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气候智能甘蔗农业用于食品和能源...
生物和非生物应力是植物中最重要的原因，从20-50％到总数，具体取决于压力的强度和持续时间。这会影响世界粮食和能源需求，鉴于气候变化，降低速度仍然令人震惊。许多生物和非生物压力本质上是复杂的，受阻碍繁殖工作的遗传和环境因素网络控制。由于传统的作物改善方法达到了可能的限制，因此农业研究必须采用现代方法来满足粮食和能源不断增长的需求。高通量基因组（功能，结构和比较基因组学）和育种方法中的新发展的出现导致探索和利用植物基因组来改善作物。因此，这些方法的组合为气候弹性甘蔗农业提供了特定的策略。
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。
通用学习设计（2024 年 12 月）
学习者之间的差异是常态，并且与环境有关。我们可以在规划和设计时考虑到这种差异。UDL 的目标是学习者自主，帮助学生掌握内容和学习本身，并鼓励学生在当今工作世界中必不可少的持续学习中获得乐趣。 • 我们的工作是营造环境，让具有不同特征、能力和兴趣的学习者能够培养自己的能力。学习者差异的一些例子包括他们的记忆、语言、好奇心、感知和兴趣。我们需要将每个人的学习途径视为与指纹一样独特，以确保我们正在营造一个包容的环境。 • UDL 基于三个主要的大脑网络。情感系统在动机和参与中发挥作用。识别系统调节感知和理解。战略网络控制设定目标并执行实现目标的步骤。我们必须通过提供 UDL 指南中概述的多种参与、表示和表达方式，积极设计这三个网络之间的差异。
用于电动汽车充电网络控制的有效分布式多代理增强学习
摘要 - 采用电动汽车（EV）的增加趋势将显着影响住宅电力需求，从而导致分配网格中变压器过载的风险增加。为了减轻这种风险，迫切需要开发有效的EV充电控制器。当前，大多数EV电荷控制器都是基于管理单个电动汽车或一组电动汽车的集中式方法。在本文中，我们介绍了一个分散的多代理增强学习（MARL）充电框架，该框架优先确定电动汽车所有者的隐私。我们采用了集中的培训，分散的执行确定性策略梯度（CTDE-DDPG）方案，该方案在培训期间为用户提供有价值的信息，同时在执行过程中保持隐私。我们的结果表明，CTDE框架通过降低网络成本来提高充电网络的性能。此外，我们表明总需求的峰值与平均比率（PAR）减少了，进而降低了峰值时间内变压器过载的风险。索引术语 - 合作MARL，EV充电网络控制，分布式控制，需求端管理
卫星通信人工智能：综述
摘要 — 卫星通信提供了在未覆盖和覆盖不足的区域提供服务连续性、服务无处不在和服务可扩展性的前景。然而，要实现这些好处，必须首先解决几个挑战，因为卫星网络的资源管理、网络控制、网络安全、频谱管理和能源使用比地面网络更具挑战性。同时，人工智能 (AI)，包括机器学习、深度学习和强化学习，作为一个研究领域一直在稳步发展，并在包括无线通信在内的各种应用中取得了成功的结果。特别是，人工智能在各种卫星通信方面的应用已经显示出巨大的潜力，包括波束跳跃、抗干扰、网络流量预测、信道建模、遥测挖掘、电离层闪烁检测、干扰管理、遥感、行为建模、天空地一体化和能源管理。因此，本文概述了人工智能、其各种子领域及其最新算法。然后讨论了卫星通信系统各个方面面临的若干挑战，并介绍了基于人工智能的拟议和潜在解决方案。最后，对该领域进行了展望，并提出了未来的步骤。
飞机在 ... 下的自主着陆和复飞
摘要——我们介绍了智能自动驾驶系统 (IAS)，该系统能够在恶劣天气条件下自主着陆和复飞大型喷气式飞机，例如客机。IAS 是解决自动飞行控制系统当前无法自主处理飞行不确定性（例如恶劣天气条件、自主完成飞行和复飞）问题的潜在解决方案。提出了一种使用人工神经网络控制飞机方位的稳健方法。人工神经网络可以根据要拦截的路径线的漂移来预测要遵循的适当方位。此外，IAS 的飞行管理器的功能得到扩展，可以检测不安全的着陆尝试并生成复飞航线。实验表明，IAS 可以有效地处理此类飞行技能和任务，甚至可以在恶劣的天气条件下着陆飞机，而恶劣的天气条件超出了制造商运营限制所报告的本研究中使用的飞机模型的最大着陆能力。所提出的 IAS 是一种新颖的方法，使用与经验丰富的人类飞行员的技能和能力相匹配的 ANN 模型来实现大型喷气式飞机的完全控制自主性。
人类心脏发展期间的转录网络
摘要：人类心脏发育由控制动态和时间基因表达改变的转录因子（TF）网络控制。因此，为了全面地表征这些转录法规，在整个定向的心脏差异中产生了日常转录组素，从三种不同的人类诱导的多能干细胞系中，来自健康的供体（32天）。我们将基于表达的相关评分应用于TF基因的时间顺序表达式，并将它们聚集到12个顺序基因表达波中。然后，我们确定了一个超过23,000个激活和抑制链接的调节网络。在该网络中，我们观察到以前未知的推断转录激活将IRX3和IRX5 TF连接到三个主心脏TFS：GATA4，NKX2-5和TBX5。荧光素酶和共免疫沉淀分析表明，这些五个TF可以（1）激活彼此的表达； （2）物理相互作用作为多蛋白复合物； （3）共同调节SCN5A的表达，编码主要的心脏钠通道。总的来说，这些结果揭示了TF之间的数千种相互作用，从而产生了统治人类心脏发展的多种强大假设。
用于测量和自动化的坚固 PC 平台
PXI – 坚固耐用的基于 PC 的测量和自动化平台 PXI 硬件基于标准 PC 技术，例如高速 PCI 总线、标准 CPU 和外设。因此，您可以使用标准 I/O 接口（如以太网/LAN）通过网络控制您的 PXI 系统。PXI 建立在模块化 CompactPCI 规范（基于 PCI）之上，因此 PXI 产品与 CompactPCI 产品保持完全的互操作性。基于 Windows 的 PXI 系统的开发和操作与基于标准 Windows 的 PC 的开发和操作没有区别。您可以使用常见的应用软件和编程接口（如 National Instruments LabVIEW、NI LabWindows/CVI、C/C++、Visual Basic .NET、NI SignalExpress 和 NI TestStand）来控制基于 PXI 的系统。此外，由于 PXI 背板使用行业标准 PCI 总线，因此在基于 PCI 和 PXI 的系统之间传输软件时，您无需重写现有的应用程序软件。作为基于 Windows 的系统的替代方案，您可以使用实时软件架构来开发时间关键且可靠的应用程序，这些应用程序需要确定性的循环速率和无头操作（无键盘、鼠标或显示器）。有关将 NI LabVIEW 实时模块与 PXI 系统结合使用的更多信息，请访问 ni.com/realtime 。
QKD相关的工作当前的标准化格局和量子钥匙分布区域中的现有差距
在ISO和ETSI中进行操作，实际上预计在2022年初预计标准。OpenQKD有特定的活动，以推动和支持评估和认证流程的建立，包括涉及商业评估实验室和NA的认证机构，以增强该领域的积极前景。•此外，对特定QKD组件的规范和评估指南，例如QKD发射器和接收器模块需要提供 - 在OpenQKD项目中还解决了此差距，该差距将提供项目文件以告知这些工作项目，并启动各自的标准化活动。•在QKD网络领域，存在两个级别：在网络互动级别上（QKD集成到现有的光纤基础架构中，密钥输送接口，网络控制，QKD生成的密钥与加密解决方案的集成）以及网络的安全性级别。差距，关于网络安全性的差距也在ITU-T开始，但是QKD Net-Net-Work标准的重要性得到了广泛认可，并且可以合理地预期其他SDO的进一步活动。•在卫星模块和网络领域，正在进行早期开发，但没有可观的组件和互操作性标准，例如可用于光学接地接收器或卫星光学终端。仍然需要解决空间网络和纤维结合的地面网络的互操作性标准。
物理学：通过一致性推理为自主系统的物理攻击
由深神经网络（DNN）赋予的自动驾驶汽车（AV）为我们的社会带来了变革性的变化。但是，他们通常容易受到对抗攻击的影响，尤其是在物理上可实现的扰动，这些扰动可能会误导感知并引起灾难性的结果。尽管现有的防御能够表现出成功，但仍需要提高鲁棒性，同时保持效率以实现实时系统操作。为了应对这些挑战，我们介绍了物理素，这是一种构成的解决方案，利用多方面的推理来进行误解检测和校正。此防御构建在物理特征上，包括静态和动态对象属性及其相互关系。为了有效地整合了这些不同的来源，我们基于条件随机字段开发了一个系统，该系统将对象和关系建模为空间 - 时空图，以在感知到的场景上进行整体推理。为了确保防御不会违反实时网络控制循环的时序要求，我们介绍了工作负载的运行时间特征，以并行化和管道执行量实现。通过模拟数据集和现实世界驾驶测试，可以在实验上验证物理的功效。它还证明了针对自适应攻击的弹性，以及将基本原则应用于视力超出视觉方式的其他方式的潜力。