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LeoLabs 全球雷达网络
我们介绍了 LeoLabs 的全球相控阵雷达网络。LeoLabs 的网络由四个运行中的雷达站组成，两个超高频雷达站和两个 S 波段雷达站，还有一个正在建设中的 S 波段雷达站。我们展示了雷达网络性能的定量分析，包括网络和组件级性能指标。与独立数据集的比较证明了仪器的准确性和精确度，而雷达站之间的比较证明了 LeoLabs 测量的自洽性和 LeoLabs 轨道状态矢量估计的精确度。我们还展示了模拟网络在编目和跟踪以前未编目的驻留空间物体方面的性能。我们展示了除了跟踪 LEO 中的 RSO 之外，网络如何用于各种任务。我们提供了网络在发射和早期轨道阶段操作期间的性能特征。最后，我们表明 LeoLabs 的雷达能够探测地球静止轨道 (GEO) 上的物体。这证明相控阵雷达是跟踪地球静止轨道物体的可行技术。
一种新型ML驱动的方法来增强CRN性能
摘要： - 本文探讨了CRN背景下频谱分配的RL和DRL技术，并考虑了在不断变化的条件下频谱利用和网络性能之类的困难。提议的改进的频谱管理模型将RL与基于模型的预测集成在一起，以改善决策。实验结果证明，已确定的方法允许达到96％的平均准确度水平，损失率为0.20，精度为92％至0.95。此外，召回率从0.85延长到0.90，F1分数为0.90，这表明该模型在精确和召回方面表现出令人满意的性能。所提出的算法的表现优于现有的机器学习模型，其精度为96％，低损失为0.20，而F1得分为0.90，展示了出色的可靠性和适应性。基于这些结果，可以得出结论，所提出的混合RL模型在预测下一个可用频谱方面更有效，并且比单个RL方法更适应于CRN环境的变化，因此，提出的解决方案适用于CRN中的实时频谱分配。
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刺激响应性聚合物网络（如微凝胶和水凝胶）具有多种特性，需要分析其合理设计和成功应用于目标领域。纳米级表征可以通过高度选择性和敏感的技术（包括高分辨率NMR光谱，弛豫测定法和降解量）来实现。本综述着重于使用1小时和13 C 1D和2D NMR技术的最新结果，这些技术提供了有关聚合物网络的化学现场选择信息，从而揭示了纳米级级别的聚合物网络的结构与动力学之间的相互作用。，NMR可以允许获取有关i）内部结构的信息。如果重要的聚合物网络性能可以与交联密度，交联相互作用的类型，电荷电荷，水生电纳米构建和分配浓度相关联，则可以制作响应式微凝胶和水凝胶的合理设计，并在药物输送，细胞载体系统，催化器，执行器和作为抗菌剂中的合理设计。
人工智能：网络的真正挑战还是福音
摘要 ：人工智能已成为每个领域的游戏规则改变者，网络运营中心和网络安全也不例外。本文批判性地评估了人工智能在网络运营中心、网络安全及其重叠背景下的双重影响，即艰巨的挑战和福音。随着企业越来越依赖越来越复杂的网络来运营业务，对有效的网络管理和安全的需求已成为重中之重。相应地，控制这种复杂的网络、分析其性能和状态以及保护它们免受快速发展的威胁变得比以往任何时候都更加困难。人工智能解决方案有可能大大提高网络运营中心的效率和效力。引入常规流程的自动化，促进网络性能优化，并帮助预测大多数网络异常。因此，这些可以大幅削减网络运营中心的运营成本和网络未投保损失，并提高网络可靠性。然而，人工智能技术面临的全新挑战，例如基于人工智能的网络攻击的可能性、算法歧视、以及完全自主的NOC的道德暗示，也意味着许多可能的风险和风险需要考虑。
用于捕获事件的异步无线网络......
我们引入了一种无线射频网络概念，用于从大量空间分布的自主微传感器（数量可能达数千个）中捕获稀疏事件驱动数据。每个传感器都被认为是一个微芯片，能够在将时变输入转换为脉冲序列时进行事件检测。受大脑信息处理的启发，我们开发了一种基于码分多址方法的频谱高效、低错误率异步网络概念。我们通过实验表征了几十个亚毫米级硅微芯片的网络性能，并辅以更大规模的计算机模拟。对片上时钟的不同实现进行了比较。为了测试基于脉冲的无线通信与神经形态计算技术的下游传感器群体分析自然匹配这一概念，我们部署了一个脉冲神经网络 (SNN) 机器学习模型来解码灵长类动物皮层中八千个脉冲神经元的数据，以准确预测光标控制任务中的手部运动。
能量
摘要：本文旨在通过采用多个最佳能量控制器，展示预测随机负载对提高具有储能系统 (ESS) 的低压 (LV) 网络性能的重要性。考虑到橡胶轮胎龙门起重机 (RTG) 所需的高度随机行为，本研究开发并比较了基于滚动点预测模型的模型预测控制器 (MPC) 和基于随机预测需求模型的随机模型预测控制器 (SMPC) 的最佳能量控制器，作为最小化需求不确定性影响的潜在合适方法。将提出的 MPC 和 SMPC 控制模型与具有完美和固定负载预测曲线的最佳能量控制器以及标准设定点控制器进行了比较。结果表明，与传统控制算法相比，利用负载预测的最佳控制器可以改善峰值降低并节省存储设备的成本。对滚动时域控制器 MPC 和 SMPC 进行了进一步改进，以更好地处理起重机需求的波动性。此外，还提出了最佳控制器的计算成本分析，以评估预测最佳控制系统实际实施的复杂性。
使用Greenberger-Horne-Zeilinger测量值量量子网络纠缠路由
摘要 - 生成长距离量子纠缠是支持量子通信和计算应用的量子网络的最重要功能之一。概率纠缠过程中成功的纠缠率随着距离而大大降低，而交换是一种解决此问题的广泛应用的量子技术。大多数现有的纠缠路由协议使用基于钟状状态测量的经典纠缠交换方法，只能融合两个成功的纠缠链接。本文呼吁一种更一般且有效的交换方法，即基于Greenberger-Horne-Zeilinger的N-融合，可以融合成功的纠缠链接，以最大程度地利用量子网络的多个量子 - 用户对的纠缠率。我们提出了利用N-融合的属性的效率纠缠路由算法，用于具有一般拓扑的量子网络。评估结果表明，与现有的算法相比，我们在N融合下提出的算法可以大大改善网络性能。索引项 - Quantum网络；纠缠路线； n-融合纠缠交换； Greenberger-Horne-Zeilinger（GHz）测量
网络优化和管理的人工智能和机器学习
这项研究深入研究了人工智能（AI）和机器学习（ML）的应用，以优化和管理现代通信网络。随着数据流量的指数增长以及网络体系结构的增加，网络管理和优化的传统方法证明是不足的。AI和ML提供了新颖的方法来通过实现智能，自适应和自动化网络解决方案来应对这些挑战。该研究探讨了各种AI和ML技术，包括受监督和无监督的学习，强化学习和深度学习，及其在交通预测，资源分配，故障检测和自我修复网络中的应用。它还解决了AI/ML算法与网络管理系统的集成，研究了与可扩展性，实时处理和安全性有关的问题。通过模拟和现实世界案例研究，该研究表明了AI和ML提高网络性能，降低运营成本并提高整体服务质量的潜力。这项工作强调了AI和ML对网络优化和管理的变革性影响，强调了它们在下一代通信网络发展中的关键作用。
Deepwave Digital 为关键 5G 传感器打造支持 AI 的 GPU 接收器
通信系统通过在各个节点之间发送和接收无线电信号来发挥作用。这些无线电信号携带数据内容，例如视频、音频或互联网流量。随着物联网设备和支持 LTE/5G 的手机的最近激增，频谱拥塞会降低网络性能和可靠性。从历史上看，频谱的管理方式是强制每个通信系统在特定的预定义固定频率范围内运行。这种系统使频谱管理变得简单，但可能会导致大量频谱利用不足。例如，一组频率可能分配给很少使用频谱的一组用户，而另一组用户可能被困在比他们所需的带宽更少的带宽中。提前计划并确定此类用例的优先级通常很困难。一种更先进的方法是允许动态频谱分配以最大限度地提高利用率并确定使用优先级。这种方法通常称为频谱共享。虽然完全自主的频谱共享仍然是一个研究课题，但涉及 DARPA 频谱协作挑战赛 (SC2) 的演示已经显示出令人鼓舞的结果。
pdf - 铁路运输集团
然而，在控制期 5 (CP5) 期间，我们持续满足客户需求的能力有所下降。网络越来越繁忙，从而加剧了任何车队事故的影响。从各种新车队的引入到级联计划，前所未有的大量机车车辆更换加剧了挑战。网络绩效委员会 (NPB) 正在推动一项跨行业计划，以改善铁路网络性能，该委员会由 TOC、Network Rail、DfT 和 ORR 组成。NPB 工作流包括网络可靠性行动计划 (NRAP)，该计划汇集了所有铁路系统的所有关键性能改进计划。为了确保 CP6 的性能改进，车队社区共同设定并商定了与 NRAP 工作流一致的目标。此外，应对性能挑战的关键是车队社区跨部门协作，包括企业内部和外部利益相关者，以解决车队问题。这是车队挑战指导小组 (FCSG) 和车队可靠性焦点小组 (ReFocus) 的职责之一，旨在为成员提供参与和讨论车队性能挑战并分享知识的平台。