时间敏感网络（Time-Sensitive Networking，简称TSN）是一种网络技术，主要针对实时性、低延迟和高可靠性有严格要求的应用场景，如工业自动化、音频视频流传输、汽车网络以及航空航天等。TSN是建立在IEEE 802.1标准框架下的一系列子标准，旨在确保网络数据传输的精确性和一致性。 IEEE 802.1Q标准是TSN的核心部分之一，它定义了虚拟局域网（VLAN）桥接协议。在2014年修订的IEEE Std 802.1Q-2014版本中，对原有的2011版进行了更新，以适应不断发展的网络需求。该标准不仅规范了VLAN桥接的基本功能，还涵盖了TSN的关键特性，如时间同步、流量调度、优先级队列和帧间间隔控制等。 1. **时间同步**：TSN网络中的设备需要精确的时间同步，以确保数据在预定的时间点准确传输。这通过IEEE 802.1AS（通用精确时间协议，Generalized Precision Time Protocol）实现，允许网络设备与一个全局参考时钟进行同步，从而达到微秒级的精度。 2. **流量调度**：TSN引入了复杂的流量控制策略，如IEEE 802.1Qbv（时间感知调度，Time-Aware Shaper），确保关键数据包能够在指定的时间窗口内优先传输，保证服务质量（QoS）。 3. **优先级队列**：利用IEEE 802.1P的优先级标记，TSN能够为不同类型的流量分配不同的优先级，确保高优先级的数据包不被低优先级的数据包阻塞。 4. **帧间间隔控制**：IEEE 802.1Qci（帧间隔控制，Frame Spacing Control）规定了帧之间的最小间隔，防止数据包碰撞，确保数据流的连续性和稳定性。 5. **故障恢复和冗余**：TSN还包含了故障检测和快速恢复机制，如IEEE 802.1CB（帧重复，Frame Replication and Elimination）和802.1Qcc（协作桥接，Coordinated Switching），以提高网络的可靠性。 6. **管理与配置**：TSN网络的管理和配置通常依赖于IEEE 802.1CBRS（集中式带宽资源管理，Centralized Bandwidth Resource Scheduling）和802.1Qcc，确保网络资源的有效分配和动态调整。 TSN的这些特性使得它在实时应用中具有显著优势，能够提供传统以太网所无法比拟的性能。随着物联网（IoT）、5G通信和自动化技术的发展，TSN有望在未来的工业和消费市场中发挥越来越重要的作用。

时间序列是一类重要的时间数据对象，可以很容易地从科学和金融应用中获得，并且时间序列的异常检测已成为当前的热门研究课题。 这项调查旨在提供有关异常检测研究的结构化和全面的概述。 在本文中，我们讨论了异常的定义，并根据每种技术采用的基本方法将现有技术分为不同的类别。 对于每个类别，我们都会确定该类别中该技术的优缺点。 然后，我们简要介绍一下最近的代表性方法。 此外，我们还指出了有关多元时间序列异常的一些关键问题。 最后，讨论了有关异常检测的一些建议，并总结了未来的研究趋势，有望对时间序列和其他相关领域的研究者有所帮助。

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DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection组会汇报 现有的实时检测器一般为基于cnn的架构，在检测速度和准确性上实现了合理的权衡。然而，这些实时检测器通常需要NMS来进行后处理，这通常很难进行优化，而且不够健壮，从而导致检测器的推理速度慢。近年来，基于transformer的检测器取得了显著的性能。然而，DETR的高计算成本问题尚未得到有效的解决，这限制了DETR的实际应用，导致无法充分利用其好处。虽然DETR简化了目标检测流程（pipeline）的过程，但由于模型本身的计算成本高，很难实现实时目标检测。本文重新考虑了DETR，并对其关键组件进行了详细的分析和实验，减少了不必要的计算冗余。提出了一种实时检测器（RT-DETR），RT-DETR不仅在精度和速度方面优于目前最先进的实时检测器，而且不需要后处理，因此检测器的推理速度没有延迟，而且保持稳定，充分利用了端到端检测流程（pipeline）的优势。

Real-Time Communication with WebRTC

时间序列预测调查 该项目的目的是使用新颖的机器学习方法改进对时间序列的预测，并将其向前推进几步，以便更好地预测异常值，例如资产负债表上的异常。 安装 将此存储库克隆或下载到您的计算机。 安装Jupyter Lab（ pip install jupyterlab ）。 cd到存储库的目录。 使用以下命令启动Jupyter Lab： jupyter lab 。 笔记本可以在Jupyter Lab窗口中打开并运行。 所需的数据很轻，因此已经包含在此存储库中。

Time-Frequency Toolbox (TFTB) tutorial pudao整理书签

本代码对应着我发布的文章。 代码语言：python 开发环境：pycharm 实验数据：船舶AIS数据