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World File Search System网络节点
雅典娜ai
雅典娜AI的能力旨在通过推动传感器来提高效应效率并创造决策优势，同时减轻对任务的风险来提高防御能力。Athena通过利用人工智能将数据自动化为情报过程来实现这一目标，以实现更健壮，加速的战术决策。雅典娜的核心功能包括：AI州AI。雅典娜创建定制和复杂的AI神经网络，以分析数据饱和的战斗空间，向指挥官迅速和自治地揭示关键信息。可信赖的军事决策支持。通过行业和学术合作，雅典娜（Athena）建立了道德AI-ON-ON-the-the-the-the-the-n-On-On-On-On-n-On Decision支持，从而增强并增强了指挥，控制和通信，机器人技术和自治系统以及联合火灾。不可知论的整合。Athena AI可以轻松地将我们的AI网络与不同的平台，光学（EO，IR，高光谱），Edge Compute设备，网络节点和各种战斗管理应用程序集成在一起，以创建当今未来的AI增强系统。
中风后重新映射并重新连接语言网络
摘要：在这里，我们回顾了有关神经典型的个体和中风后失语症的人的文献，表明右半球区域与语言网络和其他地区（如正确的小脑）同源，甚至在健康的人中都会激活语言任务，并支持语言。我们建议，势一后失语症中的语言恢复很大程度上是通过增强与语言网络和其他网络同源的右半球网络，这些网络先前支持语言的程度较低，并通过调节右hemisphere语言网络和未损害语言网络的节点之间的连接强度。基于此前提（在我们审查的证据的支持下），我们建议应通过HEBBIAN学习或通过神经塑性增强网络节点之间的连接来增强右 - 半球语言网络，例如非侵入性脑刺激和神经传播涉及神经传播的神经脱发性。我们回顾采用这种方法的失语症治疗研究。我们得出的结论是，这种目标的进一步失语症是合理的。
“我相信人工智能”研讨会
13:30-16:30 - Hrvoje Stancic，技术认证（包括 14:45 的 15 分钟休息）数字时代给档案带来了新的挑战。模拟和数字记录的基本档案理论和概念是相同的。但是，数字记录的技术表现形式、其多样性、创建速度、数量和波动性需要新的计算方法。数字时代为记录认证和（一份）原件的概念带来了新的挑战。数字签名进一步复杂化了数字记录的长期保存，因为它们的认证比记录的保留期要早得多。区块链和分布式账本技术 (DLT) 可以支持记录的完整性、确认其顺序、增强不可否认性，还可以帮助保存数字签名的记录。InterPARES Trust 项目研究的成果 TrustChain 模型在自愿互联的机构（即网络节点）之间建立了信任，即使在签名证书过期后也能确认数字签名的有效性和记录的完整性。将显示通过连接到区块链来验证模拟大学文凭的系统的用例。
小机器学习
近年来，人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 引起了业界和学术界的极大兴趣。值得注意的是，传统的 ML 技术需要大量功率才能达到所需的精度，这限制了它们主要在网络节点等高性能设备上的使用。然而，随着物联网 (IoT) 和边缘计算等技术的进步，将 ML 技术融入资源受限的嵌入式设备以实现分布式和无处不在的智能是可取的。这促使了 TinyML 范式的出现，这是一种嵌入式 ML 技术，可在多种廉价、资源和功率受限的设备上实现 ML 应用。然而，在向适当实施 TinyML 技术的过渡过程中，处理能力优化、可靠性提高和学习模型准确性维护等多项挑战需要及时解决。本文回顾了可用于实施 TinyML 的各种途径。首先，介绍 TinyML 的背景，然后详细讨论支持 TinyML 的各种工具。然后，详细介绍了使用先进技术的 TinyML 的最新应用。最后，确定了各种研究挑战和未来方向。
大都市规模预示着固态量子比特的纠缠
未来量子互联网技术面临的一个关键挑战是连接大都市规模的量子处理器。本文，我们报告了相隔 10 公里的两个独立运行的量子网络节点之间的预示纠缠。两个承载金刚石自旋量子比特的节点通过部署的 25 公里光纤与中点站相连。我们通过将量子比特原生光子量子频率转换为电信 L 波段，并将链路嵌入可扩展的相位稳定架构中，从而使用抗损失的单击纠缠协议，将光纤光子损耗的影响降至最低。通过充分利用网络链路的全部预示能力以及长寿命量子比特的实时反馈逻辑，我们展示了在节点上传递预定义的纠缠态，而不管预示检测模式如何。我们的架构解决了关键的扩展挑战并与不同的量子比特系统兼容，为探索大都市规模的量子网络建立了一个通用平台。
关键消息在审查中的气候 - 5月至2024年10月
背景此语句是使用WMO Lead Center进行了远程预测多模型集合的。如果不可用元素预测（例如，对于TC或珊瑚漂白），则可以从LRF的Pacific RCC网络节点获得前景。这些Outlook语句用于NMHSS使用。它们不构成任何国家的正式前景。有关更多信息，请联系您当地的气象办公室。太平洋岛屿气候服务小组和太平洋地区气候中心（RCC）网络节点远程预测，与世界气象组织（WMO）合作，自2015年以来一直在协调PICOF。picof是一个平台，用于讨论即将到来的季节，容量建设的季节性前景（ENSO，TCS，降水，温度和海洋条件），并使NMHSS之间的知识交流以及增强NMHSS和利益相关者之间的关系。picof是共享气候和海洋信息，最佳实践以及有关气候和海洋预测的经验教训及其对生产力严重依赖气候状态的领域的重要机制。picof每年举行两次：在10月的一项面对面会议上，重点是11月至4月，四月的虚拟会议重点是五月至10月。picof-15有来自澳大利亚，库克群岛，斐济，法利西亚，基里巴蒂，马歇尔群岛，麦克罗尼亚（Chuuk and Pohnpei），新喀里多尼亚，新西兰，帕劳，巴布亚新几内亚，新几内尼来自以下组织的代表也参与了：太平洋地区环境计划秘书处（SPREP），世界气象组织（WMO），太平洋社区（SPC），澳大利亚气象局（BOM），美国国家海洋和大气管理局（NOAA），NOAA），米塔尔·苏格兰国家机构（NOAA），新去北极 - 苏格兰国家杂货（NEKAII Interial Instrical Instricition（NOAA）） （APEC）气候中心（APCC）和联合国环境计划（UNEP）。太平洋和太平洋岛NMHS，区域组织和WMO之间的紧密工作关系对于有效警告气候危害至关重要。进一步增强这些关系至关重要，以及NMHSS，其主要利益相关者和社区之间的关系。这些可能是频繁的会议，例如一对一的讨论，集群小组会议和国家气候前景论坛。除了生产国家季节性气候前景外，还需要简化产品和消息传递，尤其是对于农村和偏远社区。部门的影响通常与正常情况相比，较长的干燥或湿湿的效果最常。nmhss应该继续开发针对国家领域量身定制的气候产品，与他们的需求相关，并在可能的传统知识元素中纳入。
已发布版本的引文 (APA)：Thorsager, M.、Leyva-Mayorga, I.、Soret, B. 和 Popovski, P. (2024)。人工智能通信系统的生成网络层。IEEE 网络快报，6 (2)，82-86。文章 10399967。https://doi.org/10.1109/LNET.2024.3354114
如果可以预测，就不需要传达。这是香农将信息定义为不确定性度量的直接结果。然而，数字通信系统主要在源头创建的数据在目的地是不可预测的前提下运行。因此，网络的标准目标是充当比特的哑管道，并确保源数据包的副本通过目的地到达，可能经过多跳。从今以后，中间节点和边缘节点的经典角色是将数据包从输入链路复制到一个或多个输出链路。网络编码 [1] 推广了这一角色，其中网络节点可以超越复制并以更通用的方式组合多个数据流。预测可以显著提高网络层的性能和资源利用率。例如，缓存 [2] 依赖于对可能与目的地相关的数据的预测：源先发制人地将数据传输到边缘节点，该节点存储该数据，直到目的地请求。在这里，源数据不需要实时传输；但边缘节点和目的地都会收到源生成的数据包的副本。网络预测的下一个飞跃是利用生成式人工智能 (GenAI) 及其创建合成数据的能力。具体来说，我们建议使用中间和边缘
参考条款（TOR）加强业务部门的能力
政策答案（“西部巴尔干地区的R＆I政策制定，实施和支持”）是一个由欧盟Horizon Horizon Europe Research and Innovation Program资助的项目，根据授予协议101058873。它支持西部巴尔干以及EC和欧盟的政策协调。14个合作伙伴组织代表该地区和欧盟专家组织的网络节点，通过正式会议（例如部长级，指导平台和临时政策会议），监视和议程设置，能力建设以及欧盟西部巴尔干议程的能力建设和实施以及主题优先级的一致性来支持政策对话。该项目实施了区域飞行员活动，并根据在线信息平台westernbalkans-infohub.eu提供信息中心。合作伙伴通过监测和映射利益相关者生态系统，西部巴尔干议程的实施以及西巴尔干在欧洲研究领域的整合以及战略远见提供了分析证据。政策答案还允许西部巴尔干地区量身定制和有针对性的能力建设活动，以及与绿色过渡，绿色议程和健康社会有关的优先级的区域一致性。飞行员活动
用于量子网络中分布式量子计算的量子步行控制平面
摘要 - Quantum网络是通过量子通道之间量子处理器之间的相互作用形成的复杂系统。类似于经典的计算机网络，量子网络允许在量子计算中分布量子计算。在这项工作中，我们描述了一个量子步道协议，以在量子网络中执行分布式量子计算。该协议使用量子步行作为量子控制信号来执行分布式量子操作。我们考虑了离散时间置换量子步行模型的概括，该模型是网络图中与网络节点内部量子寄存器中量子步行者系统之间的相互作用。该协议从逻辑上捕获分布式量子组合，抽象硬件实现以及通过频道传输量子信息。控制信号传输映射到Walker系统在网络上的传播，而控制层和量子寄存器之间的相互作用嵌入到硬币操作员的应用中。我们演示了如何使用量子步行者系统执行分布式CNOT操作，该操作显示了分布式量子计算协议的通用性。此外，我们将协议应用于量子网络中的纠缠分布的任务。
无线网络的分布式协议：来自EHealth Systems
摘要无线网络的快速发展正在通过启用无缝，低延迟的通信来改变各种域，从eHealth系统转变为无人机群和自动驾驶汽车。在医疗保健中，无线传感器和5G网络正在通过连续的数据收集，远程诊断和个性化治疗方法彻底改变患者监控，从而确保高可靠性传播。同时，无人机（无人机）群越来越多地部署在诸如灾难响应，环境监测和交付服务等平民应用中，需要可扩展的通信协议以实现有效的数据交换和与地面站的协调。随着这些技术收敛，人工智能（AI）正在成为下一代无线网络的关键推动因素，从而通过网络节点级别的预测分析来增强系统性能。通过预测网络条件，AI赋予了自动驾驶汽车和无人机，以增强互操作性，优化路由，动态调整通信策略并改善跨应用程序的资源管理。本演讲将探讨分布式数据传输协议中的挑战，当前的进步和未来的研究方向，重点关注它们在整合EHealth系统，无人机群，自动驾驶汽车和AI-Driendiven网络中的作用，以开发更适应性和智能的通信基础设施。