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移动网络中的资源感知和弹性学习
许多因素都表征了合作培训的特征，例如选择模型，使用的数据以及要使用的节点；对这些方面做出决定是具有挑战性的，因为它们相互影响。这项工作的第一部分提出了两个不同的CL方案。在第一个中，深神经网络（DNN）的层或其中多个实例在移动边缘连续体的不同设备上运行。第二种情况着重于跨节点的顺序学习，并利用修剪，这是一种良好的压缩DNN的技术，需要在培训过程中何时以及修剪模型的何时以及多少决定。重要的是，每个节点训练模型的所有层，无论是完整的还是修剪的。在每种情况下，我们都设计了一个算法框架，鉴于上述因素之间的相互依赖性，对它们进行了联合决策，以优化培训能源消耗，同时满足时间和质量约束。所提出的框架具有多项式时间的复杂性，并被证明可以做出近乎最佳的决策，优于替代方法，这是通过我们广泛的绩效评估来验证的。CL中的另一个关键挑战在于缺乏激励节点参加学习的动机，因为除非对他们有益，否则它们不会为培训分配计算和沟通资源。因此，为了促进节点之间的合作，我们基于慷慨的Tit-Tat策略开发了一种游戏理论方法。设计的方法是
白皮书5G移动网络 - 审查技术能力和商业化挑战
如图5所示，5G网络核心的确还由服务中涉及的其他节点，具体取决于服务要求，例如•UDM（用户数据管理，请参见3GPP TS 29.503）管理访问授权，用户注册和数据网络配置文件。•UDR（用户数据存储库，请参见3GPP TS 29.504）是一个融合的数据库，该数据库存储和管理订户数据和网络服务配置。•PCF（策略控制功能，请参见3GPP TS 29.514）负责会话级别的策略和控制管理，并在此定义不同网络切片的策略。•在3GPP TS 29.522中描述的NEF公开了不同的3GPP网络功能事件和功能，例如应用功能（AF）和Edge Computing。•3GPP TS 29.517中描述的AF揭露了与5G网络功能（NF）和网络资源交互的应用层，并允许NF服务消费者根据其需求订阅和取消订阅不同的应用程序事件。
移动网络从1G到6G的演变
移动网络的演变代表了过去几十年中最具变革性的技术旅程之一。从第一代网络的成立到预期的第六代系统的推出，这一进化的每个阶段都大大改变了我们与世界的交流，工作和互动的方式。本文探讨了移动网络的发展，研究了从1G到即将到来的6G的关键发展及其对社会和技术的深远影响。移动网络的旅程始于第一代无线通信技术1G。1G网络以模拟技术为特征，提供了基本的语音通信服务。这些网络在很大程度上受到功能限制，仅提供声音质量相对较差和没有数据服务的语音呼叫。1G的主要优点是它能够在广泛区域提供移动语音通信的能力，这是有线电话的限制的重大进步。但是，1G系统受到诸如覆盖范围有限，功耗高和干扰易感性等问题的困扰。
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用于机器人感知，计划和控制的经典学习方法倾向于针对特定的技能和实施方案，这是因为很难提取可转移和可操作的表述，而这些表示对环境和代理的物理特性不变（例如，物理或模拟机器人）。但是，这种专业代理的性能可以受到较低的模型容量和相对较少的示例培训的限制。当解决单个机器人上大规模数据收集成本的复杂和长期任务时，这可能是尤其有问题的，并且要学会的策略的复杂性可能会受益于更具表现力的功能类（即具有更多的参数）。
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该项目旨在将ML工具专门用于静电相互作用，以便在几种应用中加速计算，从经典分子动力学（MD）到隐式溶剂（IS）模型。尤其重要。可以通过显式溶剂MD或通过IS模型来计算它们，例如Poisson-Boltzmann方程（PBE），椭圆形偏微分方程。pbe很好地描述了复杂几何形状中的静电。在存在离子的情况下，溶剂的行为可以用不同程度的准确性描述，这不可避免地反映了计算成本以及处理大型系统的可行性。如今，由于最现代的实验技术（例如Cryo-Em），这些方法的结构数据量和大小巨大，因此正在经历重大的复兴，这对明确的溶剂造型构成了巨大的挑战。尤其是由于其固有的远距离效应，静电是巨大的计算挑战。在该项目中，我们旨在建立和巩固新的理论和模拟方法，在这些方法中，PIML技术可以提高静电计算，还利用了非平衡统计机制领域的最新数学发展，以及响应理论。
移动网络技术在2030年以后的发展
在用户数据速率和延迟性能方面，与当前或正在进行的5G规格相比，当前确定的2030-2040确定的用例似乎已经可行。但是，对于新用例，尤其是沉浸式通信期望的高数据速率的许多设备，面积容量需要高于5G的同时交付。此容量扩展需要依靠现有的宏无线电位点而无需额外的致密化。我们认为，未来的网络技术的发展应该针对连续的，逐渐的网络发展，而不是对现有系统的完全重新设计。因此，需要仔细权衡更改空气界面的收益和成本，而未来的核心网络发展应逐步增强5G核心网络机制，例如利用5G中引入的基于服务的建筑原理。增强了能源优化的功能，网络资产的暴露，云本地实现，自动化和AI/ML的功能应是系统设计的核心，以及弹性和安全性。Eco-Design是必须的，并且对于网络设备和终端都具有特权软件升级性。
使用量子密码探索量子密码，可持续移动网络体系结构设计
移动网络的扩散及其对现代生活的重要性，再加上量子计算的新兴威胁，提出了网络安全的新挑战和机遇。本文介绍了保护这些关键基础设施免受未来量子攻击的复杂性，同时考虑了运营可持续性。我们从当前景观的概述开始，确定莫比尔网络中的主要漏洞，并使用新的量子后加密术（PQC）方法评估现有的安全解决方案。然后，我们使用PQC和量子密钥分布（QKD）介绍了针对可持续移动网络量身定制的量子安全体系结构，并用几种用例说明了其适用性，这些用例（在这个新时代都强调了对高级保护措施的需求。此外，还提供了对PQC算法系列的全面分析，重点是他们在移动环境中集成的适合性，特别关注能源消耗和安全性改善之间的权衡。最后，通过详细检查当前的挑战和机遇，提供了加强移动网络抵抗量子威胁的建议。
关于在移动网络中批判性思维的生成AI集成的调查
摘要 - 在不久的将来，移动网络有望扩大其服务和覆盖范围，以满足更大的用户群和多样化的用户需求。因此，他们将越来越依靠人工智能（AI）来管理网络运营和控制成本，从而扮演复杂的决策角色。这种转变将需要应用涵盖批判性思维能力的技术，包括推理和计划。符号AI技术已经促进了基于现有知识的批判性思维。然而，由于这些知识的高度策划和推理任务的高度计算复杂性的高昂策划，它们在电信中的使用受到了阻碍。同时，由于生成的AI（Genai）技术而导致的电信，诸如电信（genai）技术，独立于人类策划的知识运行。但是，他们的批判性思维能力仍然不确定。本文旨在通过批判性思维能力检查Genai算法的当前状态，并研究其在电信网络中的潜在应用，以解决这一差距。具体来说，这项研究的目的是介绍Genai在移动网络中的批判性思维技术的潜在利用，同时还为未来的研究奠定了基础。索引条款 - 生成AI，6G，推理，计划，调查
揭示了脑电图信号的力量：通过另一个移动网络（yamnet）
摘要：帕金森氏病是一种神经退行性疾病，就认知和运动方面而言，对患者运动的影响逐渐使人衰弱。早期检测对于有效的疾病管理和更好的患者预后至关重要。有许多检测这种疾病的技术，但是帕金森氏病早期发现的最有趣的方法之一是脑电图，这是一种无创且具有成本效益的诊断工具来测量大脑活动。最近的研究表明，深度学习网络可以处理复杂的数据来分析并提取特征。这些神经网络之一称为另一个移动网络（YAMNET），该网络最初是为使用时间频率信息分析语音信号的。在这项研究中，提出了一种使用Yamnet的新方法，用于使用脑电图脑信号检测帕金森氏病患者，因为频率信息似乎与帕金森氏病检测非常相关。使用Internet上可用的开放访问数据集评估了该方法，该数据集由帕金森氏病患者和健康对照人员的脑电图记录组成，获得的准确率为98.9％。结果表明，Yamnet可能是对帕金森氏病初始检测的令人鼓舞的工具。这可以改善患者治疗并刺激该领域的未来研究。
统一的3D和4D全景分割通过动态移动网络
摘要 - 随着自动驾驶的快速进步，为其感应系统配备更全面的3D感知变得至关重要。但是，广泛探索的任务（例如3D检测或点云语义分段）重点是解析对象（例如汽车和行人）或场景（例如树木和建筑物）。在这项工作中，我们建议解决基于激光雷达的全景分段的具有挑战性的任务，该任务旨在以统一的方式解析对象和场景。特别是我们提出了动态转移网络（DS-NET），该网络是Point Cloud Realm中有效的全景分割框架。ds-net具有用于复杂LIDAR点云分布的动态移位模块。我们观察到，BFS或DBSCAN（例如BFS或DBSCAN）的常用聚类算法无法处理具有非均匀点云分布和不同实例大小的复杂自主驾驶场景。因此，我们提出了一个有效的可学习聚类模块，动态转换，该模块可以随时适应内核功能。为了进一步探索时间信息，我们将单扫描处理框架扩展到其时间版本，即4D-DS-NET，以进行4D Panoptic分割的任务，其中应为多个框架提供相同的ID ID预测。我们建议以更统一的方式求解4D Panoptic分割，而不是将跟踪模块附加到DS-NET上。该代码可在https://github.com/hongfz16/ds-net上公开获取。具体而言，4D-DS-NET首先通过对齐连续的LiDAR扫描来构造4D数据量，然后在其上执行时间统一的实例聚类以获得最终结果。进行了两个大规模自动驾驶激光雷达数据集（Semantickitti和Panoptic Nuscenes）的广泛实验，以证明所提出的溶液的有效性和出色性能。