当前正在使用的密码算法。为了解决这个问题,许多研究组织,学术机构和公司正在积极开发量子安全通信技术,以确保我们的通信和数据存储系统的安全性。该会议的目的是提高人们对一般量子技术的认识,尤其是量子通信,将来自学术界,研究机构,行业,初创企业和政府组织的国家和国际专家汇集在一起,致力于开发量子技术。这些技术的用户在各个部门中。国防服务,银行业和金融科技行业,电信/ICT部门还受邀加强通信基础设施的安全性,以抵抗量子计算机构成的威胁。
摘要。针对 COVID-19 等流行病的生物医学仪器和管理平台正在迅速采用支持物联网的医疗设备 (IoMT)。量子密钥分发 (QKD) 也被认为是应用顶级互联网战略的基本原理、工具、方法和思想,特别是在医疗保健和医疗领域。然而,使用 QKD 的高效端到端验证系统解决了协议的安全问题并简化了整个流程。因此,尽管成本可能会增加和出现错误的可能性,但必须实施一种新系统,使数据传输顺畅而不损害其完整性。当存在额外的传感器和设备并且需要更多能量来处理它们时,可以使用更有效的算法来降低功耗。
使用条款本文从哈佛大学的DASH存储库下载,并根据适用于其他已发布材料(LAA)的条款和条件提供,如https://harvardwiki.atlassian.net/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/ngy/ngy/ngy5ngy5ndnde4zjgzndnde4zjgzntc5ndndndgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgiamsfyytytewy
摘要 目标:为严重运动障碍患者开发脑机接口 (cBCI) 理想情况下依赖于最终用户和其他利益相关者(如护理人员和研究人员)之间的密切合作。意识到这些群体之间可能存在的意见分歧对于开发可用的 cBCI 和访问技术 (AT) 至关重要。在本研究中,我们比较了潜在 cBCI 用户、他们的护理人员和 cBCI 研究人员对以下方面的意见:(1) 用户希望用 cBCI 控制哪些应用程序;(2) 用户喜欢使用哪些心理策略来控制 cBCI;(3) 用户希望在临床轨迹的哪个阶段了解 AT 和 cBCI。方法:我们收集了 28 名闭锁综合征患者、29 名护理人员和 28 名 cBCI 研究人员的数据。问卷配有动画视频来解释不同的 cBCI 概念,并评估了这些概念的实用性。结果:三组人对最理想的 cBCI 应用的看法一致,但对心理策略和了解 cBCI 的时间存在分歧。动画视频被认为是向最终用户和其他利益相关者解释 cBCI 和心理策略的清晰且有用的工具。结论:利益相关者之间对于用户喜欢使用哪种心理策略以及他们希望何时了解 cBCI 存在明显分歧。为了推进 cBCI 的开发和临床实施,有必要将研究议程与最终用户和护理人员的需求相结合。
摘要 - 量子交换机(QSS)服务量子通信网络中量子端节点(QCN)提交的请求,这是一个具有挑战性的问题,这是一个挑战性的问题,由于已提交请求的异构保真要求和QCN有限的资源的异质性保真度要求。有效地确定给定QS提供了哪些请求,这是促进QCN应用程序(如量子数据中心)中的开发。但是,QS操作的最新作品已经忽略了这个关联问题,并且主要集中在具有单个QS的QCN上。在本文中,QCN中的请求-QS关联问题是作为一种匹配游戏,可捕获有限的QCN资源,异质应用程序 - 特定的保真度要求以及对不同QS操作的调度。为了解决此游戏,提出了一个量表稳定的request-QS协会(RQSA)算法,同时考虑部分QCN信息可用性。进行了广泛的模拟,以验证拟议的RQSA算法的有效性。仿真结果表明,拟议的RQSA算法就服务请求的百分比和总体实现的忠诚度而实现了几乎最佳的(5%以内)的性能,同时表现优于基准贪婪的解决方案超过13%。此外,提出的RQSA算法被证明是可扩展的,即使QCN的大小增加,也可以保持其近乎最佳的性能。I. i ntroduction量子通信网络(QCN)被视为未来通信技术的支柱,因为它们在安全性,感知能力和计算能力方面具有优势。QCN依赖于Einstein-Podolsky-Rosen(EPR)的创建和分布,这是遥远QCN节点之间的纠缠量子状态[1]。每个EPR对由两个固有相关的光子组成,每个光子都会转移到QCN节点以建立端到端(E2E)纠缠连接。然而,纠缠光子的脆弱性质导致指数损失,随着量子通道(例如光纤)的行驶距离而增加。因此,需要中间量子中继器节点将长距离分为较短的片段,通过对纠缠的光子进行连接以连接遥远的QCN节点[2]。当此类中继器与多个QCN节点共享多个EPR对以创建E2E连接时,它们被称为量子开关(QSS)。
摘要 - 机器人技术,高级通信网络和人工智能(AI)的融合具有通过完全自动化和智能运营来转变行业的希望。在这项工作中,我们为机器人介绍了一项新颖的共同工作框架,该框架将面向目标的语义通信(SEMCOM)统一使用在语义意识网络下的生成AI(Genai)代理。SEMCOM优先考虑机器人和网络之间有意义的信息的交换,从而减少了开销和延迟。同时,Genai-Agent利用生成的AI模型来解释高级任务指令,分配资源并适应网络和机器人环境中的动态变化。以新的自主性和智能级别的范围范式引起了这种代理驱动的范式,从而使网络机器人的复杂任务可用于最少的人类干预。我们通过多机器人异常检测用例模拟来验证我们的方法,其中机器人检测,压缩和传输相关信息进行分类。仿真结果证实,SEMCOM在保留关键语义细节的同时大大降低了数据流量,并且Genai-Agent确保了任务协调和网络适应。这种协同作用为现代工业环境提供了强大,高效且可扩展的解决方案。索引术语 - ai-native网络,生成AI代理,网络工作机器人技术,语义通信,变分自动编码器,工作流程
摘要信息和无线通信技术的快速发展,以及最终用户数量的大幅度增加使无线电频谱比以往任何时候都更加拥挤。此外,随着电磁环境正在发展并变得越来越复杂,提供稳定且可靠的服务是具有挑战性的。因此,迫切需要更可靠和智能的通信系统,以提高频谱效率和服务质量以提供网络资源的敏捷管理,从而更好地满足未来无线用户的需求。特别是自动调制识别(AMR)在大多数智能通信系统中起着至关重要的作用,尤其是随着软件定义无线电(SDR)的出现。AMR是在认知无线电(CR)中执行频谱传感的一项必不可少的任务。多亏了深度学习(DL)应用中的显着进步,已经提供了新的和强大的工具,可以解决该领域的问题。因此,今天,将DL模型整合到AMR中已引起了许多研究人员的关注。这项工作旨在提供针对单输入单输出(SISO)和多输入多输出(MIMO)系统的最新机器学习(ML)AMR方法的全面最新审查。此外,将确定每个模型的体系结构,并在规范和性能方面进行详细的比较。最后,提供了开放问题,挑战和潜在的研究方向的概述以及讨论和结论。
戴安·王(Dian Wang)。基于光伏能量的微电网,用于为电动汽车站充电:与智能电网通信的充电和放电管理策略。电力。Decologie deCompiègne大学,2021年。英语。nnt:2021 comp2584。tel-03292806
即使对于服务区域内的人,覆盖范围的可靠性在地理上受到陆地基础设施的限制。然而,降低卫星制造和部署成本已加速了将广阔的星座推向低地轨道(LEO),提供了提高的信号质量,更高的数据速度和更具成本效益的终端硬件。通过利用Leo卫星星座,D2D技术可以在没有地面基础设施的情况下进行通信,克服偏远地区的覆盖范围限制。几项关键的技术创新已经实现了D2D通信。高级波束形成技术[26]允许精确的信号专注于特定地理区域,增强信号质量并减少干扰。软件定义的有效载荷[25]提供动态频谱分配,可实时适应不同的用户需求和监管要求。增强的电力管理系统[33]具有延长卫星寿命并提高了能量效率。组件小型化和终端技术进步使标准智能手机和IoT设备能够直接与卫星通信。这些新事物共同克服了传统的障碍,例如信号衰减和设备兼容性,促进了无接缝的D2D通信并提高了全球连通性。除了技术进步外,监管进步还起着至关重要的作用。FCC拥有高级移动网络运营商 - 卫星网络运营商(MNO-SNO)频谱共享框架,从而可以在陆地和卫星网络之间更好地集成[29]。通过允许卫星操作员从MNOS租赁Spectrum,FCC的框架促进了动态和竞争性的卫星服务,推动MNOS和SNOS之间的和谐,并促进了多租户Leo卫星网络[39]。这样的频谱共享策略可以为最终用户提供更大的灵活性和协调性。表1总结了商业领域中关键D2D部署的状态。我们根据直接到X定义D2D通用的“类型”,其中X采用