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World File Search System网络体系结构
高阶自智网络关键技术及应用
architecture: driving forces, features, and functional topology [J]. Engineering, 2022, 8: 42-59. DOI: 10.1016/j.eng.2021.07.013 [2] 中国移动 . 中国移动自智网络白皮书 (2023) [R]. 2023 [3] TM Forum. Autonomous networks: empowering digital transformation [R].2023 [4] OpenAI. ChatGPT plugins [EB/OL]. [2024-06-15]. https://openai.
高导电性PVDF/MWCNTs-AgNWs@MXene双层三维网络的 ...
Sample SE T /dB SE R /dB SE A /dB SE A /SE R /% SSE t /(dB·(cm −2 ·g) −1 ) M3-MX-0 5.0 0.9 4.0 4.3 87.6 M3-MX-5 6.8 1.5 5.3 3.5 147.5 M3-MX-10 7.2 1.7 5.5 3.2 171.0 M3-MX-15 7.0 1.7 5.3 3.0一直m3-ag@mx-15 69.0 10.3 58.7 5.7 2 356.6 m3-ag@mx-20 68.2 10.3 57.8 5.6 2 719.8 m3-ag@mx-25 67.9 10.0 57.0 57.9 5.8 2 439.4 2 439.4
网络体系结构对6G
NGMN的“ 6G位置语句”操作员视图[1]设想6G是通信网络的优雅发展到2030年代，为客户提供了引人注目的新服务和功能。历史上，网络体系结构在塑造整个移动系统的效率和潜力方面发挥了作用。许多人认为，在6G时代，新兴服务和场景将推动对网络体系结构的不断增长，以超越传统的连接并整合多维功能。适当地包含人工智能（AI），计算，传感和增强的安全性。6G网络体系结构的设计和定义明确的迁移策略是整体标准化过程的基础。但是，尚未达成6G网络体系结构的共识。NGMN移动网络运营商当前处于其4G和5G网络发展的不同阶段。有些已经过渡到5G独立（SA），而另一些人仍处于非独立（NSA）配置或通过中间阶段进行。MNO之间的这种异质性在最合适的6G演化路径上呈现了不同的观点。所考虑的选项包括采用全新的6G核心，扩展和增强现有的5G核心，甚至将4G EPC的元素集成到混合核心中。这些挑战与5G标准化过程中遇到的挑战相呼应，在5G标准化过程中，不同的迁移选项（NSA和SA）引入了显着的复杂性。为此，NGMN MNO成员与NGMN的在需要灵活性的需求，适应操作员之间的5G网络演变之间找到适当的平衡，以及确保6G简单性的需求仍然是一个至关重要的挑战。认识到这些挑战，大多数NGMN MNO成员认为，现在是开始对6G网络体系结构进行研究的适当时机，许多人强调了在3GPP标准化之前实现一致性的紧迫性。
网络体系结构中的人工智能
国际计算机工程技术杂志（IJCET）第16卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。1750-1767，文章ID：IJCET_16_01_128在https://iaeme.com/home/issue/issue/ijcet?volume=16&issue = 1 ISSN印刷：0976-6367; ISSN在线：0976-6375;期刊ID：5751-5249影响因子（2025）：18.59（基于Google Scholar引用）doi：https：//doi.org/10.34218/ijcet_16_01_1_128©iaeme Publication
基于脑功能网络和样本熵的脑电信号特征提取
(1) 维数 一般取值 1 或 2 ，当 时，要求数据量 在数千点以上，但 过大不能保证序列具有相同 的性质； 一定时，若 ，需要较大才能取得 较好的效果，但是太大会丢失序列的许多细节信 息。 Pincus [ 14 ] 研究认为 比 效果好，可使 序列的联合概率进行动态重构时提供更详细的信 息。 (2) 用来衡量时间序列相似性的大小。如果 选得太小，估计出的统计概率会不理想；若选得 太大，会丢失时间序列中很多细节，达不到预期的 效果。 Pincus [ 14 ] 通过对确定性和随机过程的理论分 析及其对计算和临床应用的研究，总结出取值为 ( 为原始序列的标准差 ) 能得出有效 的统计特征。 (3) 表示输入数据点，一般取值为 100 ～ 5000 。因此根据上述原则，本文取 , 。根据实验研究发现当 时，不同 状态的脑电信号的样本熵并无太大差异；当 时，不同状态的脑电信号的熵值有明显差异。 因此 取值为 100 。即用长度为 100 点，间隔为 4 点 的滑动窗计算 EEG 在运动想象期 (2 ～ 6 s) 的样本 熵序列，然后求该序列的均值作为该 EEG 的样本 熵。 ERS/ERD 现象主要出现在 C3 和 C4 电极对应的 感觉运动区上，例如，右手运动想象时可观测到 C3 电极对应的感觉运动区 ERD 现象，左手运动想 象时可观测到 C4 电极对应的感觉运动区 ERD 现
基于有机光电突触晶体管的储池计算网络
图 1 有机光电突触器件 . (a) 人类视网膜和大脑系统示意图 ; (b) 储池计算结构 ; (c) 提拉法制备有机薄膜示意图 ; (d) C 8 -BTBT 薄膜的光学显微镜图像 ( 标尺 : 100 μm); (e) PDIF-CN 2 薄膜的光学显微镜图像 ( 标尺 : 100 μm); (f) C 8 -BTBT 薄膜的 AFM 图像 ( 标 尺 : 1.6 μm); (g) PDIF-CN 2 薄膜的 AFM 图像 ( 标尺 : 1.6 μm); (h) 具有非对称金属电极的有机光电突触晶体管器件结构 ; (i) 器件 配置为光感知型突触 ; (j) 器件配置为计算型晶体管 ( 网络版彩图 ) Figure 1 Organic optoelectronic synaptic devices. (a) The schematic diagram of human retina and brain system. (b) The architecture of a reservoir computing. (c) The preparation of organic thin films by dip coating method. (d) The optical microscope image of C 8 -BTBT film. Scale bar: 100 μm. (e) The optical microscope image of PDIF-CN 2 film. Scale bar: 100 μm. (f) The AFM image of C 8 -BTBT film. Scale bar: 1.6 μm. (g) The AFM image of PDIF-CN 2 film. Scale bar: 1.6 μm. (h) The schematic diagram of organic optoelectronic synaptic transistor with asymmetric metal electrodes. (i) The device is configured as a light-aware synapse. (j) The device is configured as a computational transistor (color online).
5GDN Industry White Paper 5G 确定性网络产业白皮书 - Huawei
*注：关于服务可用性，99.9% 表示服务每年可能中断 8 小时，99.95% 表示服务每年可能中断 4 小时，99.99% 表示服务每年可能中断 1 小时。
零信任体系结构：网络安全的范式转移-IJRPR
现代数字景观的特征是前所未有的连通性，快速的技术进步和不断扩大的攻击表面。尽管数字创新彻底改变了业务运营并改善了沟通，但他们也引入了无数的网络安全挑战。此概述提供了对当代数字时代组织面临的关键网络安全挑战的见解。面对网络威胁的不断升级和基于传统的外围安全模型的固有局限性，组织越来越多地将零信任体系结构（ZTA）作为一种积极主动且全面的网络安全方法。ZTA代表了与常规的“信任但验证”心态的基本不同，主张在任何试图访问网络周边资源的实体或设备中假设零信任。本简介旨在提供零信任体系结构的原则，理由和利益的见解，以应对当代安全挑战
云网络中的零信任体系结构 - HAL
抽象的云计算在这个数字世界中已变得至关重要，因为它为组织提供了机会和挑战。本研究探讨了零信任体系结构（ZTA）在解决云网络内的安全挑战方面的实现和有效性。利用定性研究方法，包括2020年至2024年的系统文献综述，研究研究了来自期刊文章，学术文献和案例研究等各种来源的见解。主题分析将发现组织为关键主题，揭示了ZTA对减轻横向运动的影响，降低了内幕威胁概率，增强网络微分段以及改善身份和访问管理。比较分析表明，实施后ZTA后的安全事件有显着改善。此外，该研究强调了ZTA采用的最佳实践，并概述了未来的进步，包括与机器学习和人工智能等新兴技术集成。这项研究强调了ZTA在强化云网络安全方面的关键作用，并为从业者和研究人员提供了宝贵的见解。
基于卷积网络的运动想象脑电自制数据集分类算法研究
同时，它将卷积神经网络与传统方法相结合，以基于短时傅立叶变换和连续小波变形的特征提取方法提出特征提取方法。卷积神经网络分类算法使用特征提取算法来提取时间频率特征来制作时间频率图，并使用卷积网络来快速学习分类的功能。测试结果表明，该算法在运动图像脑电图公共数据集中的精度为96％，而自制数据集的精度率约为92％，这证明了算法在运动成像EEG分类中的可行性。