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World File Search System网络应用
基于 IR-UWB 的发射器应用无线摄像机网络演示
摘要 — 基于脉冲无线电超宽带 (IR-UWB) 技术的传感器网络在需要精确定位和强大通信链路的领域获得了广泛关注。在航天器和发射器中，这些网络可用于将传感器连接到中央机载计算机或提供不同子系统之间的通信链路。这有助于减少线束，而线束是影响整个航天器质量和设计复杂性的关键因素。本文介绍了一种基于低功耗 IR-UWB 传感器节点的发射器安装多摄像头系统的应用。结合 IEEE 802.15.4 标准的改进型高吞吐量 MAC 层，它能够提供每秒多帧的更新速率，而传统的传感器网络系统则需要半分钟才能传送一帧。此外，由于宽带传输的性质，它不会干扰运载火箭的关键遥控/遥测无线电链路。
无线传感器网络在船舶监控系统中的应用
第 13 章 无线传感器网络在船舶监控系统中的应用 Hussein Kdouh、Gheorghe Zaharia、Christian Brousseau、Hanna Farhat、Guy Grunfelder、Ghaïs El Zein 雷恩电子与电信研究所，UMR CNRS 6164 雷恩，法国 1. 简介 近年来，无线传感器网络 (WSN) 引起了全世界的关注，尤其是随着微机电系统 (MEMS) 技术的普及，这促进了智能传感器的发展。智能传感器是由一个或多个传感器、存储器、处理器、电源和无线电单元组成的小型设备。它们可以感知环境、测量并通过无线方式将数据发送到控制单元进行进一步处理和决策。 WSN 在许多应用领域具有巨大潜力，例如栖息地监测 (Polastre 等，2004)、入侵检测和目标跟踪与监视 (Arora 等，2004)、海洋学 (Tateson 等，2005)、环境监测 (Barrenetxea 等，2008a、2008b；Padhy 等，2005；Selavo 等，2007)、结构健康监测 (Paek 等，2005)、基础设施监测 (Stoianov 等，2007)、精准农业 (Langendoen 等，2006)、生物医学健康监测 (Gao 等，2005) 以及危险环境探索和地震感知 (Werner-Allen 等，2006)。结构，包括桥梁、建筑物、水坝、管道、飞机、船舶等，都是确保社会
无线传感器网络：技术、协议和应用
未经出版商事先书面许可，或通过向 Copyright Clearance Center, Inc.（地址：222 Rosewood Drive, Danvers, MA 01923，电话：(978) 750-8400，传真：(978) 750-4470，或通过网站 www.copyright.com）支付适当的每份费用获得授权，不得以任何形式或任何手段（电子、机械、影印、录制、扫描或其他方式）复制、存储于检索系统或传输本出版物的任何部分，但 1976 年《美国版权法》第 107 或 108 条允许的除外。向出版商申请许可的邮件地址为：John Wiley & Sons, Inc. 许可部门，地址为：111 River Street, Hoboken, NJ 07030，电话为 (201) 748-6011，传真为 (201) 748-6008，或在线申请，网址为：http://www.wiley.com/go/permission。
白兔子应用：地面PNT网络，量子互联网和网络数字时间尺度
•量子信息处理需要纠缠量子A和b•如果两个光子到达同一检测器时，则达到纠缠 - 但是只有两个光子无法区分：相同的颜色，相同的颜色，相同的到达时间•在实践中：必须在0.1纳米秒内进行光子发射时间：
传感器数据如何强化机器人中的AI
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注：在不同的应用中， C1 、 C2 可考虑只装一个：在 3V 应用中建议用一个 1uF 或以上；在 4.5V 应用中建议用一 个 4.7uF 或以上 , 均为使用贴片电容；在 6V 应用中建议用一个大电容 220uF+100nF 贴片电容； C2 均靠近 IC 之 VDD 管脚放置且电容的负极和 IC 的 GND 端之间的连线也需尽量短。即不要电容虽然近，但布线、走 线却绕得很远（参考下图）。当应用板上有大电容在为其它芯片滤波时且离 TC118AH 较远也需按如上要求再 放置一个小电容于 TC118AH 的 VDD 脚上。图中 C4 （ 100nF ）电容优先接于马达上，当马达上不方便焊此 电容时，则将其置于 PCB 上 ( 即 C3) 。
国金证券-医药健康行业研究：技术升级赋能行业应用，AI+医药健康发展有望提速-230505.pdf
DeepMind 团队于2020 年12 月发布的一种人工智能蛋白质结构预测算法AlphaFold2，被 认为具有人工智能领域里程碑性意义，解决了生物学界长达50 年的蛋白质空间结构预测 难题，改变了此前几乎只能使用X 射线晶体学和冷冻电子显微镜等实验技术确定蛋白质结 构的现状。它的原理基于最先进的深度学习算法以及进化中蛋白质结构的守恒。它使用了 大量的蛋白质序列和结构数据进行训练（如MGnify 和UniRef90 数据库、 BFD 数据库）， 并 使用了一个新的深度神经网络构架，该网络被训练为通过利用同源蛋白质和多序列比 对的信息从氨基酸序列生成蛋白质结构。 DeepMind 公司与欧洲生物信息研究所（EMBL-EBI） 的合作团队已经使用AlphaFold2 成功预测出超过100 万个物种的2.14 亿个蛋白质结构， 几乎涵盖了地球上所有已知蛋白质。这一成果标志着AlphaFold2 在结构生物学领域的突 破，因为这些预测结果中有大约35%的结构具有高精度，达到了实验手段获取的结构精度， 而大约80%的结构可靠性足以用于多项后续分析。这将有助于深入理解蛋白质的结构和功 能，为生命科学领域的研究提供更多的线索和解决方案。 AlphaFold2 应用范围广泛，未来 可能被应用于结构生物学、药物发现、蛋白质设计、靶点预测、蛋白质功能预测、蛋白质 -蛋白质相互作用、生物学作用机制等。
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。
到 2023 年，即时通讯应用如何演变为网络犯罪生态系统
Telegram 还因其宽松的审核措施而成为极端分子和黑客行动主义者的首选应用程序。它创建并执行自己的规则，并处理删除非法公开内容的请求。它不会基于政治动机或和平表达的不同意见审查内容，但会屏蔽与恐怖主义相关的内容。Telegram 正试图应对用户数量的增加，并删除包含白人民族主义内容的频道。然而，它在遵守禁止鼓励暴力的规则方面一直不稳定，并且对该服务的监管仍然具有挑战性。仍然可以找到极端主义频道，Telegram 并没有关闭过去报告给它的一些案件，例如关于杀害穆斯林和网络钓鱼信息的宣言。17 Telegram 是否应该加强其审核工作以及在进行审核时是否应该考虑背景的问题仍未得到解答。
社论：功能和结构性大脑网络构建，表示和应用
结构和功能性大脑网络已成为了解分离大脑区域之间相互作用以及特定神经系统疾病的发病机理的越来越有用的工具。在过去的十年中，人们对基于各种模式数据（例如fMRI，EEG，PET和DTI）进行建模的兴趣越来越多，并捕获了脑网络（例如，连接，图形拓扑和图形神经网络）的特征表示，以了解病原体。由于大脑的复杂性远远超出了我们的想象力，揭示大脑的奥秘仍然面临着许多挑战。因此，关于构建大脑网络的多种方式，如何利用多模式数据以及如何最好地揭示有关脑健康和混乱的信息的许多方式，仍然存在争议。网络科学在大脑中的应用促进了我们对大脑结构和功能组织的理解。此外，在此框架内研究大脑会有效地揭示神经系统疾病如何影响大脑组织。在本研究主题中，我们试图收集有关大脑网络构建，多模式融合，网络学习的表示以及通过大脑网络进行推断和预测的新发现。从这个主题中，我们可以轻松地发现，可以将主要作品汇总为三类，即，将网络用作基于网络的新机器学习模型，基于网络，新的大脑网络估计方法，如图1所示。更具体地，该研究主题的目的是通过数学建模来促进当前对大脑连接的理解，开发新的和高级的方法来捕获功能和结构之间的图形关系，有效地利用多模式数据，并准确地利用了脑部失调中网络的代表性，从而促进了我们的理解，并在理解方面促进了我们的理解和动态，并进行了构成的构成。