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2021年4月1日FCC概况说明*频谱的分配...
FCC事实说明书 *非联邦空间发射操作的频谱分配；修订了委员会第2部分与非联邦固定卫星服务站点通信的联邦地球站规则；以及联邦空间站的使用399.9-400.05 MHz乐队报告和命令，并进一步通知拟议的规则制定，ET案号13-115，RM-11341背景：美国有望成为太空勘探和商业化的世界领导者，许多活动越来越多地从政府转移到私营部门。 可靠的沟通是这些空间活动和美国太空行业领导的重要组成部分。 目前，商业空间发射运营商必须根据委员会规则的第5部分获得特殊临时机构（STA）的授予，以便访问每次启动操作的通信需求所需的频谱。 在2013年，委员会发布了提议的规则制定和调查通知的通知（2013 NPRM），该通知提出了几项有关商业空间发射运营的新分配，并扩大了联邦对商业卫星的访问权限，并提高了对某些频段的联邦卫星运营的灵活性。 如果采用，报告和命令以及拟议规则制定的进一步通知将是使委员会在商业空间发布期间签发频谱使用许可证的第一步。13-115，RM-11341背景：美国有望成为太空勘探和商业化的世界领导者，许多活动越来越多地从政府转移到私营部门。可靠的沟通是这些空间活动和美国太空行业领导的重要组成部分。目前，商业空间发射运营商必须根据委员会规则的第5部分获得特殊临时机构（STA）的授予，以便访问每次启动操作的通信需求所需的频谱。在2013年，委员会发布了提议的规则制定和调查通知的通知（2013 NPRM），该通知提出了几项有关商业空间发射运营的新分配，并扩大了联邦对商业卫星的访问权限，并提高了对某些频段的联邦卫星运营的灵活性。如果采用，报告和命令以及拟议规则制定的进一步通知将是使委员会在商业空间发布期间签发频谱使用许可证的第一步。
人工智能赋能的物联网：网络架构和频谱接入
摘要 — 无线设备的爆炸式增长推动了物联网 (IoT) 的发展，物联网能够通过无线通信将大量不同的“事物”互连。作为正在进行的第五代 (5G) 移动网络的一部分，这也被称为海量机器类型通信 (mMTC)。可以预见，在第六代 (6G) 移动网络的帮助下，更多复杂的设备将连接起来形成一个超互联的世界。为了实现此类物联网网络的无线接入，人工智能 (AI) 可以发挥重要作用。本文介绍了集中式和分布式 AI 物联网网络的框架。分析了不同网络架构的关键技术挑战，包括随机接入和频谱共享（频谱接入和频谱感知）。介绍了基于深度强化学习 (DRL) 的策略，并利用基于神经网络的方法来有效实现频谱接入和频谱感知等系统过程的 DRL 策略。我们还讨论了可以在物联网网络中用于进行 DRL 的不同类型的神经网络。
非正交多址接入的 AI 增强型协作频谱感知
许多最先进的技术被用来提高频谱效率，其中认知无线电和多址接入是最有前景的技术。在认知无线电通信中，频谱感知是最基本的部分，其准确性对频谱利用率有重大影响。此外，由于复杂的无线电环境，多用户CSS已被提出作为一种完善的解决方案。NOMA作为5G中的一项基本技术，在提高频谱效率和承载大规模连接方面具有巨大的前景。在本文中，我们为NOMA提出了一种新颖的CSS框架，以进一步提高频谱效率。考虑到NOMA复杂的物理层实现，我们引入了一种基于AI的解决方案，以良好的准确率和可接受的复杂度协同感知频谱。数值结果验证了我们提出的解决方案的有效性。
在室温下频谱可调超快的长波红外检测
摘要：由于成本效益和易于操作，室温长波红外（LWIR）检测器比低温溶液优先。当前未冷却的LWIR探测器（例如微量体计）的性能受到降低的灵敏度，缓慢的响应时间和缺乏动态光谱可调性的限制。在这里，我们提出了一个基于石墨烯的有效室温LWIR检测器，利用其可调的光学和电子特性，具有高检测性和快速响应时间。固有的弱光吸收可以通过与光腔耦合的图案化石墨烯上的狄拉克等等离子增强。通过不对称载体生成环境，通过Seebeck效应将吸收的能量转化为光伏。此外，通过静电门控实现8-12μmLWIR带中的动态光谱可调性。拟议的检测平台铺平了新一代未冷却的基于石墨烯的LWIR光电探测器，用于诸如分子传感，医学诊断，军事，安全和空间之类的广泛应用。关键字：红外探测器，石墨烯，二维材料，狄拉克等离子，光热效应
主动情绪音乐表演时的脑电图频谱特征
摘要：关于音乐演奏者有意表达情绪的神经相关性的研究仍然有限。在本研究中，我们试图评估音乐家的脑电图模式，这些音乐家被要求演奏简单的钢琴乐谱，同时操纵他们的演奏方式来表达特定的对比情绪，并在唤醒度和效价量表上自我评价他们所反映的情绪。在情绪演奏任务中，参与者被要求即兴创作变奏，以传达目标情绪。相比之下，在中性演奏任务中，参与者被要求精确地演奏相同的乐曲，以获得控制演奏过程中运动和感觉激活一般模式的数据。信号的频谱分析是作为初始步骤应用的，以便能够将研究结果与更广泛的音乐情感研究领域联系起来。情绪演奏与中性演奏的实验对比被用来探索与不同情绪状态相关的大脑活动模式。情绪和中性演奏任务在意向转移情绪唤起状态和效价水平方面存在很大差异。在苦恼/兴奋和中性/沮丧/放松演奏之间观察到脑电图活动的差异。
统计和频谱相似的变幅载荷下结构的疲劳寿命评估
新的疲劳寿命预测框架可在统计和频谱相似的不规则变幅载荷下为缺口梁模型提供更好的寿命预测。它通过修改应力-振幅历史的概率密度函数，使累积损伤规则能够解释载荷序列效应，方法是 (1) 基于雨流计数算法识别过载；(2) 分析表征过载延迟效应；(3) 使用过载振幅率表征校正损伤规则。将根据实验获取和合成生成的载荷时间历史估计的疲劳寿命与根据定性再现物理实验中疲劳寿命的模拟生成的疲劳寿命进行比较。预测精度的显著提高优于 Palmgren-Miner 规则和基于功率谱的寿命估计。对现场加速度数据的演示应用证实了其可用于在役结构健康监测和损伤预测。该框架不需要预先了解所施加的负载，并且可以应用于具有已知结构和缺陷特性的其他工程结构。
基于频谱脑电波比率指数评估心理参与程度：系统评价
摘要：背景：本综述系统地研究了用于评估人类精神参与的脑电图衍生比率指数的科学文献，以推断它们是什么、如何定义和使用它们以及它们的最佳应用领域是什么。（2）方法：根据系统评价和荟萃分析的首选报告项目 (PRISMA) 指南进行审查。（3）结果：从搜索查询中，共得到 82 篇文档。大多数 (82%) 被归类为与精神紧张有关，而 12% 被归类为与感觉和情绪方面有关，6% 与运动有关。使用的脑电图电极蒙太奇在 13% 的文档中为低密度，6% 的文档中为高密度，81% 的文档中为极低密度。用于计算参与指数的最常用电极位置是额叶和前额叶皮层。总体而言，发现了 37 种不同的参与指数公式。它们都不能直接与特定的应用领域相关。（4）结论：这些指标的定义缺乏标准化，无论是在考虑的频带中还是在利用的电极中。未来的研究可能侧重于开发具有独特定义的指标，以监测和描述心理参与。
通过定量结构特性（QSPR）分析探索药理学性状的基于频谱的描述
研究以定量结构性质关系（QSPR）分析为中心，重点是各种图能量，研究了诸如Me-氯喹酮，Sertraline，Sertraline，Niclosamide，Tizoxanide，Pha-690509，Irricasan，Emricasan，Emricasan和Sofosbuvir等药物。采用计算建模技术，旨在发现这些药物的化学结构及其独特特性之间的相关性。结果阐明了结构特征和药理学特征之间的定量关系，从而提高了我们的预测能力。这项研究显着，通过对这些药用化合物的结构质质连接提供基本见解，从而有助于药物发现和设计。值得注意的是，某些基于光谱的描述符，例如正惯性能，邻接能量，算术几何能，第一个Zegrab能量和谐波指数，表现出高于0.999的强相关系数。相反，众所周知的描述符，例如扩展的邻接，拉普拉斯和无价的拉普拉斯光谱半径，以及第一个和第二个Zagreb estrada指数的性能较弱。文章强调了图形能量和线性回归模型的应用，以有效预测药理特征，通过阐明分子结构与药理特征之间的关系来有效地增强药物发现过程并帮助有针对性的药物设计。
rubrik nas云直接用于IBM频谱量表（GPFS）
IBM频谱量表（GPFS）为世界上一些最苛刻的计算环境提供动力，从而在数千个节点上管理多核数据集，以进行关键任务 - 关键任务操作。从开创性的研究和金融交易到敏感的医疗保健记录，组织信任GPFS可以满足其高性能计算需求。这些环境可以存储大量敏感的研究数据，个人身份信息以及需要保护的知识产权。虽然GPFS在高性能数据访问和管理方面擅长，但这些环境面临着一个关键的挑战：保护高度敏感信息的大量量。
根据频谱、复杂性和临界性特征确定脑电图中的意识状态
本研究基于当代的提议，即不同的意识状态可以通过神经复杂性和临界动力学来量化。为了检验这一假设，研究旨在使用复杂性和临界性框架中的非线性技术以及功率谱密度来比较三种冥想条件的电生理相关性。30 名冥想熟练的参与者在一个会话中接受了 64 通道脑电图 (EEG) 测量，该会话包括无任务基线休息（闭眼和睁眼）、阅读条件和三种冥想条件（无思绪空虚、存在监测和集中注意力）。使用临界理论（去趋势波动分析、神经元雪崩分析）、复杂性度量（多尺度熵、Higuchi 分形维数）和功率谱密度的分析工具对数据进行了分析。对比了任务条件，并比较了效果大小。应用偏最小二乘回归和受试者操作特性分析来确定每个测量的判别准确度。与闭眼休息相比，冥想类别空虚和集中注意力显示出更高的熵值和分形维数。在所有冥想条件下，长程时间相关性均下降。集中注意力和阅读的临界指数值最低。伽马波段（0.83-0.98）、全局功率谱密度（0.78-0.96）和样本熵（0.86-0.90）的判别准确率最高。确定了不同冥想状态的电生理相关性，并确定了非线性复杂性、关键大脑动力学和光谱特征之间的关系。冥想状态可以用非线性测量来区分，并通过神经元复杂程度、长程时间相关性和神经元雪崩中的幂律分布来量化。