2020年人工智能的认知神经基础白皮书.pdf

为了解决无线网络应用需求与日益稀缺的频谱资源之间的矛盾，出现了认知无线网络技术。 根据无线网络节点的特点，结合多种混合控制策略，提出了一种具有监控机制的多优先级双时钟概率检测CSMA（MPCPD-CSMA）协议。 现场可编程门阵列（FPGA）硬件电路首次用作实验研究平台。 认知无线网络MAC协议的设计与实现。 该设计利用硬件描述语言Verilog.HDL和原理图输入以及QuartusII9.0电路设计，充分利用了FPGA的灵活性。 通过将电路系统的统计值与理论值进行比较，验证了该设计具有实时性好，可靠性高，可移植性强的特点。 它可以有效降低系统节点能耗，提高系统吞吐量，并可以应用于无线网络。

为了提高通信系统的安全性能且使有限的频谱得到高效利用，将填充式认知无线电（OCR）与非正交多址接入（NOMA）技术相结合，提出了一个次网络通过感知主用户是否占用频谱来实现辅助主网络通信或次网络通信的动态切换的系统模型。主次网络均采用人工噪声（AN）技术进一步改善系统的安全传输性能。通过分别推导主、次网络安全中断概率和安全吞吐量的表达式来研究系统的安全中断性能。仿真结果表明了所提出的认知协作NOMA方案在降低中断概率、提高吞吐量方面的有益效果，并且进一步给出了人工噪声功率分配因子对系统性能的影响。

该《AI的认知智能基础白皮书》（2020年）由北京智源AI研究院“AI的认知神经基础”方向所著，旨在帮助相关领域从业者梳理认知神经科学领域的最新进展、洞察发展趋势，并为AI及相关交叉学科的发展提供参考。

与传统的基于单模式的方法相比，它在诊断和预后阿尔茨海默氏病（AD）以及其前驱阶段（即轻度认知障碍（MCI））方面显示出巨大的优势。 然而，据我们所知，大多数现有方法都集中于挖掘同一主题的多种模式之间的关系，而忽略了不同主题之间的潜在有用关系。 因此，在本文中，我们将通过全面研究模态与主题之间的关系，为AD / MCI的多模态分类提出一种新颖的学习方法。 具体来说，我们提出的方法包括两个后续组件，即标签对齐的多任务特征选择和多模式分类。 在第一步中，将从多种模态中学习的特征选择视为不同的学习任务，并使用组稀疏性正则化器共同选择相关特征的子集。 此外，为了利用标记对象之间的区别信息，在标准多任务特征选择的目标函数中添加了一个新的标签对齐正则化术语，其中标签对齐意味着所有具有相同类别标签的多模态对象应在距离上更近。新的功能减少的空间。 第二步，采用多核支持向量机（SVM）融合多模态数据中的选定特征，以进行最终分类。 为了验证我们的方法中，我们执行在阿尔茨海默病的神经影像学倡议（ADNI）数据库使用基线MRI和FDG-PET成像数据的实验。 实验结果证明我们提出的方法与几种用于AD / MCI

在认知无线网络环境下,为高效合理地进行频谱资源的管理与分配,引入经济活动中的预售机制,提出了基于预售机制的动态频谱管理(PS-DSM)方案。针对方案频谱市场分级架构及运作流程进行详细阐述,对方案中基础市场(BM)频谱分配细节进行了基于超模博弈方法的分析与仿真,实验结果表明,该方案能有效的减少时延,加快收敛速度,提高频谱利用效率。

基于Stackbelberg博弈的认知无线网络速率控制模型

KubeSat KubeSat是一个开放源代码项目，用于为卫星星座和群体构建认知的自主框架。 它提供了开发和操作要在Satellite上执行的任务所需的框架。 此外，它还允许仿真和优化多卫星通信。 怎么运行的 KubeSat提供了管理设备服务的框架。 建筑学 KubeSat环境 NAT服务器：NAT是支持各种网络拓扑的邮件服务。 为了使KubeSat通过NAT通信，必须预先配置NAT群集。 有关，请参考NAT群集配置。 Kubernetes API ：Kubernetes是用于执行服务的运行时环境。 KubeSat使用Kubernetes API来管理Kubernetes中的服务。 KubeSat库 资源管理器：资源管理器监视Kubernetes中的作业和系统资源，并根据请求执行新任务作为Kubernetes作业。 服务：服务作为Kubernetes作业运行。 它可以是Kuberne

第一章 工业现场网络通信技术的认知

讲座-5G中的认知无线电通信.pdf