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TRL软件 - 连接的车辆数据交换
在此项目中，您将与TRL软件团队合作开发最先进的模型接口和工具集，以模拟连接的车辆数据交换。将来连接的车辆将能够分享有关其位置，速度，旅程来源 /目的地和路线选择的信息。将可用的信息有可能从根本上改变当前的道路交通管制方法，您将成为实现这一未来的团队的一部分。
确保与蜂窝连接的可靠连接... - arXiv
摘要 —为了将无人机 (UAV) 整合到未来的大规模部署中，一种新的无线通信模式，即蜂窝连接无人机，最近引起了人们的关注。然而，以视距为主的空对地信道以及蜂窝地面基站 (GBS) 的天线方向图给蜂窝连接的无人机通信带来了严重的干扰问题。特别是，复杂的天线方向图和下倾天线的地面反射 (GR) 会为天空中的无人机造成覆盖漏洞和不均匀的覆盖，从而导致底层蜂窝网络连接不可靠。为了克服这些挑战，我们在本文中提出了一种新的蜂窝架构，该架构在现有的地面用户设备 (GUE) 下倾天线之上采用一组额外的面向天空的同信道天线来支持无人机。为了对下倾天线引起的 GR 进行建模，我们提出了一种路径损耗模型，该模型同时考虑了天线辐射模式和配置。接下来，我们制定了一个优化问题，通过调整上倾天线的上倾 (UT) 角度来最大化无人机的最小信号干扰比 (SIR)。由于这是一个 NP 难题，我们提出了一种基于遗传算法 (GA) 的启发式方法来优化这些天线的 UT 角度。在获得最佳 UT 角度后，我们集成了 3GPP Release-10 指定的增强型小区间干扰
电池直接连接的实验验证和仿真分析
急性腹部感染，例如穿孔腹膜炎和腹腔内脓肿可能是致命的。此外，抗菌（AMR）细菌的传播现在已成为全球一个严重的问题，这使得抗菌选择极为困难（Thompson，2022）。在2019年，据报道，全球感染AMR引起的死亡人数为495万。据报道，这些死亡人数为127万，是由于直接的AMR感染（Thompson，2022）。AMR发生率增加的原因之一是过度使用广谱抗菌剂。在细菌培养测试中，大约需要5天的时间才能完全识别病原细菌并提供抗菌易感性结果（Pardo等，2016）。因此，严重的病例通常需要使用广谱抗菌剂。这种临床状况强调了迫切需要研究快速鉴定病因生物，以选择适当的较窄的蛋白酶抗菌剂。
人类脑结构连接的母语差异
语言结构连接组的神经解剖学是通过讲特定语言的终身经历调节的吗？当前的研究比较了语言和语音生产网络的大脑白质连接，其中包括两种非常不同的语言的94个母语人群：一种印欧语 - 欧洲文字句法复杂的语言（德语）和一种基于闪族根的语言（阿拉伯语）。使用高分辨率分歧加权MRI和基于拖拉的语言网络统计数据，我们证明，德国母语者在静脉内/颞叶语言网络中表现出更强的连通性，已知与复杂的语法处理相关联。相比，阿拉伯语的母语者在语义语言区域之间的连接中表现出更强的连通性，包括左颞顶网络，以及通过后callososum callosus calloctoctoctosum callosum callosecun callosum callosect callosecun callosum calls calls calls call calls calloctoction callosum callosem callosem calloctoction callose。当前的研究表明，结构性语言连接组发展并受环境因素（例如母语的特征处理需求）的调节。
哺乳动物大脑皮层间连接的可预测性
尽管哺乳动物的大脑大小相差五个数量级，但它们具有许多共同的解剖和功能特征，这些特征转化为皮质网络的共性。在这里，我们开发了一个机器学习框架来量化加权区域间皮质矩阵的可预测程度。部分网络连接数据是通过采用一致方法生成的逆向追踪实验获得的，并辅以非人类灵长类动物（猕猴）和啮齿动物（小鼠）的投影长度测量。我们表明，这两个物种的区域间皮质网络都具有显著的可预测性。在二进制级别，对于猕猴，链接是可预测的，ROC 曲线下面积至少为 0.8。加权中和强链接的可预测准确率为 85% – 90%（小鼠）和 70% – 80%（猕猴），而这两个物种的弱链接都不可预测。这些观察结果证实了先前的观察结果，即中尺度皮层网络的形成和演化在很大程度上是基于规则的。使用本文介绍的方法，我们对所有区域对进行了归纳，为两个物种的完整区域间网络生成了样本。这对于在物种内和物种间以最小偏差进行连接组比较研究是必要的。
说明评论重新连接的车辆规则
自从我们提交评论以来，没有什么能缓解我们最初的关注。响应该局提出的提议规则制定的提前通知提交的其他评论证实了我们所说的：互联车辆有许多脆弱性，这些漏洞可以而且将被不友好的演员使用。参见，例如，福特汽车公司的评论信，BIS-2024-0005- 0047（4月30，2024），https：//tinyurl.com/2wvzz2f6（描述“可以真正构成最高潜在的国家安全风险的系统，其中包括启用软件的系统，启用了双向数据交换的系统，进行双向数据交换，进行外部互联网连接，并具有外部互联网连接，并且由不受监督或国内自身的外国对手进行控制元素。”汽车创新联盟的评论信，BIS-2024- 0005-0047（4月30，2024），https：//tinyurl.com/22djyfa5（承认，“将车辆数据传输到外国对手可能会带来国家安全风险”和“外国对手通过“无线接入点”或“越来越多的命令”命令连接到国民安全的命令的攻击的能力”美国大众集团的评论信，编号BIS-2024-0005-0047（4月30，2024），https：//tinyurl.com/3zm8knzd（“ [i]可能会试图尝试使用无线接入点或与车辆系统的有线连接以永久性……攻击。”）。
超连接的数字信托 - Telstra International
数字信任是弹性数字业务模型的基石，可确保数字生态系统内的安全，可靠和道德互动。对于CIO和首席信息安全官（CISO），该任务是启用端到端的安全姿势，流程和控制，以保护遍布公司内部和外部界限的无数平台的组织和客户资产。这包括用于为员工和客户提供的人工智能（AI）算法（AI）算法（AI）算法（AI）算法和模型的静止数据的使用。
将5G连接的车辆匹配到感知...
5G连接的自动驾驶汽车（CAVS）通过共享感应和驱动信息来帮助增强对车辆驾驶环境和合作的看法，这是一项有希望的技术，旨在避免事故并提高道路使用效率。骑士之间合作的关键问题是将通信车辆与摄像机，LIDAR等传感器捕获的车辆相匹配。不正确的车辆匹配可能会导致严重事故。虽然现在可以适用于自动驾驶汽车的厘米水平定位，但将连接的车辆匹配到感知的车辆（MCSV）仍然具有挑战性，并且很少研究。在本文中，我们有动力研究5G骑士的MCSV问题，提出和评估解决方案以弥合研究差距的解决方案。我们提出了MCSV问题，并提出了两种支持合作驾驶的MCSV方法。第一种方法是基于车辆注册号（VRN），它是识别车辆的独特之处，可以在MCSV的CAVS中共享。vrn在共享之前进行了悬浮，以保护隐私，并将与共享的车辆匹配相提并论。第二种MCSV方法基于车辆外部视图的视觉特征，该视觉特征与其他骑士共享，并将其与从视觉传感器获得以匹配感兴趣的车辆的骑士相比。开发了一个新的MCSV数据集来评估所提出方法的有效性。实验结果表明，两种方法都是可行且有用的，它们的假阳性速率非常低，这对于合作驾驶安全至关重要。