XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System第六代
空海一体的海洋物联网系统
摘要 —随着即将到来的第六代 (6G) 中通过空中和太空飞行器实现的非地面网络 (NTN) 的发展，海洋物联网 (IoT) 系统得到了大幅发展，从而有助于环境保护、军事侦察和海上运输。然而，由于气候变化不可预测以及海上网络的极端信道条件，有效可靠地收集和计算大量海上数据具有挑战性。在本文中，我们提出了一种用于海洋物联网系统的空间-空-海一体化网络中的混合低地球轨道 (LEO) 和无人机 (UAV) 边缘计算方法。具体而言，安装在无人机和 LEO 卫星上的两种边缘服务器具有计算能力，可实时利用从海洋物联网传感器收集的大量数据。我们的系统旨在通过联合优化通信和计算的比特分配以及在延迟、能量预算和操作约束下的无人机路径规划，最大限度地降低电池受限无人机的总能耗。为了实现可用性和实用性，根据低地球轨道 (LEO) 卫星的可达性，利用逐次凸近似 (SCA) 策略，为三种不同情况开发了所提出的方法，“始终开启”、“始终关闭”和“中间断开”。通过数值结果，我们验证了与仅为无人机的比特分配或轨迹设计的部分优化方案相比，通过联合优化比特分配和无人机路径规划，可以在所有低地球轨道可达性情况下节省大量能源。索引词——海洋网络、物联网 (IoT)、边缘计算、低地球轨道 (LEO) 卫星、无人机 (UAV)、逐次凸近似 (SCA)。
着装：智能网络基于扩散推理的奖励成型方案
摘要 - 通过人工智能（AI）基于人工智能（AI）基于人工智能的沟通优化仍然是基础的基础。作为第六代（6G）通信网络追求全赛纳里奥的覆盖范围，在复杂的极端环境中的选择提出了未经证实的挑战。这些环境的动态性质，结合物理约束，使AI解决方案（例如深度强化学习（DRL））很难为培训过程获得有效的奖励反馈。但是，许多现有的基于DRL的网络优化研究通过理想化的环境设置忽略了这一挑战。受到生成AI（Genai）（尤其是扩散模型）的强大功能的启发，在捕获复杂的潜在分布时，我们引入了一种新颖的基于扩散推理的奖励成型方案（着装），以实现强大的网络优化。通过对观察到的环境状态进行调节和执行动作，着装利用扩散模型的多步降级过程作为深层推理的一种形式，逐渐完善了潜在表示，以产生有意义的辅助奖励信号，以捕获网络系统模式。此外，连衣裙设计用于与任何DRL框架的无缝集成，允许连衣裙辅助的DRL（装扮得出）即使在极端的网络环境下也可以实现稳定而有效的DRL培训。实验结果表明，穿着的DRL大约达到1。礼服代码可从https://github.com/nice-hku/dress获得。与基线方法相比，在稀疏奖励无线环境中的收敛速度比其原始版本快于其原始版本，并且在多个一般DRL基准环境中的性能得到了显着改进。
MVX-VIT：使用Vision Transformer
第六代（6G）网络中的抽象进步，再加上车辆到所有设施（V2X）网络中多模式传感的演变，为转化性研究开放了用于多模式的人工智能（AI）应用程序的无线通信和网络管理和网络管理的途径。但是，这个有希望的研究方向通常受到合适数据集的有限可用性的限制。在响应中，本文介绍了一个综合的可配置共模拟框架，该框架集成了最先进的Carla和Sionna模拟器，以生成多模式多视图V2X（MVX）数据集。我们提出了基于AI的新型模型，以预测未来的视线（LOS）阻塞和最佳光束方向以及创新的天线位置优化（APO）解决方案，所有这些解决方案都是由多模式数据集MVX支撑的。我们的框架利用了协作感知，并通过集成激光雷达和无线数据来大大增强V2X通信。彻底的评估表明，我们的协作感知方法在准确性和效率方面优于梁和阻塞预测的传统方法。此外，我们评估了V2X系统中基础结构元素的重要性，并进行了一项计算研究，以说明我们的框架适用于各种操作方案，并且可以用作数字双胞胎解决方案。这项工作不仅通过为网络管理提供多功能框架来为V2X无线通信的领域做出了贡献，还为V2X无线通信环境中的AI应用程序中的多传感器融合的未来研究奠定了基础，以提高未来6G网络的效率和弹性。
6G 无线网络的当代调查
摘要：基于万物互联 (IoE) 的智能服务预计将在未来引起学术界和工业界的广泛关注。尽管第五代 (5G) 是一种很有前途的通信技术，但它无法满足新应用的全部需求。第六代 (6G) 技术有望克服 5G 技术的局限性。未来 6G 网络的愿景和规划已经开始，旨在满足移动通信的严格要求。我们的目标是在这篇评论中探索实现 6G 技术的最新进展和潜在挑战。我们设计了一个基于计算技术、网络技术、通信技术、用例、机器学习算法和关键推动技术的分类法。在这方面，我们随后重点介绍了 6G 的潜在特性和关键领域。这篇评论详细阐述了包括量子通信、触觉通信、全息通信、太赫兹通信、可见光通信 (VLC) 生物纳米物联网在内的关键技术突破，这些突破可能会对无线通信产生深远影响。在这篇评论中，我们的主要重点是讨论可以开发无缝和可持续网络的潜在支持技术，包括共生无线电、区块链、新通信范式、可见光通信和太赫兹。这些变革性可能性可以推动管理快速增长的服务和设备数量的激增。此外，我们还研究了可能妨碍 6G 网络性能的开放研究挑战。最后，我们概述了几个实际考虑因素、6G 关键项目和未来方向。我们设想 6G 将经历前所未有的突破，以消除技术不确定性，并为后续研究提供启发性的研究方向。虽然不可能设想 6G 的完整细节，但我们相信这项研究将为未来的研究工作铺平道路。
白皮书 5G 演进和 6G
自 1979 年 12 月日本电信电话公社 (NTT) 启动世界上第一个蜂窝移动通信服务以来，移动通信技术每十年就不断发展，并向新一代系统演进。随着技术的进步，服务也不断发展。从第一代 (1G) 到第二代 (2G)，语音通话是主要的通信方式，并且还可以发送简单的电子邮件。然而，从第三代 (3G) 开始，可以使用移动设备传输“i-mode”等数据通信以及照片、音乐和视频等多媒体信息。从第四代 (4G) 开始，智能手机通过使用长期演进 (LTE) 超过 100 Mbps 的高速通信技术得到爆炸式普及，并出现了各种各样的多媒体通信服务。4G 技术以 LTE-Advanced 的形式不断发展，目前已达到接近 1 Gbps 的最大通信速度。 NTT DOCOMO 计划于 2020 年春季启动基于技术更先进的第五代 (5G) 移动通信系统 [1-1] 的服务。5G 有望与人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 一起作为支持未来产业和社会的基础技术提供新价值，并凭借其高速、高容量、低延迟和大规模连接等技术特征进一步升级多媒体通信服务。如图 1-1 所示，移动通信系统每十年在技术上都会有所发展，而移动通信的服务则以大约 20 年为周期发生了巨大变化。因此，5G 发起的“第三次浪潮”预计将通过 5G 演进和第六代 (6G) 技术成为更大的浪潮，并将在 2030 年代支持产业和社会。本白皮书介绍了 NTT DOCOMO 目前对 5G 演进和 6G 的技术前景。第 2 章从 5G 的角度讨论了未来技术演进的方向
6G 网络与人工智能革命——探索技术、应用和新兴挑战
摘要：在快速发展的无线通信领域，每一代网络都实现了重大的技术飞跃，深刻地改变了我们连接和互动的方式。从 1G 的模拟简单性到 5G 的数字威力，移动网络的发展历程以不断创新和对更快、更可靠、更高效的通信系统不断增长的需求为标志。随着 5G 成为全球现实，为互联世界奠定基础，对更先进网络的追求将我们带入第六代 (6G) 时代的门槛。本文对 6G 网络进行了分层探索，该网络处于无线技术下一次革命的前沿。本研究深入探讨了支持 6G 需求的技术进步，研究了其主要特性、优势和关键支持技术。我们剖析了太赫兹通信、超大规模 MIMO、人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、量子通信和可重构智能表面等尖端创新的复杂性。通过细致的分析，我们评估了这些领域的优势、劣势和最新研究，从而更广泛地了解 6G 网络的当前进展和潜在应用。我们讨论的核心是人工智能在塑造 6G 网络未来方面的变革性作用。通过整合人工智能和机器学习，6G 网络有望提供前所未有的功能，从增强的移动宽带到智能城市和自主系统等领域的突破性应用。这种整合预示着智能、自我优化网络的新时代的到来，有望重新定义连接和数字交互的参数。我们还解决了 6G 部署中的关键挑战，从技术障碍到监管问题，对潜在障碍进行了全面评估。通过强调 6G 和人工智能技术之间的相互作用，本研究描绘了当前的格局，并照亮了这个快速发展的领域的前进道路。本文旨在成为一项基石资源，提供必要的见解，解决尚未解决的研究问题，并激发对 6G 网络多方面领域的进一步研究。通过强调 6G 和 AI 技术之间的协同作用，我们旨在照亮这一快速发展领域的前进道路。
文章：雾计算驱动的电子医疗应用的人工智能框架
摘要：人工智能 (AI) 是一种革命性的范式，它为每个人提供了基于第六代 (6G) 边缘计算的电子医疗服务。因此，本研究旨在推动基于人工智能的经济高效的医疗保健应用。信息物理系统 (CPS) 是互联网世界的关键参与者，人类及其个人设备（如手机、笔记本电脑、可穿戴设备等）为医疗保健环境提供了便利。整个医疗领域中传感器和执行器的数据提取、检查和监控策略都由云技术推动，以吸收和接受整个新兴革命浪潮。对来自传感器设备的大量数据进行高效和准确的检查在带宽、延迟和能源方面造成了限制。由于医疗物联网 (IoMT) 的异构性，驱动的医疗保健系统必须智能、可互操作、融合和可靠，以提供普及且经济高效的医疗保健平台。不幸的是，由于功耗较高和数据包传输率较低，在联网医疗中实现可互操作、收敛和可靠的传输具有挑战性。在这种情况下，本文有四个主要贡献。第一个贡献是开发单芯片可穿戴心电图 (ECG)，并借助模拟前端 (AFE) 芯片模型（即 ADS1292R）来收集 ECG 数据，以使用基于物联网的信息物理系统 (CPS) 检查老年或慢性病患者的健康状况。第二个贡献提出了一种基于模糊的可持续、可互操作和可靠算法 (FSIRA)，这是一种智能和自适应决策方法，可根据所选参数对急诊和危重患者进行优先排序，以合理的成本提高医疗质量。第三个贡献是提出了一种用于移动和联网医疗的特定基于云的架构。第四个贡献是在可靠性、数据包丢失率、收敛性、延迟、互操作性和吞吐量之间找到适当的平衡，以支持自适应 IoMT 驱动的联网医疗。经过检验和观察，我们提出的方法优于传统技术，因为它提供了高可靠性、高融合度、互操作性，以及从医疗健康角度分析和解释系统准确性的更好基础。对于 IoMT，启用医疗云是需要关注的关键因素，因为它还面临着带宽减少、延迟增加和能耗增加的巨大障碍。因此，我们提出了在 6G 平台上面向 IoMT 的智能医疗的带宽、互操作性、可靠性、延迟和能耗之间的数学权衡。
生成式人工智能：驾驭新通用目的...
Generativna VI će revolucionisati mnoge delatnosti (zabavu, marketing, zdravstvo, finansije i istraživanje), omogućavajući mašinama da kreiraju novi Sadržaj inspirisan postojećim podacima. Ona je doživela eksponencijalni rast u proteklim godinama。 U 2023. prelomnoj godini modeli Generativne VI doprineli su 2,6-4,4 triliona USD (2,5-4,2% globalnog BDP-a)。 Razvoj Modernih modela zasnovanih na velikim jezičkim modelima (LLM) omogućen je poboljšanjima u domenu računarske tehnike, dostupnosti podataka i boljih algoritama. Ovi modeli imaju različite primene ugenerisanju teksta, vizuelnog Sadržaja, zvuka iprogramskog koda u različitim oblastima.该公司的产品是通用第六代公司的战略。 Iako su već identifikovani rizici povezani sa veštačkom inteligencijom, razvoj mera za njihovo ublažavanje još je u ranoj fazi. Lideri u usvajanju Generative VI očekuju promene u kvalitetu radne snage i potrebe za prekvalifikacijom。 Generativna VI se pretežno koristi zagenerisanje teksta，analizu velikih baza podataka i pružanje korisničkih usluga，sa najjačim uticajem u sektorima zasnovanim na znanju。 VI 的 Koje koje uspešno koriste modele VI 和 svom poslovanju Prioritet daju Generisanju prihoda u odnosu na smanjenje troškova, brzo šire upotrebu Generativne VI na različite poslovne funkcije i povezuju poslovne Performanse saorganizacijom and strukturom kompanije.请勿将其放置在任何位置，以防止发生任何问题。 Generativna VI stvara nove nove mogućnosti zapošljavanje i poboljšava produktivnost u ključnim oblastima.我们将进行投资和智能分析。布里奇奥科潜在单一诺斯蒂VI，gde mašine prevazilaze ljudsku inteligenciju，predmet su rasprave。 Neki vide singlenost kao rizik，dok optimisti veruju efikasnost ljudske kontrole i društvenih ograničenja。如果您想在生成的 VI 中进行预配置，则可以通过以下方式进行操作：
二维量子材料：超越……的新方法
最近，新兴的量子材料 [1] 实现了以前不可能实现的功能，目前正在彻底改变先进量子技术的科学发展和创新。它的出现推动了先进量子光子学、先进通信、量子计算、先进光电器件等的发展 [2]。它为探索许多新的尖端科学和可能性提供了机会。在其众多可能的应用中，当前需要的一项基本发展是超快先进无线通信，从量子材料中寻找其解决方案是一个新的视角和潜在领域。当今快速发展的社会需要高数据速率、超低延迟、更好的频谱效率和在更高频段工作的设备。为了解决这个问题，数据速率需要达到每秒兆兆比特 (TBPS) 的数量级，从而导致新兴的第六代 (6G) 网络，这可以通过将操作频段推向潜在的太赫兹 (THz) 范围来实现 [3]。石墨烯是所有二维 (2D) 材料之母，它的发现获得了诺贝尔奖，从那时起，许多二维材料被发现。 2D 材料是原子级薄的材料，包括石墨烯、过渡金属二硫属化物 (TMDC)，例如 MoS 2 [6]、WS 2 、MoSe 2 [7]、WSe 2 [8]、六方氮化硼 (h-BN)、磷烯、硅烯（2D 硅）、锗（2D 锗）、硼烯（2D 硼）和 MXenes（2D 碳化物/氮化物）[9]。由于 2D 材料为原子级薄，且其独特的电子和光学特性源于量子限制效应 [9]，因此被称为“量子材料” [1]。可调带隙、大载流子迁移率和增强的光物质相互作用等特性使 2D 材料成为太赫兹应用的有希望的候选材料，可用作发射器、探测器、调制器和光源。其独特的光-物质相互作用源于激子能量动力学，这种动力学仅因二维结构中的量子限制而存在，由于其与太赫兹频率的共振，透射率增强。尽管石墨烯具有非线性光学行为、高光学透明度、高载流子迁移率和表面电导率等非凡特性 [5]，使其适用于太赫兹应用，但它受到空气污染性质、零带隙和不稳定的离域 π 电子的限制，而这些限制在 TMDC 等其他二维材料中并不存在。此外，TMDC 的高调制效率推动了使用石墨烯制造异质结构的创新新趋势 [5]。这种异质结构结合了石墨烯的特性，同时克服了其缺点，从而提供了进一步增强和更好的性能 [10]。有关这方面的更多细节将在演讲中讨论和描述。
区块链和人工智能助力 5G 物联网
通信网络发挥着重要作用，成为当今数字时代的神经系统。网络需要以更高的速度传输大量数据。物联网 (IoT) 设备及其在行业中的使用呈指数级增长。数以百万计的物联网设备嵌入在各种应用中，如智能家居、智能城市、空域设备等。第五代 (5G) 将在全面实现连接人与计算资源（例如传感器、车辆、可穿戴设备等）的物联网方面发挥重要作用。第六代网络在开发低延迟网络方面发挥着重要作用。当今主要的物联网系统使用集中式服务器和存储数据库，而集中式系统的最大问题是相关实体之间缺乏信任和单点故障。为了克服这些问题，分散式架构可用于网络节点之间的对等通信。如今，最流行的分散式系统是区块链，它在提高网络节点之间的信任方面发挥着重要作用。要操作称为区块链的分布式账本，网络对等方必须提供以下功能：钱包服务、存储、路由和挖掘。用于订购交易的密钥由钱包服务提供。存储用于在节点中保存链的副本。路由功能用于块和交易传播，而挖矿功能负责通过解决工作量证明挖矿方案的加密难题来创建新块。一旦矿工解决了这个复杂的加密问题，它就会在网络中发布新区块。网络对等方会在将新区块添加到区块链之前对其进行验证。但是，存在几种具有不同实施设计的区块链模型，每种模型都有优点和缺点。区块链在多个领域都具有巨大潜力，例如无人机系统 1、人工智能 2、雾计算 3、投票方案 4、供应链模型 5、医疗保健 6、假新闻识别 7、预防流行病 8、数字版权管理系统 9 等。然而，区块链与物联网集成的主要问题是可扩展性和吞吐量问题。比特币网络最初使用的区块链使用基于工作量证明的挖矿系统，吞吐量非常低，能耗非常高，无法用于其他应用。然而，区块链的其他几种升级允许高吞吐量，但大多适用于小型网络。很难将它们扩展到大型网络，因此难以实现由大量物联网设备组成的网络。区块链的另一个问题是存储容量，这一点备受质疑。区块链在不断增长，每 10 分钟，区块链的存储量就会增加 1 MB（比特币中每个区块）。该链的副本存储在网络的不同节点中。随着链的增长，这些网络需要越来越多的资源。区块链主要有以下四个重要组成部分：