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World File Search System计算机网络
计算机网络
随着终端用户和服务提供商对网络连接的需求不断增加，网络也变得高度复杂；其生命周期管理也变得如此。自动化、数据分析、人工智能、分布式账本技术（例如区块链）和数据平面编程技术的最新进展激发了研究人员社区探索和利用这些技术实现可信自动驾驶网络（SelfDN）这一迫切愿景的希望。本着这一思路，本文提出了一个新颖的框架，以支持跨多个域的完全分布式可信 SelfDN。该框架愿景通过以下方式实现：（i）利用可编程数据平面的功能实现实时网络内遥测收集；（ii）利用 P4（作为数据平面编程语言的重要示例）和 AI 的潜力（重写）网络组件的源代码，使网络能够自动将策略意图转换为可在网络组件上执行的可执行操作；以及（iii）利用区块链和联邦学习的潜力实现域间去中心化、安全和可信的知识共享。介绍并讨论了相关用例，以证明预期愿景的可行性。获得并讨论了令人鼓舞的结果。
数据通信和计算机网络
保留所有权利。未经出版商事先书面许可或英国版权许可机构有限公司（地址：90 Tottenham Court Road, London W1T 4LP）颁发的在英国进行限制性复制的许可证，不得以任何形式或任何手段（电子、机械、影印、录音或其他方式）复制、存储在检索系统中或传播本出版物的任何部分。
数据通信和计算机网络
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计算机网络、体系结构和
摘要 深度学习已成为医疗保健行业的重要工具，有可能改变医疗服务方式并改善患者治疗效果。本综述文章重点关注个性化医疗、伦理问题和难题、未来方向和机遇、现实案例研究以及数据隐私和安全，探讨了深度学习在医疗保健领域的现有和潜在应用。个性化医疗中的深度学习有望通过更精确的诊断和个性化的治疗方法改善患者护理。然而，重要的是要考虑数据隐私等伦理问题以及算法中的偏见可能性。医疗保健领域的深度学习未来可能会更多地用于管理人口健康、预防疾病和改善弱势群体的医疗服务。案例研究给出了深度学习如何改变医疗保健行业的具体例子，从发现罕见疾病到预测患者治疗效果。然而，要充分发挥深度学习在医疗保健领域的潜力，必须解决数据质量、可解释性和法律障碍等问题。远程监控和远程医疗是两个有前途的领域，深度学习正在降低医疗费用并改善医疗服务。深度学习算法可用于实时分析患者数据，在问题恶化之前警告医疗专业人员可能出现的问题，并允许与专家进行在线讨论。最后，在将深度学习应用于医疗保健时，数据安全和隐私的重要性不容低估。为了保护患者数据并保证其负责任的使用，必须实施适当的保障措施和规则。深度学习能够通过提供更加个性化、实用和高效的护理来改变医疗保健行业。然而，为了充分实现其承诺，必须解决道德问题、困难和监管障碍。通过正确的保障措施和持续的创新，深度学习有可能显著改善患者治疗效果并降低医疗保健成本
计算机网络中的人工智能
本尼迪克特·弗雷德里克：计算机网络中的人工智能（人工智能在网络安全中的作用）硕士论文坦佩雷大学通信系统与网络硕士 2022 年 10 月 计算机网络中的人工智能 (AI) 在过去十年中不断涌现，革命性的发明在互联网领域创造了自动化和数字化。在人工智能的帮助下，计算机网络的布局以拓扑层的形式工作，添加了一个虚拟软件层，该软件层在机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 的帮助下运行人工神经网络 (ANN) 的预测算法。这篇论文描述了人工智能算法与新兴技术中人类认知行为复制之间的关系。人工智能在计算机网络中的优势包括自动化、数字化、物联网 (IoT)、数据集中化等。同时，最大的缺点是侵犯隐私和数据安全的道德问题。论文进一步讨论了人工智能使用许多安全协议（包括下一代防火墙）来防止安全违规。软件网络分析 (SNA) 和软件定义网络 (SDN) 在计算机网络中的人工智能中发挥着重要作用。本论文旨在分析人工智能算法的发展与各种新兴技术中人类认知行为的复制之间的关系。软件网络分析 (SNA) 和软件定义网络 (SDN) 是计算机网络人工智能的重要组成部分。本论文的目的是研究人工智能算法与网络安全之间的关系。本论文分析了两个主要方面，即人工智能在计算机网络中的作用以及人工智能如何帮助保护计算机网络以应对现代网络威胁。如今，安全性已成为主要关注点之一，每天生产网络都会受到数千次不同规模的攻击，如果没有配置和采取适当的网络安全措施，许多网络可能会受到损害。由于人机交互减少以及尽量减少重复任务的趋势，网络虚拟化、云计算在过去几年中呈指数级增长。当今世界的数据比几十年前更加重要，这是因为今天一切都在向数字化发展，世界各地都制定并实施了适当的信息安全政策，以确保数据的保护。欧洲有自己的通用数据保护条例 (GDPR)，该条例确保每家处理数据的公司都采取某些措施来确保数据受到保护，其中还包括实施正确的网络安全措施，以便合适的人可以访问敏感信息。本论文涵盖了人工智能对计算机网络和网络安全的全面影响。
核医学中的计算机网络
目的：本文旨在全面描述计算机网络及其如何提高核医学科的效率。方法：本文讨论了各种类型的网络，定义了特定的网络术语，并讨论了在核医学科实施计算机网络。结果：计算机网络可以作为核医学科的重要组成部分，减少在琐碎任务上花费的时间，同时允许检索和传输信息。结论：计算机网络可以彻底改变标准的核医学科。但是，单个科室的复杂性和规模将决定网络是否具有成本效益。关键词：计算机网络、LAN、WAN、以太网、ARCnet、令牌环。
计算机网络 - Quantum Internet
古典互联网在过去的五十年中出现了异常发展，从早期的一些静态节点组成的网络到Leviathan互连数十亿个设备的网络。这是通过关注原则的分离而来的，该原理将网络功能作为一组层组织，每种都通过特定的网络协议提供了一些通信功能。在本调查中，由于量子力学的奇迹，我们旨在强调将经典的互联网协议堆栈改编为量子互联网的不可能。的确，量子互联网的设计需要整个协议堆栈的重大范式转移，以利用量子纠缠和量子信息的特殊性。在这种情况下，我们首先概述了有关量子Internet协议堆栈的相关文献。然后，从此驱动的是，我们阐明了开放问题，并需要为设计有效且完整的量子互联网协议堆栈设计而做出努力。据《最好的作者所知》，对这种类型的调查是其第一个调查。从此分析中出现的是，量子互联网虽然仍处于起步阶段，但它是一种破坏性的技术，其设计需要在量子物理，计算机和电信工程之间的边界上进行跨学科的努力。
计算机网络-Archivo Digital UPM
实时流媒体的大量增长，尤其是以游戏为中心的内容，导致全球带宽消费的总体增长。某些服务看到它们在高峰消费时的质量降低，从而降低了内容的质量。这种趋势产生了与根据网络和服务条件优化图像质量有关的新研究。在这项工作中，我们在真实的多站点5G环境上提出了游戏流的用例优化。本文概述了用例的虚拟化工作流程，并提供了用于模拟的应用程序和资源的详细说明。此仿真测试了基于人工智能（AI）算法的添加，对服务的优化，从而在不同的工作条件下以良好的经验（QOE）确保内容的交付。引入的AI基于深度强化学习（DRL）算法，该算法可以灵活地适应多媒体工作流程可能面临的不同条件。也就是说，通过纠正措施调整流量比特率，以优化实时多站点方案中内容的Qoe。这项工作的结果表明了我们如何最大程度地减少内容损失，以及与没有在系统中集成的优化器的服务相比，获得具有较高比特率的高视听性多媒体质量结果。在多站点的环境中，我们在阻滞效率方面取得了20个百分点的提高，并且在阻滞损失方面也有15个百分点。