委员会将作为自动驾驶汽车的监管框架进一步发展,首先允许2025年批准具有自动停车系统的无限系列车辆和更多用例(例如,HUB-TO-HUB运输运输)于2026年确保其安全性。此外,委员会将制定精致的规则,以更好地支持广告(自动驾驶系统)和ADAS(高级驾驶员辅助系统)测试。在欧洲公共道路上测试创新的ADA和ADS技术通常需要基于豁免国家规则的许可,这需要在不同的会员国进行多个批准。委员会将在2026年初提出统一的入学批准程序,以促进欧盟开放道路上的所有ADA和广告测试。
深度神经网络(DNN)一直处于机器学习(ML)和深度学习(DL)(DL)的最新突破的最前沿。dnns越来越多地用于各种任务,从对卫星图像的地球观察和分析到医学诊断和智能聊天机器人。在这些进步方面的主要贡献是培训数据,计算资源和框架的丰富性,可以在范式中有效地培训越来越多,更复杂的DNN,该范式被称为分布式DL,尤其是分布式培训,这是该博士学位的重点。在分布式培训中,数据和计算分布在几个工人中,而不是单主培训,其中数据和计算都驻留在单个工人上。在这种设置中,分布式培训可以帮助克服单主训练的局限性,例如内存限制,计算瓶颈和数据可用性。但是,分布式培训带来了许多需要仔细解决的挑战,以便具有有效利用它的系统。这些挑战包括但不限于工人中计算和数据的有效分布,Straggler工人在集群中的统计(与其他工人相比,在计算步骤中大大落后于工人),尤其是在同步执行的工作,以及工人之间的交流和同步。这意味着系统应在计算和数据维度上提供可伸缩性。另一方面,从编程和可用性的角度来看,使用分布式培训范式通常需要了解分布式计算原理和具有分布式和数据密集型计算框架的经验以及对单霍斯特培训使用的代码进行重大更改。此外,随着训练A DNN涉及几个步骤和阶段(例如,数据准备,超参数调整,模型培训等。),希望可以重复使用彼此不同步骤的计算结果(例如,在高参数调谐试验中学习的权重,以便改善训练时间,以便在高参数调整试验中学习的权重)。最后,当开发更大,更复杂的DNN时,我们还需要了解每个设计选择的贡献。本博士学位论文的贡献解决了上述挑战,并共同优化了大规模的DNN培训,使其更易于访问,高效和计算可持续性,同时又可以在ML/DL工作流中延长冗余,并为进行消水研究提供了有用的工具。
在开发可靠的脑部计算机界面(BCIS)方面,一个重大挑战是在获得的脑信号中存在伪影。这些文物可能会导致错误的解释,模型拟合不佳以及随后的在线绩效降低。此外,在家庭或医院环境中的BCIS更容易受到环境噪音的影响。伪影处理程序旨在通过过滤,重建和/或消除不良信号污染物来减少信号干扰。虽然在概念上且在很大程度上是无可争议的,但在BCI系统中是必不可少的,合适的人工处理应用程序,在某些情况下仍未解决,并且在某些情况下可能会降低性能。使用这些程序的大多数BCI研究中仍未探索的潜在混杂是缺乏在线使用(例如在线平价)的均等。此手稿比较了使用整个数据集的经常使用的离线数字过滤和在线数字过滤方法之间进行分类性能,在线数字过滤方法中,将对闭环控制过程中将使用的分段数据时期进行过滤。在BCI试点研究中招收的健康成年人样本(n = 30)中,旨在整合新的通信界面,在与在线奇偶校验过滤时,模型性能有很大的好处。在线模拟这项研究中的条件上表现出相似的性能,但在线均等的方法似乎没有任何弊端。
摘要 - 在当前的分子通信(MC)系统中,在纳米级进行计算操作仍然具有挑战性,限制了它们在复杂场景中的适用性,例如自适应生化控制和先进的纳米级传感。为了克服这一挑战,本文提出了一个新颖的框架,该框架将计算无缝整合到分子通信过程中。该系统可以通过将数值分别编码为每个发射机发出的两种类型的分子来分别表示正值和负值,从而启用算术操作,即添加,减,乘法和除法。特别是,通过传输非反应性分子来实现添加,而减法采用在传播过程中相互作用的反应性分子。接收器解调分子计数以直接计算所需的结果。对位错误率(BER)的上限的理论分析和计算模拟确保了系统在执行复杂算术任务时的鲁棒性。与传统的MC方法相比,所提出的方法不仅在纳米级的基本计算操作中,而且为智能,自主分子网络奠定了基础。
在过去的十年中,对通信,自动化,计算,传感和定位领域中的连接和自动化车辆(CAV)(CAV)(CAV)以及相关的启用技术引起了人们的兴趣。的确,骑士有望彻底改变未来的运输和生活质量。通过利用新型的效率空气接口,不同的无线电访问技术以及破坏性的网络软件技术和边缘 /云计算解决方案,第五代(5G)的位置,以确保超低延迟,以确保超高可靠性,良好的可靠性工具和高数据率的工具工具(V2x)(V2x)。车辆生态系统的复杂性和独特性,所涉及的利益相关者和标准开发组织的种类,设想的CAV应用的不断发展的本质,以及在5G支持的V2X中吸引研究社区的众多活动,这是该特殊问题的主要动机之一,旨在集中这一问题。本期《未来互联网杂志》本期中包含的论文提供了5G V2X通信和网络领域中新兴主题的全面概述。更详细地说,它们涵盖了从第三代伙伴关系项目(3GPP)5G和V2X架构增强功能到物理层编码技术和无线电访问技术,同时考虑与网络编排和本地化相关的问题。其中一些还报告了最近结束的持续协作研究项目的成就。此外,收集的论文本质上是异质的,这是特殊问题的主要优势之一:它们从技术上是合理的理论分析和及时的建筑设计贡献到算法设计和实践贡献。尤其是,在涉及各个领域的专家审阅者的严格审查过程之后,总共接受了来自行业和学术界的作者,共有六本出色的原始研究论文,这些论文已被接受。第一篇论文[1]剖析了与跨境和多运营商V2X部署相关的主要挑战,重点是三个代表性的合作,连接和自动化流动性(CCAM)服务:电视操作驾驶,自动驾驶和预期合作的高度限制图和分配的高度验证图和分配。增强漫游方案,间边缘云协调机制,网络切片选择和服务质量
2022年最常见的民用无人机应用程序是娱乐使用。但是,事实证明,它们对人类无法以安全且效率的方式进行的操作至关重要[1]。世界上无人机的数量每年增长13%,许多研究重点是提高其运营能力。他们的性能正在不断提高,它们是越来越多的应用程序的最佳解决方案。他们目前是基础架构监控,区域扫描,紧急交付服务和其他应用程序的最相关和成本效益的解决方案。它们也可以通过监视和喷洒田野,进行运输,以帮助限制城市中心的拥塞,以监视安全摄像机无法使用或更昂贵的地区,用于电信目的,以及将媒体和娱乐作为便宜的航空摄像机或创建新节目的地区,以帮助限制城市中心的交通,以帮助限制田野,以帮助限制田野的交通,以帮助限制。 他们还可以在智能城市中发挥重要作用,并在物联网(IoT)系统或无线传感器网络(WSN)中使用[2]。 uas由用于操作无人机及其通讯方式的所有组件组成。 以最简单的形式,一个UAS包括一个无人机和GC,但是高级系统可以包括其他参与者,例如UTM系统和中间地面站,用于管理不同无人机和最终用户之间的通信。 由于UAS的特征,大多数通信链接都是无线的。 如图2所示,UAS具有三个主要通信轴。 第二轴是在受控领空飞行时在UAS和UTM系统之间。。他们还可以在智能城市中发挥重要作用,并在物联网(IoT)系统或无线传感器网络(WSN)中使用[2]。uas由用于操作无人机及其通讯方式的所有组件组成。以最简单的形式,一个UAS包括一个无人机和GC,但是高级系统可以包括其他参与者,例如UTM系统和中间地面站,用于管理不同无人机和最终用户之间的通信。由于UAS的特征,大多数通信链接都是无线的。如图2所示,UAS具有三个主要通信轴。第二轴是在受控领空飞行时在UAS和UTM系统之间。首先,任何无人机和地面控制站(GCS)之间都有链接,命令,遥测,视频和其他特定于任务的数据都会传输。这些链接可以在物理或逻辑上分离,因为这些不同类型的数据并非总是在同一通道上发送。遥测信息从UAV或GCS发送到UTM系统,以监视流量和组织空间。反过来,UTM系统广播紧急地理围区,并根据其权威水平,向特定的无人机或GC发送传达建议或直接轨迹修改。最后,第三种通信发生在两个无人机之间。他们可以交换环境信息或用作路由器,以将数据传输到远程GCS或UTM。安全目标将根据传输信息的敏感性而有所不同。本文档审查了文献,以通过不同的加密技术来保护运输层以实现这些安全目标。
国防部数十年来一直使用商业SATCOM服务来支持其在世界各地的运营,以完成各种任务。例如,军事服务使用商业SATCOM来支持军事力量的指挥和控制,例如移动船只或车辆。商业公司开发,建造和推出提供这些服务的卫星,包括语音,数据和其他类型的连接性。DOD用户除了少数例外,还需要通过与SATCOM提供商签订合同的商业卫星通信办公室(CSCO)购买这些服务。国防部报告在过去十年中,通过CSCO采购了超过85%的商业SATCOM能力。就像现有的军事SATCOM一样,国防部目前的大部分商业卫星都通过Geo中的卫星。图3显示了国防部在商业卫星上的支出,逐个轨道在2023财政年度为7.88亿美元。
2018年开学年至2024年至2024年文凭/信息与通信技术学士学位(https://hbook.westernsydney.edu.au/programs/diploma-bachelor-bachelor-formination-bachelor-formation-ingrumations-informations-ingrumentions-communications-communications-technology/)in 2018至2024年至2024年至2024年 - 7138年的信息和通信技术(信息) hbook.westernsydney.edu.au/programs/diploma-information-information--communications-technology-extended-ict/)2018年开始年至2024年 - 6040信息和通信技术文凭/信息系统学士学位 communications-technology-bachelor-information-systems/) For Commencement Year 2018 to 2024 - 7140 Diploma in Information and Communications Technology Extended - Information Systems (https://hbook.westernsydney.edu.au/programs/diploma-information- communications-technology-extended-information-systems/) For Commencement Year 2018 to 2024 - 7163 Diploma信息和通信技术(https://hbook.westernsydney.edu.au/programs/diploma-information-information-communications-technology/)
全球改善营养联盟(GAN)是一个位于瑞士的基金会,该基金会于2002年在联合国启动,以应对营养不良造成的人类苦难。与政府和企业合作,我们旨在改变食品系统,以便他们为所有人提供更多营养食品。收获,我们相信每个人都应该获得营养食品。我们认识到粮食不安全感的复杂,多样化的性质,因此定制了我们的解决方案,以满足不同社区的独特需求。没有“一定大小的所有”方法;取而代之的是,我们建立联盟并实施灵活的循证计划,以可持续扩展的方式解决粮食不安全。通过与政府,企业(本地和全球)以及民间社会组织的合作伙伴关系,获得了收益的影响。我们的工作包括:对食品系统中的主要参与者的技术,财务和政策支持;研究和证据生成,以告知可持续的高影响力干预措施;通过影响和计划结果的证据对更广泛的食品政策和实践的影响。与我们的全球合作伙伴网络一起,我们正在努力建立营养不良的可持续解决方案,创造一个世界上所有人都可以使用营养食品的世界。总部位于瑞士日内瓦,Gain在营养不良的国家设有办事处:孟加拉国,贝宁,埃塞俄比亚,印度,印度尼西亚,肯尼亚,肯尼亚,莫桑比克,尼日利亚,巴基斯坦,兰旺达,兰旺达,坦桑尼亚和乌干达。为了支持这些国家的工作,我们在荷兰,英国和美国设有代表办事处。