卫星支持的6G宽域边缘智能，面向远程物联网服务的动态感知任务卸载与资源分配 背景介绍 随着6G移动通信网络的到来，传统的物联网（IoT，Internet of Things）体系结构正逐渐向集成全球连接与广泛人工智能（AI）能力的智能万物互联（IoE，Internet of Everything）新范式转变。然而，地面网络在覆盖范围上存在局限性，尤其是在复杂地形和偏远地区无法实现全面覆盖。近地轨道（LEO，Low Earth Orbit）卫星的快速技术发展为解决这一问题带来了新的希望。通过非地面网络（NTN，Non-Terrestrial Networks）的支持，LEO卫星能够为全球用户提供无缝连接、大容量通信和高效计算服务，满足远程环境监控、智能农业等应用的需求。 但是，广域物联网应用带...

典型发育儿童体感皮层网络的时空动态 研究背景 触觉在我们与外界物体的交互以及手部动作的精细控制中扮演着至关重要的角色。尽管已有大量关于人类皮肤感受信息处理机制的研究，但大脑中参与此过程的脑区之间如何动态交互仍不甚明了。已有的研究在探讨皮肤感受信息流的时间动态时报告了不一致的结果。因此，本研究旨在通过磁源成像和皮层—皮层耦合动态分析探讨典型发育儿童皮肤感受加工的时空动态。 论文来源 本论文由Yanlong Song、Sadra Shahdadian等多位作者共同撰写，作者们分别隶属于Fort Worth的Neuroscience Research Center, Jane and John Justin Institute for Mind Health, Cook Children’s He...

基于移动网络学习时空动态以适应开放世界事件 研究背景 现代社会的出行服务(Mobility-as-a-Service,MaaS)体系由多种交通方式(如公共交通、网约车、共享单车等)无缝集成而成。为实现MaaS平稚运营,对多模态移动网络的时空动态建模是必不可少的。然而,现有方法要么隐式地处理不同交通方式之间的相互作用,要么假设这种交互作用是不变的。更有甚者,当发生开放世界事件(如节假日、恶劣天气、疫情等)时,人群的集体移动行为将发生显著偏离常态的情况,这使得该建模任务更加具有挑战性。 论文来源 本文由伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校地理与地理信息科学系的Zhaonan Wang、东京大学空间信息科学中心的Renhe Jiang、Xuan Song、Ryosuke Shibasaki,以及新南威...