Адаптивное многоуровневое графовое представление с оптимизационно-ориентированным вниманием для надежной ассоциации ячеек в сетях V2X 5G.

Высокая скорость разработки электромобилей (ЭМ) вызвала проблемы пиковых нагрузок, конфиденциальности данных, масштабируемости и безопасного управления энергией в сетях умной электрической мобильности. Традиционные централизованные системы управления зарядкой ЭМ имеют недостатки, такие как утечка конфиденциальной информации, единая точка отказа, отсутствие гибкости в реальном времени и недостаток доверия к транзакциям. В данной статье предлагается структура управления энергией на основе ИИ с защитой конфиденциальности - Edge-Trust-Adaptive Learning Framework (PETAL-Grid), основанная на федеративной архитектуре блокчейна, которая поддерживает адаптивное и защищенное от утечек управление энергией. Ключевая цель данного исследования заключается в достижении масштабируемого, безопасного и оперативного управления зарядкой ЭМ через интеграцию федеративного искусственного интеллекта, интеллектуального прогнозирования спроса на краевых уровнях и управления доверием на основе блокчейна. Предложенная структура позволяет совместное обучение спроса без необходимости обмена сырыми данными, адаптивную зарядку в реальном времени на основе краевой интеллектуальной информации и прозрачные и защищённые от подделки энергетические транзакции на основе умных контрактов. Рабочий процесс PETAL-Grid включает сбор локальных данных, прогнозирование спроса на краевых уровнях, агрегацию федеративных моделей, адаптивное управление нагрузкой и валидацию транзакций на основе блокчейна. Результаты моделирования показывают, что PETAL-Grid может достигать 18% снижения пиковых нагрузок, 17% эффективности использования энергии и 98-99% безопасности транзакций, что лучше, чем в централизованных и базовых моделях. Результаты подтверждают, что PETAL-Grid является масштабируемым, надежным и безопасным решением для устойчивых сетей умной электрической мобильности.

Живые организмы полагаются на молекулярные сети, такие как генетические цепи и сигнальные пути, для обработки информации и надежного принятия решений в переполненных и шумных средах. Последние достижения показывают, что взаимодействующие биомолекулы самоорганизуются посредством фазовых переходов в сосуществующие пространственные компартменты, называемые конденсатами, зачастую на клеточных поверхностях, таких как хроматин и мембраны. В данной работе мы демонстрируем, что многокомпонентные жидкости могут быть спроектированы для рекрутинга различных конденсатов на поверхности с различными составами, выполняя форму классификации поверхности посредством конденсации. Мы проводим аналогию с многомерной классификацией в машинном обучении и исследуем, как скрытые виды, аналогичные скрытым узлам, расширяют выразительность и емкость этих взаимодействующих ансамблей для облегчения сложных границ решений. Простое изменение уровней отдельных видов позволяет повторно запрограммировать тот же молекулярный репертуар для решения новых задач. Наши выводы показывают, что физические процессы, лежащие в основе биомолекулярных конденсатов, могут кодировать и управлять адаптивной обработкой информации, выходя за рамки компартментализации.

В данной работе представлена компактная MIMO-антенна с четырьмя элементами, демонстрирующая резонанс на частотах 6.39 ГГц, 11.09 ГГц, 14.69 ГГц и 17.96 ГГц, охватывающая диапазоны C, X и Ku соответственно в рамках одной компактной структуры. Разработанная четырехэлементная MIMO-антенна использует Y-образную радиирующую монопольную конфигурацию с соединённымиGround-элементами для удобной интеграции в системы. Также разработанная MIMO-антенна достигает геометрически обусловленной круглой поляризации (CP) под определёнными углами возвышения без внешних фазовращателей или паразитных структур, что приводит к повышенной надежности против затухания многопутевых сигналов и несовпадения поляризаций. Кроме того, критически важный параметр высокой изоляции между элементами поддерживается (Sij < -20 дБ), эффективно подавляя взаимные помехи. Параметры представленного дизайна четырехпортовой антенны также оптимизированы с использованием различных алгоритмов машинного обучения, причем модель гауссовской регрессии оказалась наиболее подходящей, обеспечивая наилучшие показатели возвратных потерь. В заключение, разработанная четырехпортовая MIMO-антенна была изготовлена, и её прототип протестирован для валидации смоделированных результатов. Компрéhенсивный анализ характеристик разнообразия демонстрирует параметры ECC (≤ 0.001), DG (≈ 10 дБ), CCL (< 0.2 б/с/Гц) и TARC (> 9.99), что обеспечивает эргодическую пропускную способность канала, превышающую 9 б/с/Гц. Средняя эффективность наблюдается на уровне 57% по всем диапазонам с пиковым усилением 9.78 дБи на 17.96 ГГц, что делает это решение высокоинтегрированным, надежным и перспективным для CP-MIMO систем связи, делая его сильным кандидатом для спутниковых и современных беспроводных приложений.

Исследование посвящено использованию многофазных моделей с подсказками для автоматизации процесса генерации клинических отчетов о лекарственных препаратах. Основное внимание уделяется применению таких моделей в области ветеринарии, где проводились эксперименты на животных для оценки эффективности данной методологии.

Беспилотные летательные аппараты (БПЛА) играют важную роль в различных гражданских и коммерческих приложениях, что требует точной классификации их радиочастотных (РЧ) сигналов. Современные подходы на основе глубокого обучения сталкиваются с высокой вычислительной сложностью, чувствительностью к шуму и ограниченной точностью. В данной статье предлагается новая структура классификации сигналов БПЛА, которая сочетает в себе вейвлетное извлечение признаков с иерархической архитектурой U-Net, дополненной механизмами внимания с раздельным временем (STCA) и остаточной связанностью. Модель WUSTCA эффективно классифицирует сигналы БПЛА и их контроллеров, достигая средней точности классификации 96,6% для БПЛА и 95,83% для контроллеров БПЛА на наборе данных CardRF. Решая такие проблемы, как помехи шума и разнообразие сигналов, данная работа предоставляет надежное и эффективное решение для классификации сигналов БПЛА, открывая путь для приложений в реальном времени в сложных условиях.

Мультимодальные подходы в области искусственного интеллекта (ИИ), интегрирующие разнородные источники данных, представляют собой новую границу в оценке фиброза печени. Тем не менее, использование мультимодального ИИ для стадирования фиброза печени было лишь предварительно исследовано, и существующие данные ограничены значительными методологическими пробелами. Этот обзор aims был направлен на полное картирование текущих данных о мультимодальных ИИ моделях, которые интегрируют медицинскую визуализацию с другими категориями данных для прогнозирования стадии фиброза печени. Следуя методологии Института Джоанны Бриггс и рекомендациям PRISMA-ScR, мы провели поиск в MEDLINE, Web of Science, CENTRAL и IEEE Xplore 12 августа 2025 года. В исследования были включены работы, разрабатывающие модели ИИ или машинного обучения для прогнозирования фиброза печени и интегрирующие как минимум одну визуализационную модальность с разнородными категориями данных (например, клинические параметры или сывороточные биомаркеры). Три рецензента независимо отобрали записи, и извлеченные данные были независимо проверены двумя дополнительными рецензентами. Из 2849 записей 21 исследование соответствовало критериям допуска, что дало 34 различных мультимодальных ИИ модели. Исследования были географически сосредоточены в Китае (81%) и в основном фокусировались на заболеваниях печени, связанных с гепатитом B. Наиболее распространенным подходом были радиомика на основе КТ, комбинированная с сывороточными биомаркерами, в то время как архитектуры глубокого обучения применялись реже. В 107 оценках AUC медиана AUC составила 0.890 (межквартильный диапазон 0.850-0.925). AUC внешней валидации (12 оценок из 6 исследований) варьировалась от 0.808 до 0.990; 3 оценки внутреннего тестирования из одного исследования оказались ниже 0.70. Тем не менее, внешний контроль был представлен только у 20.6% моделей, при этом отчетность о калибровке и анализ кривой принятия решений были описаны в 23.1% и 24.1% оценок соответственно. Этот обзор выявил начинающуюся область с об encouraging диагностической производительностью, но с существенными пробелами во внешней валидации, отчетности о калибровке и оценке клинической полезности. Будущие исследования должны приоритизировать методологически строгую валидацию и оценивать влияние на клинические решения.