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World File Search System网络性能
基于海流预报和多目标进化优化的声纳浮标网络优化部署决策支持系统
提出了一种用于水下监视应用中的协同轨迹检测的漂移声学传感器网络最优部署决策支持系统，并在模拟场景中进行了测试。该系统集成了海水流预报、传感器范围模型和简单的漂移浮标运动模型，以预测传感器位置和时间网络性能。采用多目标遗传优化算法，通过同时优化两个服务质量指标（网络区域覆盖和跟踪覆盖的时间平均值）来搜索一组帕累托最优部署解决方案（即网络漂移声纳浮标的初始位置）。优化后找到的解代表了两个指标之间不同的效率权衡，任务规划人员可以方便地评估这些解，以便在两个冲突目标之间选择具有所需折衷的解决方案。还通过无迹变换进行了灵敏度分析，以测试解决方案对网络参数和环境不确定性的稳健性。提供了利用真实概率海水流预报的模拟场景的结果，显示了所提方法的有效性。未来的工作是使该工具完全可操作并准备在真实场景中使用。� 2013 北约科学技术组织，海事研究和经验中心
distb-vnet：通过智能城市的SDN-NFV
摘要 - 在智能城市的发展主题中，车辆临时网络（VANETS）对于在车辆和基础设施之间提供成功互动至关重要。本研究提出了一个基于分布式区块链的车辆AD-hoc网络（“ Distb-vnet”）体系结构，其中包括二进制恶意交通分类，软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV），以确保智能城市的安全，可扩展和可靠的车辆网络。建议的框架是用于安全数据管理的分散区块链和用于动态网络管理和资源效率的SDN-NFV，而贵族隔离森林算法则可以用作IDS（入侵检测系统）。此外，“ Distb-vnet”提供了双层区块链系统，其中分布式区块链在车辆之间提供安全的通信，而云中的集中式区块链负责数据验证和存储。这可以提高安全性，可伸缩性和适应性，确保货车中更好的流量管理，数据安全性和隐私。此外，未受监督的隔离森林模型可用于检测恶意流量的高精度为99.23％。此外，还揭示了我们的方法可大大提高网络性能，提供延迟，增强安全性和减少拥塞的能力，这是现有智能城市基础设施的有效替代方法。
从审议到鼓掌能量
，由于在多区分销网络中分布式可再生能源的高渗透率高度渗透而削减了风能和光伏电源的问题，并提高了基于阶段转换变压器（PST）循环的设备的日常工作和日期安排策略，以增强运营效率和电压质量。日前的调度模型旨在通过结合新的能源和负载预测中的错误来最大化收益的收益。使用强大的优化技术来解决该模型，从而确定最佳环路关闭线。对于日期安排，重点是最大程度地降低缩减率，电压偏差率和网络损失的加权总和，从而优化了反应性电源分布并确保对可再生能源的充分利用。二阶编程应用于目标和约束，以确保收敛并加快解决方案过程。对改进的IEEE 33总线测试系统的仿真结果表明，提议的日期和日期安排策略有效地利用了PST环闭合设备的电压调节和功率流量控制功能。这种方法不仅确保了分销网络的安全性，而且还促进了分布式可再生能源的跨区域整合，降低了运营成本并提高了整体网络性能。
车辆网络的深入强化学习技术：最新的进步和未来趋势6G
将机器学习用于6G车辆网络，以支持车辆应用服务，并广泛研究了文献中最新研究工作的热门话题。本文提供了对研究作品的全面看法，这些研究工作整合了用于车辆网络管理的强化和深入的增强学习算法，重点是车辆电信问题。车辆网络已成为重要的研究领域，因为它们的特定功能和应用（例如标准化，有效的官能管理，道路安全性和侵害）。在此类网络中，网络实体需要做出决策，以最大程度地提高不确定性的网络性能。为了实现这一目标，建议学习（RL）可以有效地解决决策问题。但是，在大型无线网络中，状态和行动空间是庞大而复杂的。因此，RL可能无法在合理的时间内找到最佳策略。因此，已经开发了深入的增强学习（DRL），以将RL与深度学习（DL）结合起来，以克服这个问题。在这项调查中，我们第一个目前的车辆网络并简要概述了RL和DRL概念。然后，我们回顾RL，尤其是DRL方法，以解决6G车辆网络中的新兴问题。我们最终讨论并突出了一些未解决的挑战以进行进一步研究。
I IT 的技术资源
网络技术：STM-1 (OC-3) 分析仪光纤网络技术：：路由器：VoIP 数据包生成和数据包扫描设置：温度稳定光纤 Cisco 2600/2500/1700 系列协议应用程序开发工具包源模块：交换机：：WDM 多路复用器 Cisco2950/1900 系列 Computer Associates Inc 实验室：熔融光纤耦合器 Intrasys 交换机：CA Unicenter 网络和系统：基于 PC 的光功率计 D-Link 交换机管理：STM-1 (OC-3) 分析仪 Cisco Pix 防火墙：515 系列：CA Unicenter 网络性能：光纤终端套件 Boson 和 RouterSim 模拟器选项网络管理和安全电信技术：无线技术：技术：：逻辑分析仪：Linksys Wireless-G 路由器：IP 流量测试和测量：数字存储示波器：Linksys Wireless-G 桥接软件：ZTI Inc：GL通信：：CDMA 演示器：Checkpoint Safe@Office 400W Dual Ultra T1 / E1 分析仪：GSM 演示器系列设备 ISDN 分析仪：GPS 演示器：Cisco Pix 防火墙：515 系列 SS7 分析仪：逻辑分析仪 ATM 分析仪：数字存储示波器 GSM 分析仪：高级模拟软件的 Trau 分析仪
ADAPCC：在分布式机器学习自适应中进行集体沟通
摘要 - 作为深度学习（DL）模型的大小不断增长，使用大量设备（例如GPU）和服务器的分布式模型学习迫切需要。设备/服务器之间的集体通信（用于梯度同步，中间数据交换等）介绍了特殊的间接开销，从而在分布式学习中呈现了主要的性能瓶颈。已经开发了许多通信库，例如NCCL，GLOO和MPI，以优化对沟通的沟通。预定义的通信策略（例如，环或树）在很大程度上被采用，这可能不足以有效或适应性用于机间通信，尤其是在基于云的场景中，实例配置和网络性能可能会有很大差异。我们提出了ADAPCC，这是一个新颖的通信库，该库动态适应了资源的性质和网络变异性，以优化通信和培训性能。ADAPCC基于运行时分析生成通信策略，减少资源浪费在等待计算过程中，并在DL工人之间执行有效的数据传输。与NCCL和其他代表性通信后端相比，在各种设置下的实验结果表明了2倍的通信加速和31％的训练吞吐量改善。索引条款 - 分配培训，集体沟通
基于海流预报和多目标进化优化的声纳浮标网络优化部署决策支持系统
提出了一种用于水下监视应用中的协同轨迹检测的漂移声学传感器网络最优部署决策支持系统，并在模拟场景中进行了测试。该系统集成了海水流预报、传感器范围模型和简单的漂移浮标运动模型，以预测传感器位置和时间网络性能。多目标遗传优化算法用于通过同时优化两个服务质量指标（网络区域覆盖和跟踪覆盖的时间平均值）来搜索一组帕累托最优部署解决方案（即网络中漂移声纳浮标的初始位置）。优化后找到的解决方案代表了两个指标之间不同的效率权衡，任务规划人员可以方便地评估这些解决方案，以便在两个冲突目标之间选择具有所需折衷的解决方案。还通过无迹变换进行敏感性分析，以测试解决方案对于网络参数和环境不确定性的稳健性。提供了利用真实概率海水流预报的模拟场景的结果，显示了所提方法的有效性。未来的工作预计将使该工具完全可操作并准备在实际场景中使用。� 2013 北约科学技术组织，海事研究与实验中心。由 Elsevier Ltd. 出版。保留所有权利。
基于模糊的无线体域网络动态时隙分配
摘要：随着网络、信息和通信技术的进步，无线体域网 (WBAN) 在医疗和非医疗应用领域越来越受欢迎。实时患者监测应用会在短时间内生成周期性数据。在生命攸关的应用中，数据可能会突发。因此，系统需要一种可靠的节能通信技术，该技术具有有限的延迟。在这种情况下，媒体访问控制标准中的固定时隙分配会导致系统性能低下。本文讨论了实时远程患者监测系统的雾辅助网络中的动态时隙分配方案。雾计算是云计算范式的扩展版本，适用于可靠、延迟敏感的生命攸关应用。此外，为了提高网络性能，提出了一种节能的最小成本父选择算法来路由数据包。动态时隙分配使用模糊逻辑，输入变量为能量比、缓冲比和数据包到达率。动态时隙分配消除了时隙浪费和网络中的过度延迟，并为网络带来了高可靠性和最大通道利用率。与传统 IEEE 相比，所提方案的有效性在数据包传送率、平均端到端延迟和平均能耗方面得到了证明
混合量子网络的端到端容量
未来的量子网络将是混合结构，由复杂的量子中继器架构构成，这些中继器通过描述各种物理域的量子通道相互连接；主要是光纤和自由空间链路。在这种混合设置中，必须仔细考虑网络子结构内通道质量之间的相互作用，这对于确保高速率端到端量子通信至关重要。在这项工作中，我们结合点对点自由空间通道容量和端到端量子网络容量理论的最新进展，以开发用于研究混合自由空间量子网络的关键工具。在指定大气和太空量子通道的范围之前，我们提出了一种研究任意混合量子网络容量的通用形式。然后，我们介绍了一类模块化量子网络架构，它为混合量子网络提供了一个现实且易于分析的框架。通过考虑物理驱动、高度连接的模块化结构，我们能够理想化网络性能并得出保证最佳性能的通道条件。这使我们能够揭示实现与距离无关的速率的关键特性，因此端到端容量不依赖于用户之间的物理分离。我们的分析方法阐明了未来基于卫星的全球量子互联网以及混合有线/无线城域量子网络的关键基础设施需求。
量子计算 15 分钟指南
产品亮点 • 戴尔验证设计消除了解决方案部署中的不确定性，从而缩短了价值实现时间，帮助您满怀信心地构建解决方案并实现无边界业务。 • 戴尔数据科学工作站是与 NVIDIA ®、Intel ® 和其他领先技术提供商共同设计的完全集成的 AI 硬件和软件解决方案。它们提供您所需的数据科学平台，以及您期望从戴尔工作站获得的性能和可靠性。 • PowerEdge 服务器经过精心设计，可提供无与伦比的性能和多功能配置，以满足高级计算工作负载的需求。闪存、最新处理器和内存以及灵活的本地存储使 PowerEdge 服务器成为高级计算的基础选择。 • PowerSwitch 网络可帮助您提高网络性能、降低网络成本并保持灵活性以采用新创新。掌控网络的未来，了解戴尔科技集团的开放网络战略如何极大地改变您的业务。 • PowerScale 存储提供高级计算所需的大型、可扩展、可靠和高效的存储。凭借对多种工作负载的支持以及开箱即用的企业级数据和文件管理功能，Dell PowerScale 横向扩展 NAS 是 HPC 和 AI 的领先存储。您可以利用 PowerScale 的高容量来降低使用高级或预测分析和机器学习来管理和货币化数据的采购和拥有成本。