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虚拟大脑推理（VBI）
网络神经科学对于理解复杂大脑（障碍）功能和认知的原理和机制至关重要。在这种情况下，全脑网络建模（也称为虚拟大脑建模）将大脑动力学计算模型（放置在每个网络节点）与单个大脑图像数据（以协调和连接节点）相结合，从而增进我们对大脑复杂动力学及其神经生物学基础的理解。然而，考虑到不同的时空分辨率，仍然迫切需要自动模型反演工具来估计大规模和跨神经成像模式的控制（分叉）参数。本研究旨在通过引入一个灵活、综合的工具包来解决这一差距，该工具包用于在虚拟大脑模型上进行有效的贝叶斯推理，称为虚拟大脑推理（VBI）。该开源工具包提供快速模拟、特征提取分类、高效数据存储和加载以及概率机器学习算法，从而能够从非侵入性和侵入性记录中进行生物物理可解释的推断。通过计算机测试，我们证明了常用全脑网络模型及其相关神经成像数据的推断的准确性和可靠性。VBI 显示出通过不确定性量化来改善网络神经科学中的假设评估的潜力，并通过增强虚拟大脑模型的预测能力为精准医学的进步做出贡献。
Q-FiRM：基于保真度的量子网络速率最大化路由
摘要 — 端节点之间的高效信息路由是安全量子网络和量子密钥共享的关键推动因素，这依赖于随时间推移创建和维持纠缠态。然而，这种成对纠缠会由于通道损耗和网络节点上纠缠光子的存储而退化。纠缠态反过来会影响保真度，保真度是量化一对量子态相似程度的指标。在本文中，我们提出了一种路由解决方案，该解决方案可满足接收器对从多个发射器节点接收的量子信息施加的阈值保真度要求。我们的解决方案从网络内的此类节点池中选择中间中继器，以最大化量子信息传输的总速率。为此，我们首先提供相邻节点之间保真度损失以及端到端量子数据速率的表达式。然后，我们提出了一种新颖的两阶段路由解决方案，该解决方案（i）使用保真度作为成本度量来确定每个发射器的 k 条最短路径，以及（ii）（启发式地）根据中继器节点是否具有单个或多个可用内存单元为每个发射器分配一条路径。模拟结果表明，我们提出的基于保真度的路由解决方案满足广泛的保真度要求 [0.6-0.79]，同时最大化量子信息传输速率，优于现有的基于距离和跳跃的路由方法。索引术语 — 量子网络、量子中继器、量子路由、量子通信、纠缠
HGDTI：利用基于异构图神经网络的信息聚合预测药物-靶标相互作用
摘要背景：在新药研发研究中，传统的湿实验周期较长，通过计算机模拟预测药物-靶标相互作用（DTI）可以大大缩小候选药物的搜索范围，优秀的算法模型可能更有效地揭示药物、蛋白质等相关数据构成的生物信息网络中药物与靶标之间的潜在联系。结果：本工作开发了一种异构图神经网络模型HGDTI，包括网络节点嵌入的学习阶段和DTI分类的训练阶段。该方法首先获取药物的分子指纹信息和蛋白质的伪氨基酸组成信息，然后通过Bi-LSTM提取节点的初始特征，并利用注意力机制聚合异构邻居。在多个对比实验中，HGDTI的整体性能明显优于其他最先进的DTI预测模型，并采用负采样技术进一步优化模型的预测能力。此外，我们通过异构网络内容缩减测试证明了HGDTI的鲁棒性，并通过其他对比实验证明了HGDTI的合理性。这些结果表明HGDTI可以利用异构信息来捕获药物和靶标的嵌入，为药物开发提供帮助。结论：基于异构图神经网络模型的HGDTI可以利用异构信息来捕获药物和靶标的嵌入，为药物开发提供帮助。为了方便相关研究人员，我们在http://bioinfo.jcu.edu.cn/hgdti建立了一个用户友好的Web服务器。
具有极化模式色散的量子通道的有效纠缠蒸馏
远程网络节点共享的量子纠缠是有望在分布式计算，加密和感应中应用的宝贵资源。然而，由于纤维中的各种反矫正机制，通过填充途径分发高质量的纠缠可能是具有挑战性的。尤其是，光纤维中的主要极化解相机制之一是极化模式分散（PMD），这是通过随机变化的双向反射方式对光脉冲的失真。为了减轻纠缠颗粒中的分解作用，已经提出了量子纠缠蒸馏（QED）算法。一个特定类别的QED算法的一个特定类别之所以脱颖而出，是因为它在所涉及的量子电路的大小和粒子之间的纠缠初始质量上都具有相对放松的要求。但是，由于所需颗粒的数量随着蒸馏弹的数量而成倍增长，因此有效的复发算法需要快速收敛。我们提出了一种针对受PMD降级通道影响的光子量子置量对的复发QED算法。我们提出的算法在每一轮蒸馏中都实现了最佳的确定性以及最佳成功概率（根据实现最佳限制的事实）。最大化的实现可提高从线性到二次的蒸馏弹数，从而提高了效能的收敛速度，因此显着减少了回合的数量。结合了达到最佳成功概率的事实，所提出的算法提供了一种有效的方法，可以通过光纤维具有很高的纠缠状态。
脑损伤后的数值认知：亚列表和算术能力之间是否存在关系？
被困的离子提供了具有非常长的连贯时间的量子，可以用高填充性初始化，操纵，纠缠和读出[25-30]。更重要的是，被困的离子很容易与光场相互作用，在其电子状态（固定量子存储器 - 固定量子内存）和光子 - “浮动”量子信息载体之间提供了自然接口[31]。包含一个sin- gle物种的一个量子的被困的离子网状节点已通过光子链接连接，用于执行铃铛测试[7]，状态传送[18] [18]，随机数生成[19]，量子密钥分布[21]和频率比较[22]。捕获的离子系统也证明了最新的单一和双Quibent Gate有限量，但是将它们集成到量子网络节点中仍然是一个挑战，因为适合量定通信的离子物种不一定还可以提供具有与网络活动的良好隔离的良好的存储量值。原子种（例如133 ba +或171 yb +）已被提议绕过这一问题[26，32]，但是，所需的实验技术的发展仍在进行中。neverthe，每个角色都有可能被不同的物种填补[33]。此外，使用多种原子物种具有最小化串扰的优势，可以在中路测量和冷却[34]中最小化串扰[34]。
生成AI（GAI）用于移动和无线网络的应用：调查
摘要 - 近年来人工智能（AI）在多个学科和垂直领域中的成功促进了移动网络和未来互联网朝着AI Intern Internet的发展，以朝着AI Intergection Internet Internet（IoT）时代。然而，大多数AI技术都依赖于物理设备（例如移动设备和网络节点）或特定应用程序（例如健身跟踪器和移动游戏）生成的数据。因此，生成AI（GAI），又称A.AI生成的内容（AIGC）已成为强大的AI范式；由于其能够有效学习复杂的数据分布并生成合成数据以各种形式表示原始数据。预计此令人印象深刻的功能是为了改变移动网络的管理并使当前提供的服务和应用程序多样化。在此基础上，这项工作介绍了盖斯在移动和无线网络中的作用的简洁教程。尤其是该调查首先提供了GAI和代表性GAI模型的基本原理，这是对GAI在移动和无线网络中应用的理解的重要初步。那么，这项工作对网络管理，无线安全性，语义通信以及从开放文献中学到的教训中的最先进研究和GAI应用进行了全面审查。最后，这项工作通过概述了需要解决的重要挑战，以促进GAI在此边缘切割区域的发展和适用性，总结了有关移动和无线网络的当前研究。
无线网络中数据传播的能源和社会成本最小化：集中式和分散式方法
摘要 — 我们研究无线网络中从一个源到多个节点的多跳数据传播，其中网络中的某些节点充当转发节点并帮助源进行数据传播。在这个网络中，我们研究了两种情况；i) 传输节点不需要传输激励；ii) 它们需要激励并由其相应的接收节点以虚拟代币支付。我们研究了两个问题；P1) 第一种情况的网络功率最小化和 P2) 第二种情况的社会成本最小化，定义为网络节点为接收数据支付的总成本。在本文中，为了解决 P1 和 P2，我们提出了集中式和分散式方法，以确定网络中的哪些节点应该充当传输节点，找到它们的传输功率及其相应的接收节点。为了提高能源效率，在我们的模型中，我们在接收器处采用最大比率合并 (MRC)，以便接收器可以由多个发射器提供服务。所提出的分散式方法基于非合作成本分摊博弈 (CSG)。在我们提出的博弈中，每个接收节点都会选择各自的传输节点，因此，根据施加在其所选传输节点上的功率为其分配成本。我们讨论了如何以分散式方式形成网络，找出了游戏中节点的动作，并表明尽管是分散式的，但所提出的博弈仍会收敛到稳定的解决方案。为了找到集中式全局最优解（这是我们分散式方法的基准），我们使用了混合整数线性规划 (MILP)。模拟结果表明，我们提出的分散式方法在能源效率和社会成本方面优于传统算法，同时它可以满足对协作激励的需求。
引用此研究：Ramesh D. 和 Jaya T. 博士 (2025)。《使用机器学习的 WSN 中的可扩展多聚类聚合方案》，《土耳其工程杂志》
由于 WSN 中的资源有限，数据包在路由到接收器时会发生冲突，因此可以通过数据聚合消除冗余数据，从而最大限度地减少传输的数据总量并延长网络的使用寿命。最小化能耗和提高数据聚合率是 WSN 中最关键的因素。利用机器学习的可扩展多聚类聚合 (SMCA-ML) 专注于异构无线传感器网络的数据聚合方法，使用神经元作为机器学习方法中的无线传感器网络节点。机器学习方法累积传感器节点收集的捕获数据，并将累积的数据与多聚类路由集成。所提出的方法在训练之前随机生成隐藏层的阈值和输入层的权重。这会导致不稳定的输出，影响数据聚合的效率并导致较长的延迟。更重要的是，根据无线传感器网络 (WSN) 中能量消耗不均匀的特点进行了不同的阈值设置，通过在具有足够能量的远接收器中设置较小的阈值，允许数据包更快地传输。为了最大化数据聚合，能量紧张的近接收器区域采用更大的阈值。结合该算法可以实现数据融合程度高、能耗低、时延小，仿真结果表明，基于SMCA-ML的数据聚合算法相较于传统的稳定选举协议（SEP）、反向传播算法、极限学习机等算法，可以显著延长网络寿命、大幅降低能耗、提升网络能量、拓展网络性能、提高数据聚合效率。
人工智能模型对建筑空间智能辅助设计的探索
为了对AI具体的建筑模型进行全面的设计描述，将AI与建筑空间智能辅助模型深度融合，根据实际情况进行柔性设计。AI辅助生成建筑意向与建筑形态，主要支撑学术与工作理论模型，推动技术创新，进而提升建筑设计行业的设计效率。AI辅助建筑设计让每一位设计师都拥有了设计自由，同时在AI的帮助下，建筑设计能够更快更高效的完成相应的工作。在AI技术的帮助下，通过关键词的调整与优化，AI自动生成了一批建筑空间设计方案。在此背景下，通过对AI模型、建筑空间智能辅助模型的文献调研以及建筑空间的语义网络与内部结构分析，建立了建筑空间设计的辅助模型。其次，从数据源头保证符合建筑空间三维特征，在分析空间设计整体功能结构的基础上，开展基于深度学习辅助的建筑空间智能设计。最后，以UrbanScene3D数据集中选取的三维模型为研究对象，测试AI的建筑空间智能模型的辅助性能。研究结果表明，随着网络节点数量的增加，模型在测试数据集和训练数据集上的拟合度呈下降趋势，综合模型拟合曲线显示基于AI的建筑空间智能设计方案优于传统建筑设计方案；随着网络连接层节点数量的增加，空间温湿度智能得分将不断上升，模型能够达到最优的建筑空间智能辅助效果。该研究对于推动建筑空间设计的智能化、数字化转型具有实际应用价值。
SQ610RF完整手册 EN v16.pdf
3. 关于 ZigBee 网络 3.1 ZigBee 网络 - 创建和工作 ZigBee 是基于 IEEE 802.15.4 标准的无线网络，其通信发生在 2.4 GHz 频段。该网络基于网状拓扑，允许非常大的范围和高可靠性。两个网络节点（设备）之间的直接通信最大范围在开放空间中约为 100m。 ZigBee 网络中包含的设备分为三种类型： - 协调器 - 每个网络中只能有一个这样的设备。它充当所有设备的连接节点； - 路由器（中继器） - 该设备由 230VAC 供电，功能类似于传统网络路由器，其任务是转发数据包并增加网络范围； - 终端设备 - 电池供电，将数据发送到与其连接的协调器（也通过路由器）。它通常会暂时处于休眠状态，这有助于降低能耗。 ZigBee 协议内置的安全性（ISO-27001 和 SSAE16 / ISAE 3402 Type II - SOC 2 认证）确保高传输可靠性、检测和消除传输错误以及既定优先级设备之间的连接。安全措施包括： - 使用唯一密钥对对设备进行身份验证； - 移动应用程序和设备之间的加密通信； - 数据加密 - 使用 TLS 加密的 HTTPS，使用 AES-128 加密的 UDP 通道； - 分层访问控制，以防止篡改一个设备威胁整个系统。 通过使用扩频信号的无线电传输，实现了在彼此相距很近的地方工作许多设备的能力。在 ZigBee 系统中工作的设备的主要优势是双向通信和最小化能耗，这在许多情况下允许它们由化学电池（碱性电池）供电。 正确创建 ZigBee 网络的四个简单步骤：1.