机制，传统上，该机制为我们提供有关 MU 时钟偏移和偏差的信息。然而，AP 和 MU 之间的距离信息也是交换时间戳所经历的传播延迟所固有的。此外，为了估计接收到的同步数据包的到达角，DePF 利用多信号分类算法，该算法以同步数据包所经历的信道脉冲响应 (CIR) 为输入。CIR 还用于确定链路条件，即视距 (LoS) 或非视距。最后，为了执行联合同步和定位，DePF 利用粒子高斯混合，允许对上述信息进行基于粒子和参数贝叶斯递归滤波 (BRF) 的混合融合，从而联合估计 MU 的位置和时钟参数。模拟结果验证了所提出的算法优于最先进的方案，尤其是基于扩展卡尔曼滤波器和线性化 BRF 的联合同步和定位。特别是，仅利用来自单个 AP 的同步时间戳交换和 CIR，在 90% 的情况下，绝对位置和时钟偏移估计误差分别保持在 1 米和 2 纳秒以下。