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TELE9757 - 量子通信 第 1 学期，2023 年
本课程面向希望了解量子通信这一激动人心的新世界的工程师和物理学家。量子通信和量子网络有望成为 21 世纪的核心网络技术。事实上，这些通信系统已经以多种形式出现在商业世界中。本课程介绍了理解、测试、分析和改进量子通信网络性能的重要概念。它将特别关注目前正在部署的实际量子网络以及此类网络在安全信息传输中的应用。本课程从工程角度设计，首先介绍量子通信原理背后的基本量子物理学。然后，它将介绍和探索推动量子通信的关键概念，例如量子纠缠、量子隐形传态、不可克隆定理、量子密码学、隐私放大和量子密钥的纠错。
AI和自动化驱动到打开网络的演变
AI和ML将在我们的整个网络以及我们的社会和个人生活中发挥越来越多的作用，但是在网络自动化中，最大的影响可以说是对运营的影响。现在由人类执行的许多无聊和重复的任务将通过软件更快，更准确，更可靠地执行。，但这不是操作变化的最重要方面。当我们介绍AI和ML模型时，学习如何有效地整合它们并在我们的网络中信任它们，并扩展其功能，我们将能够以更有效的方式优化和自动化网络性能，以更细心，以更细心，以更高的客户和更高的客户和服务，并具有更高的时间和位置粒度。这将需要端到端编排和管理的扩展作用，以及实时和所有网络元素的毛细管干预措施。反过来，这意味着团队之间的更多互动和组织孤岛的分解。
软件定义的网络（SDN），以提高...
调查结果：调查结果表明，存在与软件定义网络（SDN）有关的上下文和方法论差距，以进行有效的网络管理。初步经验综述表明，SDN在提高网络敏捷性，可扩展性和运营效率方面具有显着优势。通过集中网络管理功能和抽象网络控制，SDN启用了动态资源分配和优化的流量流。但是，确定了挑战，例如安全漏洞，互操作性问题以及对专业技能的需求。成功的SDN实施需要仔细计划，严格的测试以及与现有IT基础架构的战略整合。未来的研究建议包括对SDN技术的进一步探索，评估其对网络性能和安全性的影响以及开发部署和管理的最佳实践以最大程度地提高收益。
图形卷积加固学习用于负载平衡和智能排队
摘要 - 在本文中，我们为在协作环境中为智能负载平衡和排队代理提供了图形卷积深的加固学习框架。我们旨在平衡不同路径上的流量负载，然后控制网络节点上属于不同流量类别的数据包。我们的目标是双重的：首先是在吞吐量和端到端延迟方面提高一般网络性能，其次，以确保满足一组分类网络流的严格服务水平协议。我们的建议使用注意机制从当地观察和邻里政策中提取相关特征，以限制机构间通信的开销。我们在台球测试台中评估了我们的算法，并表明它们在吞吐量和端到端延迟方面都优于加载平衡和智能排队的经典方法。索引术语 - 智能排队，负载平衡，深入执行学习，多代理系统。
人工智能赋能的未来无线网络：挑战、机遇和未决问题
摘要 — 大量苛刻的服务和用例要求未来无线网络资源管理发生革命性转变。事实上，当应用程序对服务质量的严格要求与网络复杂性的增加相结合时，传统的网络管理例程在 6G 中将变得不可行。人工智能 (AI) 正在成为从下到上协调网络资源的基本推动因素。支持 AI 的无线接入和支持 AI 的核心将为 6G 的自动配置开辟新的机遇。另一方面，支持 AI 的网络中存在许多挑战需要解决。较长的收敛时间、内存复杂性和不确定性下机器学习算法的复杂行为以及网络高度动态的信道、流量和移动性条件加剧了这些挑战。在本文中，我们调查了利用机器学习技术提高无线网络性能的最新研究。此外，我们确定了挑战和未解决的问题，为研究人员提供了路线图。
相互作用组学现状：对分子网络产生生物学见解的评估
基因组学和蛋白质组学技术的进步推动了大型基因和蛋白质网络（“相互作用组”）的创建，以用于了解生物系统。然而，相互作用组的激增使选择用于特定应用的网络变得复杂。在这里，我们对 45 个当前的人类相互作用组进行了全面的评估，涵盖蛋白质-蛋白质相互作用以及基因调控、信号传导、共定位和遗传相互作用网络。我们的分析表明，大型复合网络（如 HumanNet、STRING 和 Fun-Coup）对识别疾病基因最有效，而较小的网络（如 DIP、Reactome 和 SIGNOR）在相互作用预测方面表现出更强的性能。我们的研究为跨不同生物应用的相互作用组提供了基准，并阐明了影响网络性能的因素。此外，我们的评估流程为未来继续评估新兴和更新的相互作用网络铺平了道路。
基于排队的大流量管理系统...
在现代通信和信息交换领域，网络流量监控是理解和提高网络性能的重要机制。网络系统日益复杂，需要采用强大的方法来分析和管理数据流，确保高效运行和最佳用户体验。在此背景下，本研究计划着手构建一个基础网络流量分析模型，其根源在于排队理论的原理。本研究承认网络流量动态与排队原理之间错综复杂的相互作用，这为理解和预测拥塞模式提供了一个结构化的框架。通过排队理论的视角，该项目旨在揭示网络流量的细微行为，为优化性能和资源分配的明智决策铺平道路。具体来说，本研究围绕两个不同的排队模型——（M/M/1）：（（C+1）/FCFS）和（M/M/2）：（（C+1）/FCFS）——进行战略性选择，以预测网络流量的稳定拥塞率。
D2D 分布式人工智能解决方案...
摘要 — 设备到设备 (D2D) 通信是不断发展的 5G 架构的技术组成部分之一，因为它有望提高能源效率、频谱效率、整体系统容量和更高的数据速率。上述网络性能的改进引领了大量 D2D 研究，这些研究确定了在充分发挥其在新兴 5G 网络中的潜力之前需要解决的重大挑战。为此，本文提出使用分布式智能方法来控制 D2D 网络的生成。更准确地说，所提出的方法使用具有扩展功能的信念-愿望-意图 (BDI) 智能代理 (BDIx) 来独立自主地管理每个 D2D 节点，而无需基站的帮助。本文提出了用于 D2D 传输模式决策的 DAIS 算法，该算法在考虑计算负载的同时，最大化数据速率并最小化功耗。模拟显示了 BDI 代理在解决 D2D 挑战中的适用性。
介绍深度神经网络优化中的突触整合原理
众所周知，大脑中的可塑性电路通过突触整合和突触强度局部调节机制受到突触权重分布的影响。然而，迄今为止设计的大多数人工神经网络训练算法都忽略了刺激依赖性可塑性与局部学习信号之间的复杂相互作用。在这里，我们提出了一种新型的生物启发式人工神经网络和脉冲神经网络优化器，它结合了皮质树突中观察到的突触可塑性的关键原理：GRAPES（调整误差信号传播的组责任）。GRAPES 在网络的每个节点上实施依赖于权重分布的误差信号调制。我们表明，这种生物启发式机制可以显著提高具有前馈、卷积和循环架构的人工神经网络和脉冲神经网络的性能，它可以减轻灾难性遗忘，并且最适合专用硬件实现。总的来说，我们的工作表明，将神经生理学见解与机器智能相结合是提高神经网络性能的关键。
量子网络中的利率和保真度最大化的资源分配
由于光子损失而无法立即将摘要现有的经典光学网络基础架构用于量子网络应用。启用量子网络的第一步是将量子中继器集成到光网络中。但是，量子硬件中固有的费用和内在噪声强调了对有效的部署策略的需求，以优化量子折扣和记忆的分配。在本文中，我们提出了一个用于网络计划的综合框架，旨在有效地在现有基础架构上分配量子中继器，目的是在纠缠分布网络中最大化量子网络实用程序。我们将我们的框架应用于几个案例，包括哑铃网络拓扑的初步插图以及Surfnet和Esnet的现实情况。我们探讨了量子中继器中量子存储器多路复用的影响，以及记忆相干时间对量子网络实用程序的影响。我们进一步研究了不同公平假设对网络计划的影响，从而发现了它们对实时网络性能的影响。