XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System网络层
电子-NSF -PAR
摘要：可再生能源（例如太阳能和风能）提供了一种有效的解决方案，可减少对常规发电的依赖并提高电力系统的可靠性和质量。是实验室规模太阳微电网网络物理系统（CPS）的设计和实施，将无线数据监视作为工程技术课程中的教学工具。在系统中，太阳能电池板，电池，电荷控制器和负载形成物理层，而传感器，通信网络，监督控制和数据采集系统（SCADA）和控制系统则形成网络层。物理层与包括控制和通信的网络层无缝集成。目的是创建一个强大的CPS平台，并使用该系统来促进大学生对可再生能源的兴趣和知识。实验结果表明，最大功率点跟踪（MPPT）充电控制器为负载提供了来自太阳能电池板的功率，并使用了额外的功率来充电可充电电池。通过系统，学生学习并掌握了多学科领域的关键概念以及知识，包括数据采样和获取，类似于数字转换，太阳能，电池充电，控制，嵌入式系统和软件编程。这是学生在CPS中学习可再生能源的宝贵教学资源。
基于战场动力学的作战设计与应用
面向服务架构SOA，本地服务物理海陆空交通网络均基于能源网格+服务+平台而开发，远程服务采用模块化的Web服务应用程序接口，ITSM管理多种传感器的大数据存储，实现数据压缩、采集和监控，并在必要时发出警报，完成服务对象的处理和配置管理对于此服务接入分布式企业服务总线（ESB），在网络层交换机上进行拓扑发现，具有所辖子网的拓扑关系，并及时显示各种网络拓扑结构引入服务管理。对于此服务接入分布式企业服务总线（ESB），在网络层交换机上进行拓扑发现，具有所辖子网的拓扑关系，并及时显示各种网络拓扑结构引入服务管理。不同服务对象的接口考虑了用电设备的时变特性，系统提供了各个用户对无线资源的使用情况，并从时间域的角度分析对OFDM符号的时间延长，将大数据信号转换为并行数据流。从频域角度看，就是利用频率选择性信道组成一组并行的信道接口，为优先提交应用的用户接口分配动态资源。
CQAI——人工智能，实现更强大的应用……
CQAI 使用多种基于 ML 的分析技术来实时捕获恶意自动化攻击，准确率极高。它预装了一套规则、启发式方法和模型，从部署解决方案的那一刻起就生效。部署后，Cequence 应用安全平台会观察网络流量并构建进一步的模型和启发式方法，从而随着时间的推移提高其有效性。我们的客户可以使用网络层可用的信号和情报来定制平台，以解决他们特定的安全问题。
图片宣传册 - ECO 储能解决方案
产品特点 支持并离网运行。 高倍率放电能力，放电曲线稳定。 可接入第三方SCADA系统 物理层、网络层、应用层全面融合，确保系统稳定可靠运行。 实现云端调度，促进经济运行。 实现主/被动平衡。 IP54防护等级，环境适应性强。 基于RTU的控制技术，确保各子系统兼容，降低单点故障概率。 采用模块化设计，易于更新、扩展和维护，减少维护时间。
MRI脑肿瘤分割，使用具有密集编码器块和残留解码器块的3D U-NET
磁共振成像（MRI）自动脑肿瘤分割的主要任务是自动分割脑肿瘤水肿，腹部水肿，内窥镜核心，增强肿瘤核心和3D MR图像的非增强肿瘤核心。由于脑肿瘤的位置，大小，形状和强度差异很大，因此很难自动分割这些脑肿瘤区域。在本文中，通过结合Densenet和Resnet的优点，我们提出了一个新的3D U-NET，具有密集的编码器块和残留的解码器块。我们在编码器部分中使用了密集的块和解码器部分中的残留块。输出特征图的数量随编码器的收缩路径中的网络层增加而增加，这与密集块的特征一致。使用密集的块可以减少网络参数的数量，加深网络层，增强特征传播，减轻消失的梯度和扩大接收场。在解码器中使用残差块来替换原始U-NET的卷积神经块，这使网络性能更好。我们提出的方法在BRATS2019培训和验证数据集上进行了培训和验证。我们在BRATS2019验证数据集上分别获得了整个肿瘤，肿瘤核心和增强肿瘤核心的骰子得分，分别为0.901、0.815和0.766。我们的方法比原始的3D U-NET具有更好的性能。我们的实验结果表明，与某些最新方法相比，我们的方法是一种竞争性的自动脑肿瘤分割方法。
2020 年博士和硕士研究主题
(1) 在“智能连接层”，考虑无线通信和传感器网络等问题。(2) “数据到信息转换层”考虑组件机器健康和退化以及性能预测等问题。(3) “网络层”考虑组件和机器的孪生模型（或数字孪生）、机器时变识别和记忆以及数据挖掘的数据聚类等问题。我们还考虑了人类在工业 4.0 环境中作为任务执行者和决策者的角色。我们对控制架构的适应性和技术的使用感兴趣（例如协作机器人和可穿戴眼动追踪系统）以促进人类在 CPS 中的整合。主题列表：MEng（结构化）
B.Tech（计算机科学与工程核）
Unit 5: Network Layer I: Introduction, Packet Forwarding and Routing, Difference between Virtual Circuits and Datagram networks, The internals of a router: Input ports, output ports, switching architecture The Internet Protocol(IP), Datagram format, IP fragmentation, IPv4 addressing, subnets, CIDR, classful addressing, DHCP, Network Address Translation(NAT), Universal Plug and Play as a provider of NAT，Internet控制消息协议（ICMP），IPv6标头，从IPv4移至IPv6：隧道，对IP安全性的简短讨论（注意：网络层将继续在下学期路由计算机网络II中路由算法）
欧洲 6G 网络生态系统愿景
6G 网络有望处理更具挑战性的应用，需要 Tbps 级数据吞吐量、亚毫秒级网络层延迟、极低的数据包错误率、更高的设备密度、超低能耗、极高的安全性、厘米级精度定位等。6G 空中接口设计的关键支持技术：• 频谱再利用 • 毫米波通信 • 光无线通信 (OWC) • 包括半导体技术和新材料的 THz 通信 • 大规模和超大规模 MIMO • 波形、多址和全双工设计 • 增强型编码和调制 • 集成定位、感应和通信 • 海量连接的随机接入 • 无线边缘缓存
B.Tech。电子与通信工程B.Tech。电子与通信工程
教学计划考试计划讲座3小时/周CT-1 15分数教程0小时/周CT-2 15分数总信用额度为3 ta 10分10分60分，总计100分的ESE持续时间：03hrs00min。课程成果（CO）学生将能够1.解释计算机网络和网络拓扑的基础。2.与ARQ的数据链路层的流量控制和错误控制协议。3.插图网络层的IP地址技术和路由协议的概念。4.分析运输层服务，协议标头和拥塞控制协议。5.确定应用层和表示层协议的功能。
解释：人工智能的全新企业数据货币化能力
科学家，更不用说外行人，都无法轻易理解模型机制或输出。一些人工智能模型缺乏可追溯性，这意味着无法从头到尾“跟踪点”。例如，深度学习模型通过巧妙地调整多达数亿个数值权重来做出决策，这些权重使用违背人类推理的中间抽象将节点连接起来。这些模型自主地从示例数据中学习，并在一系列网络层上传播它们的学习。即使是可追溯的人工智能模型，人类也可能无法跟上、理解或解释。例如，文本分类模型可以具有巨大的维度并生成包含数千个单词的分类树。13