摘要除了长时间的重新布线外,大脑中的突触还会受到在更快的时间表上发生的显着调制,这些时间尺度赋予了大脑的其他处理信息。尽管如此,大脑的模型像复发性神经网络(RNN)经常在训练后冻结了权重,依靠在神经元活动中存储的内部状态来保存与任务相关的信息。在这项工作中,我们研究了仅依赖于推理过程中突触调制的网络的计算潜力和产生的动力学,即过程与任务相关信息,多塑性性网络(MPN)。由于MPN没有复发连接,因此这使我们能够仅由突触调制量研究计算能力和动态行为。MPN的一般性允许我们的结果适用于从短期突触可塑性(STSP)到较慢的调制,例如Spike Time依赖性可塑性(STDP)等较慢。我们彻底检查了经过基于集成任务的MPN的神经种群动力学,并将其与已知的RNN动力学进行了比较,发现两者具有根本不同的吸引子结构。我们发现动态上的上述差异使MPN在几个与神经科学的测试上的表现都优于其RNN对应物。在一系列神经科学任务中训练MPN,我们发现其在这种设置中的计算功能与通过复发连接计算的网络相当。总的来说,我们认为这项工作证明了通过突触调制的计算可能性,并突出了这些计算的重要基线,以便可以在类似大脑的系统中识别它们。
征文 – IEEE ICCET 2025 主题:下一代多址网络的多维调制过去十年见证了数据吞吐量和连接节点数量的大幅增加,最近的研究也预示了下一代多址网络的这些增长。这些巨大的增长无疑将导致对频谱效率和能源效率日益严格的要求。为了满足这两个要求,多维调制,例如索引调制、基于媒体的调制、基于RIS/反射调制、OTFS和子载波数调制,近年来引起了研究人员的关注。与传统的幅度相位调制方案不同,稀疏调制除了经典的幅度相位星座图之外,还采用了一个或多个调制维度,从而形成更高维的调制方案,这在适当的系统配置下大大提高了频谱效率。通过多维调制,只有一部分媒体资源或功能块会被激活,以形成独特的激活模式。因此,除了由数据星座符号调制的比特流之外,激活模式本身还可用于调制额外的比特流。作为一个处于起步阶段的范例,仍有大量开放的研究问题等待解决,进一步的研究活动对于最终推动稀疏调制进入实际实施阶段至关重要。除了理论研究外,还需要解决实际实施的问题。鉴于上述将多维调制应用于 6G 通信的优势以及剩余的研究问题,本专题旨在汇集来自不同背景的学术界和工业界的顶尖研究人员,以吸引原创和高质量的出版物,解决与多维调制相关的理论和实践问题。鼓励在会议、研讨会或研讨会论文集上发表的论文的扩展版本供考虑。感兴趣的主题我们欢迎涉及以下领域的投稿,但不限于此: 人工智能和学习技术辅助多维调制 大规模 MIMO 和可重构智能表面 (RIS) 辅助多维调制 毫米波中的多维调制、太赫兹和光无线通信 水下光/声通信的多维调制 距离感知和空间频率相关的多维调制 高移动性的多维调制 多维调制的物理安全和保密相关问题 多用户和协作中继网络中的多维调制 基于多维调制的通信系统的性能分析
紧凑型和高速电光调节器在各种大规模应用中起着至关重要的作用,包括光学计算,量子和神经网络以及光通信链路。常规的电折射量器调节剂Suchassilicon(SI),III-VandGrapaPheneSissufferFromaFundAmentalTradeOffbetBetBetBetBetBetBetBetBetBetBetBetBetBetBetBetBetBetBetBetBetBetBetBetBetBetBetBetBetBetBetBetBetBetBetBetbetBetBetBetBetBetBetBetBetbetBetBetBetBetBetWeendevicElength和光损失限制了他们的缩放功能。高插条环谐振器被用作合并强度调节器,但是由于与相移相关的高插入损失,它们对相位调制的使用受到限制。在这里,我们表明,高核谐振器可以通过同时调制折射率的真实和虚构部分,从而在相同的程度上,即1 N
因此,检测范围和对误报的免疫力都可以显著提高。SafeFlame 3 IR 探测器可以在不到 5 秒的时间内检测到 60 米(200 英尺)范围内 0.1 平方米(1 平方英尺)的汽油锅火焰。SafeFlame 的 IR3 探测器设计为忽略所有环境中存在的恒定背景红外辐射。相反,它测量火焰辐射的调制部分。当暴露于调制的非火焰红外辐射时,IR 和 UV/IR 探测器更容易出现误报,而 IR3 探测器对误报的免疫力更强。
ASR6601是一般LPWAN无线通信SoC,具有集成的RF收发器,调制解调器和32位RISC MCU。MCU使用ARM CHINA STAR MC1处理器,具有48 MHz操作频率。RF收发器的频率覆盖率从150 MHz到960 MHz。调制解调器支持LPWAN用例的LORA调制,以及(G)FSK调制的传统用例。调制解调器还支持TX和(G)MSK调制中的BPSK调制。使用ASR6601设计的LPWAN无线通信模块为LPWAN应用程序提供了超长范围和超低功率通信。
关于能量循环的开创性研究表明,在没有温度偏见的情况下,如何产生能量流[1-13]。这种原理可以可能应用于建立纳米级的能量矩形[6]。从理论的角度来看,能量传输通常与声子相关,但是与单个部分相比,这些集体激发更难以操纵[6,14]。先前的研究利用了非线性相互作用[4],Athermal Baths [2],绝热调制[5]或量子浮球系统[15]提供的机会。使用奇偶校验的超材料和非平衡构成的结合,我们最近的工作[16]揭示了新的矩形原理,这些原理表现为网络系统中站点之间的定向能量流。与许多以前的研究集中在两个直接连接的终端之间的运输[4]或通过不对称段[2-4]不同,我们的设置将所有节点及其连接置于均等的基础上[11-13],因此使将直径研究扩展到具有复杂拓扑和差异的网络。基于我们最近的工作[16],在这里我们研究了增加的时间周期调制的效果。我们的模型系统是一类春季网络,每个质量都受到时间调节的洛伦兹力[17,18],并浸入活性浴中[19]。使用数值计算,我们表明,时间调制的系统能够纠正节点和浴室之间的能量漏。换句话说,尽管没有温度偏见,但我们的模型仍可以充当多体能泵。调制因此扩展了工具 -作为比较,我们以前的未调制系统[16]支持站点之间的净能量传输,而不是在地点和浴室之间进行净能传递。
摘要:Grossberg的自适应共振理论的两个通用功能原理解密了所有生物学习和自适应智能的脑法规。低水平表示,这些规则整合了上下文配置的高级长期痕迹。这些普遍的编码原理导致在所有生物物种(从Aplysiae到灵长类动物)中建立了持久的脑签名。根据原始代码和大脑上下文调制的一些相关的经验发现,在本概念论文中重新审视了它们,突出了Grossberg的开拓性洞察力的潜力和开发理论解决方案的潜力,用于发育和认知机器人的智能解决方案。
摘要:Grossberg的自适应共振理论的两个通用功能原理解密了所有生物学习和自适应智能的脑法规。低水平表示,这些规则整合了上下文配置的高级长期痕迹。这些普遍的编码原理导致在所有生物物种(从Aplysiae到灵长类动物)中建立了持久的脑签名。根据原始代码和大脑上下文调制的一些相关的经验发现,在本概念论文中重新审视了它们,突出了Grossberg的开拓性洞察力的潜力和开发理论解决方案的潜力,用于发育和认知机器人的智能解决方案。
基于当时可用的最高性能消费技术 一些早期的英国 STB 只能支持 2K 模式 通过重复使用通用模块最大限度地缩短开发时间/降低成本 DVB-S 于 1993 年 12 月获得批准 单载波 QPSK 模式 单一传输流 DVB-C 于 1994 年 3 月获得批准 具有 4、16 和 64QAM 模式的单载波 单一传输流 DVB-T 于 1995 年 12 月获得批准 具有 4、16 和 64QAM 的 2K 和 8K COFDM 使用分级调制的两个传输流