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World File Search System网络优化
大型低地球轨道卫星星座：这次会有所不同吗？
地面设备 传统上，卫星是通过抛物面天线进行访问和跟踪的。这种设备不太适合低地球轨道星座，因为低地球轨道星座中会有多颗卫星同时快速穿过地面接收器的视野。电子扫描孔径 (ESA) 天线，也称为电子可控天线，可以在不进行物理移动的情况下移动波束（并跟踪和访问大量卫星）。ESA 还可以设计为模块化组装，这可以让制造商生产大量用于星座地面站和消费设备的基本部件，从而提高规模经济。地面设备的其他重要进步包括新的预测分析和网络优化技术，这些技术可以更有效地利用可用的地面入口点。
与人类合作伙伴关系增强云本地电信：提高自动化，可伸缩性和安全性
引言人类专业知识和人工智能的融合正在彻底改变云本地和虚拟化的电信解决方案，到2026年，全球电信AI市场预计将达到167亿美元，从2021年起的复合年增长率为38.4％[1]。这种变革性的合作伙伴关系表现出了显着的结果，组织报告网络停机时间降低了47％，在实施网络管理的混合人类AI系统时，运营效率提高了35％。来自国际电信联盟（ITU）的最新研究表明，使用AI-增强人类运营的电信提供者平均达到了42％的事件响应时间，而与传统人类只有人类手术相比，伪造正警报的降低了56％[2]。这些混合系统的实施也导致了大量成本节省，主要电信提供商报告说，在部署的第一年内，平均降低了31％的运营费用。人类专业知识与AI功能之间的协同作用已被证明在网络优化方面特别有效，在该网络优化中，与人类运营商一起工作的AI算法平均提高了28％的网络吞吐量，而将延迟降低了45％。这项合作使电信提供商能够在过去五年中处理数据流量增加300％，而基础架构成本的比例增加。这种增强的安全姿势已经变得越来越关键，因为自2019年以来，网络攻击每年增长了89％。在安全行动领域中，人类AI合作伙伴关系表现出了非凡的结果，组织报告的威胁检测准确性提高了73％，而安全事件的平均分辨率（MTTR）降低了62％。
基于预测的车辆动力传动系统控制与最优交通管理相结合的机动性能源生产率评估
交通车辆和网络系统效率可以用两种方式来定义：1）减少系统中所有车辆的行程时间，2）减少系统中所有车辆的总能耗。实现这些效率的机制被视为独立的（即车辆和网络领域），当结合起来时，迄今为止尚未得到充分研究。本研究旨在整合以前开发和发表的关于预测最优能源管理策略 (POEMS) 和智能交通系统 (ITS) 的研究，以满足量化由同时进行车辆和网络优化而带来的系统效率改进的需求。POEMS 和 ITS 是部分独立的方法，它们不需要彼此发挥作用，但各自的有效性可能会受到彼此存在的影响。为了
TR 128 909 -V18.0.0-5G
ts 28.100 [2]提供了一种根据自主能力的定性描述（人类和电信系统的参与）来评估自主网络级别的方法，用于整个工作流程中的每个任务，用于评估具有某些管理范围的单个风景的电信系统自主能力。这种评估方法是电信系统自治能力的定性评估方法，评估结果可以是1级，第2级，第3级，4级和5级。例如，如果RAN MNF实现了以下自治能力以进行无线电覆盖优化，则基于自主网络级别的一般分类，定性评估结果为2级（请参见图4.1.2-1），以在TS 28.100中的第7.1.2条中进行网络优化[2]。
卡拉奇工程技术大学DAWOOD
S.NO研究生计划01高级工程电磁学02天线理论和设计03微波主动设备04随机过程05电信网络06网络优化07治疗和相变08材料材料热力学和提取方法。09材料和故障分析的机械行为。10高级材料11项目管理12总质量管理13供应链管理14研究方法学15工程师和科学家的数学方法16优化理论17线性系统理论18工程研究方法学19高级化学工程和热力学20高级化学反应和催化21高级运输现象22高级计算机网络
随着可再生能源行业努力实现净零排放目标，确保及时接入电网已成为开发商及其产品面临的主要风险。
CAP 中的许多步骤都采用了 ESO 推荐的技术来实现其目标，例如引入队列里程碑，详情见主动队列管理部分。CAP 将与输电加速行动计划 (TAAP) 和其他举措（如加速战略输电基础设施 (ASTI)、战略空间能源计划 (SSEP) 和 2030 年以后计划）协同工作，以协调网络优化。它由新成立的 Ofgem (CDB) 连接交付委员会监督，该委员会由来自各种技术领域的行业专业人士组成。CPAG 和 ENA 战略连接小组 (SCG) 向 CDB 报告，是测试未来变更的其他建议的第一站。2024 年 6 月，将向 CDB 提交对 CAP 中所有拟议行动及其迄今进展情况的端到端审查。
多代理的深入强化学习，用于密集的MMWave网络中的分布式切换管理
毫米波小细胞与定向光束形成的密集部署是一种有前途的解决方案，可增强当前无线通信的净工作能力。但是，毫米波通信链路的可靠性可能会受到严重的路径，阻塞和耳聋的影响。作为一种款项，移动用户受到频繁的交接，这会限制用户吞吐量和移动终端的电池寿命。为了解决这个问题，我们的论文提出了一个深层的多代理控制学习框架，用于分布式移交管理，称为Rhando（增强移交）。我们将用户建模为代理商，他们在考虑相关成本的同时，学习如何执行移交以通过网络优化网络。所提出的SOUTIOT已完全分布，从而限制了信号传导和计算开销。数值结果表明，与传统方案相比，所提出的解决方案可以提供更高的吞吐量，同时大大限制了移交的频率。