XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System网络层
已发布版本的引文 (APA)：Thorsager, M.、Leyva-Mayorga, I.、Soret, B. 和 Popovski, P. (2024)。人工智能通信系统的生成网络层。IEEE 网络快报，6 (2)，82-86。文章 10399967。https://doi.org/10.1109/LNET.2024.3354114
如果可以预测，就不需要传达。这是香农将信息定义为不确定性度量的直接结果。然而，数字通信系统主要在源头创建的数据在目的地是不可预测的前提下运行。因此，网络的标准目标是充当比特的哑管道，并确保源数据包的副本通过目的地到达，可能经过多跳。从今以后，中间节点和边缘节点的经典角色是将数据包从输入链路复制到一个或多个输出链路。网络编码 [1] 推广了这一角色，其中网络节点可以超越复制并以更通用的方式组合多个数据流。预测可以显著提高网络层的性能和资源利用率。例如，缓存 [2] 依赖于对可能与目的地相关的数据的预测：源先发制人地将数据传输到边缘节点，该节点存储该数据，直到目的地请求。在这里，源数据不需要实时传输；但边缘节点和目的地都会收到源生成的数据包的副本。网络预测的下一个飞跃是利用生成式人工智能 (GenAI) 及其创建合成数据的能力。具体来说，我们建议使用中间和边缘
用量子网络层析成像的量子翻转恒星的表征
摘要 - 由于量子信息对噪声的敏感性信息如何，量子信息系统的实验实现将很困难。克服这种灵敏度对于设计能够在大距离内可靠地传输量子信息的量子网络至关重要。此外，表征量子网络中通信噪声的能力对于开发能够克服量子网络中噪声影响的网络协议至关重要。在这种情况下，量子网络断层扫描是指通过端到端测量在量子网络中的表征。在这项工作中，我们提出了由由单个非平凡的Pauli操作员进行的量子通道形成的量子星网网络的网络层析成像协议。我们的结果进一步进一步，通过引入分别设计状态分布和测量值的层析成像协议，进一步量子翼型星网络的端到端表征。我们基于先前定义的量子网络层析成像协议，并为恒星中的位叉概率独特表征提供了新的方法。我们基于量子Fisher信息矩阵引入了理论基准，以比较量子网络协议的效率。我们将技术应用于提出的协议，并对量子网络层析成像的纠缠潜在好处进行初步分析。此外，我们使用NetSquid模拟协议，以评估特定参数制度获得的估计量的收敛性。我们的发现表明，协议的效率取决于参数值，并激励搜索自适应量子网络层析成像协议。
基本体系结构框架网络层
网络组织层次结构实现能效，稳定性和可扩展性。不同节点的不同“角色”（例如，群集头与群集成员）。主要是异质网络应用层次路由协议，其中某些节点比其他节点更优先和强大。具有较高剩余能量的节点将聚集。集群头负责协调集群中的活动，并在集群之间转发信息•群集方案更节能，更容易管理。示例是：
利用量子网络层析成像技术表征量子翻转星
摘要 — 由于量子信息对噪声非常敏感，因此量子信息系统的实验实现将非常困难。克服这种敏感性对于设计能够可靠地在远距离传输量子信息的量子网络至关重要。此外，表征量子网络中通信噪声的能力对于开发能够克服量子网络噪声影响的网络协议至关重要。在这种情况下，量子网络断层扫描是指通过端到端测量来表征量子网络中的信道噪声。在这项工作中，我们提出了由单个非平凡泡利算子表征的量子信道形成的量子星型网络的网络断层扫描协议。我们的结果通过引入状态分布和测量分别设计的断层扫描协议，进一步提高了量子位翻转星型网络的端到端表征。我们以先前提出的量子网络断层扫描协议为基础，并提供了用于独特表征星型中位翻转概率的新方法。我们引入了一个基于量子费舍尔信息矩阵的理论基准来比较量子网络协议的效率。我们将我们的技术应用于所提出的协议，并对纠缠对量子网络断层扫描的潜在好处进行了初步分析。此外，我们使用 NetSquid 模拟所提出的协议，以评估针对特定参数范围获得的估计器的收敛特性。我们的研究结果表明，协议的效率取决于参数值，并激发了对自适应量子网络断层扫描协议的搜索。
俄乌战争的网络层面 - eccri.eu
5 关于互联网碎片化，请参阅：Kevin Kohler，“一个、两个还是两百个互联网？未来互联网架构的政治”，网络防御报告（苏黎世：CSS，苏黎世联邦理工学院，2022 年 8 月），https://css.ethz.ch/content/dam/ethz/special-interest/gess/cis/center-for-securities-studies/pdfs/Cyber-Reports-2022-08-One-Two-or-Two-Hundred-Internets.pdf；关于联合国进程，请参阅：Taylor Grossman，“规范与现实：联合国的网络”，CSS 安全政策分析，第 1 期。不。313（2022 年 11 月），https://css.ethz.ch/content/dam/ethz/special-interest/gess/cis/center-for-securities-studies/pdfs/CSSAnalyse313-EN.pdf；Valentin Weber，“俄罗斯新提议的联合国国际信息安全公约的危险”，Net Politics，外交关系委员会（博客），2023 年 3 月 21 日，https://www.cfr.org/blog/dangers-new-russian-proposal-un-convention- international-information-security?utm_medium=social_owned&utm_source=tw。
物体识别过程中脑震荡活动的表征内容：对比皮质和深层神经网络层次
摘要 许多理论都提出脑振荡在视觉感知中起着关键作用。这些理论中的大多数都假定感觉信息被编码在特定频带的特定振荡分量（例如功率或相位）中。这些理论通常用低空间分辨率的全脑记录方法（EEG 或 MEG）或提供局部、不完整大脑视图的深度记录来测试。弥合局部神经群和全脑信号之间差距的机会很少。在这里，我们使用人类参与者的表征相似性分析 (RSA) 来探索哪些 MEG 振荡分量（功率和相位，跨不同频带）对应于低级或高级视觉对象表征，使用来自 fMRI 的大脑表征或七个最新深度神经网络 (DNN) 中的分层表征作为低级/高级对象表征的模板。结果表明，在刺激开始和结束前后，大多数瞬态振荡信号与低级大脑模式 (V1) 相关。在刺激呈现期间，持续的 b ( ; 20 Hz) 和 g ( . 60 Hz) 功率与 V1 最相关，而振荡相位分量与 IT 表征相关。令人惊讶的是，这种结果模式并不总是对应于低级或高级 DNN 层活动。特别是，持续的 b 波段振荡功率反映了高级 DNN 层，暗示存在反馈分量。这些结果开始弥合全脑振荡信号与局部神经元激活支持的对象表征之间的差距。
物体识别过程中脑震荡活动的表征内容：对比皮质和深层神经网络层次
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空间结构大规模压电换能器网络层设计及可靠性验证
摘要：作为一种有效的结构健康监测（SHM）技术，基于压电换能器（PZT）和导波的监测方法在空间领域引起了越来越多的关注。面对空间结构的大规模监测需求，需要大量的PZT，而这可能导致连接电缆额外重量、放置效率和性能一致性方面的问题。PZT层是针对这些问题的一种有前途的解决方案。但目前的PZT层仍然面临着大规模轻量化监测和缺乏极端空间服役条件下可靠性评估的挑战。针对这些挑战，本文提出了一种大规模PZT网络层（LPNL）设计方法，采用大规模轻量化PZT网络设计方法和基于网络分裂重组的集成策略。所开发的LPNL具有尺寸大、重量轻、超薄、灵活、形状定制和高可靠性的优势。为验证所研制的LPNL在航天服役环境下的可靠性，开展了一系列极端环境试验，包括极端温度条件、不同飞行阶段的振动、着陆撞击、飞行过载等，结果表明所研制的LPNL能够承受这些恶劣的环境条件，具有较高的可靠性和功能性。
评论练习清单 - 网络层
考虑分布式的Bellman-Ford算法。每个表由目标节点标识符，下一个跳跃标识符和路径成本组成。每个链接上的数字表示链接的成本。运行算法，直到每个结都知道网络上所有其他节点的较低成本路径。使用有毒的反向技术使用拆分视野，并说明了每个节点通过算法的每种迭代发送的所有距离向量。