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新能源侧储能优化配置技术研究进展
收稿日期： 2022-02-28 ； 修 改稿日期： 2022-03-31 。 基金项目： 北京市科技计划项目（ Z201100004520016 ）。 第一作者： 李红霞（ 1996 —），女，硕士研究生，研究方向为储能优化
强于大市AI 端侧深度报告之AI 手机
智能手机是最适合承载端侧 AI 的载体， AI 手机可提供差异化的用户价 值与品牌价值。智能手机具有保有量大、使用便携、使用场景多、使用 时长久、应用生态系统强大等优势，可创造众多的 AI 使用场景，并加速 第三方 AI 应用成熟，我们认为智能手机将是生成式 AI 最佳的应用载体 之一。 AI 手机的定义具有三个典型特征：①能够在手机端侧运行大模型； ② SoC 中包含 NPU 算力；③达到一定参数要求的性能指标。 AI 手机可提 供差异化的用户价值与品牌价值。对用户而言， AI 手机将是自在交互、 智能随心、专属陪伴、安全可信的个人化助理，使用体验较目前阶段智 能手机大幅提升。对于手机厂商而言，可提供品牌形象与用户粘性。
对侧与同侧疫苗的增强...
对侧mRNA covid-19增强抗体的幅度，以改善COVID-19 Vac-scine免疫反应，Fazli等人。的研究检查了在相同或对侧臂中施用助力剂量的影响（9）（图1）。与最近的一些发现（10）相反，当前的研究报告说，在先前使用初次疫苗的人中，辉瑞技术NT162B2促进了抗体反应的高幅度。在第三次疫苗接种后大约五个月后，在最后一个时间点分析了这种差异最为明显。notably，该研究的重点是中和抗体反应，包括针对Omicron变体的反应（B.1.1.529），揭示了具有对侧增强的增强抗体。较高的抗体水平也与改善变异菌株的跨义中和化有关（11），面对不断发展的病毒威胁，解决了至关重要的关注点。该研究的强大方法论涵盖了大型和彻底的参与者入学和人口统计分析，可以增强其发现的可靠性。这项工作为疫苗的优化提供了宝贵的见解
对侧...
要保护加密实现免受侧通道漏洞的影响，开发人员必须采用恒定的时间编程实践。由于这些可能是错误的，因此已经提出了许多侧通道检测工具。尽管如此，此类漏洞仍在加密库中手动发现。虽然Jancar等人最近的一篇论文。表明，开发人员很少执行侧道通道检测，目前尚不清楚现有的检测工具是否首先会发现这些漏洞。为了回答这个问题，我们调查了文献，以建立34个侧通道检测框架的分类。我们提供的分类比较了多个标准，包括所使用的方法，分析的可扩展性或所考虑的威胁模型。然后，我们在选择了5种有前途的检测工具的选择上建立了代表性Cryp-Graphic操作的统一共同基准。此基准测试使我们能够更好地比较每个工具的功能及其分析的可扩展性。此外，我们还提供了最近发布的侧通道漏洞的分类。然后，我们在基准上测试每个漏洞子集以及它们出现的上下文的每个选定工具。我们发现，由于各种原因，现有的工具可能难以找到脆弱性，主要是缺乏对SIMD指示，隐性流和内部秘密生成的支持。根据我们的发现，我们为研究社区和密码图书馆开发人员开发了一系列建议，其目标是提高侧通道检测工具的有效性。
对侧...
要保护加密实现免受侧通道漏洞的影响，开发人员必须采用恒定的时间编程实践。由于这些可能是错误的，因此已经提出了许多侧通道检测工具。尽管如此，此类漏洞仍在加密库中手动发现。虽然Jancar等人最近的一篇论文。表明，开发人员很少执行侧道通道检测，目前尚不清楚现有的检测工具是否首先会发现这些漏洞。为了回答这个问题，我们调查了文献，以建立34个侧通道检测框架的分类。我们提供的分类比较了多个标准，包括所使用的方法，分析的可扩展性或所考虑的威胁模型。然后，我们在选择了5种有前途的检测工具的选择上建立了代表性Cryp-Graphic操作的统一共同基准。此基准测试使我们能够更好地比较每个工具的功能及其分析的可扩展性。此外，我们还提供了最近发布的侧通道漏洞的分类。然后，我们在基准上测试每个漏洞子集以及它们出现的上下文的每个选定工具。我们发现，由于各种原因，现有的工具可能难以找到脆弱性，主要是缺乏对SIMD指示，隐性流和内部秘密生成的支持。根据我们的发现，我们为研究社区和密码图书馆开发人员开发了一系列建议，其目标是提高侧通道检测工具的有效性。
雅典卫城
什么是“泥炭地沼泽”，为什么要保护它们？沼泽是一种湿地景观，它积累了来自死植物物质的泥炭的有机材料，尤其是苔藓。可以在爱尔兰的许多地区，尤其是在中部地区和山区西部找到它们。沼泽不是爱尔兰独有的，但是在欧洲，只有芬兰比这个国家拥有更多的Boglands。世界上最大的沼泽地区被认为是在西伯利亚的永久冻土之下。对爱尔兰的Boglands的态度在上个世纪发展。对这些湿地的看法已经从被认为是荒地的，被用作燃料资源，现在越来越被视为必须保护和保存的独特且有价值的栖息地。的确，爱尔兰的Boglands对爱尔兰社会具有重要的文化，历史和生态价值。的确，爱尔兰的Boglands对爱尔兰社会具有重要的文化，历史和生态价值。
卫星上的机器学习
在过去十年中，机器学习 (ML) 已成为许多数据驱动应用的主要驱动力。因此，快速发展的太空行业准备利用最近的 ML 进步来实现其大部分数据处理的自动化。这包括基于卫星的应用，例如地球观测、通信、导航以及航天器的自动故障检测和恢复。关键的 ML 算法（例如对象检测、语义分割、姿势估计和异常检测）有助于实现这些太空应用。然而，许多这些算法（即经过训练的模型）会产生大量的计算工作量，需要大型、耗电的 GPU 来执行，这与在太空环境中运行是不相容的。另一方面，对于许多需要低延迟解决方案的卫星应用来说，下行数据进行地球处理也不是一种选择。边缘计算是数据源头的有效处理解决方案，这可能是使 ML 广泛用于卫星应用的关键。此外，通过减少卸载敏感数据的需要，机载处理可以减轻与隐私相关的障碍，阻碍 ML 在太空中的应用。
无人机的新趋势 - Air Power Australia
苏霍伊 u-35bm/u-35-1 侧卫 E 基础型 Su-35 侧卫 E 于 1993 年首次公开亮相后，于 20 世纪 90 年代中期投入使用。被称为“超级侧卫”的 Su-35 营销名称取代了开发过程中使用的初始军用名称 Su-27M（改进型）。第一架原型机的制造工作于 1987 年开始。这架飞机是当时由苏联前线航空兵和 PVO-S 防空部队运营的 Su-27 和 Su-27S 侧卫 B 空中优势战斗机的渐进式发展。这些“基线”侧卫战斗机几乎专注于空中优势和防空任务，与美国 MDC F-15A-D 变体类似，并且只配备了在基本视觉和盲轰炸模式下投放哑弹的功能。Su-35 是第一款真正的“多用途”侧卫战斗机，配备了投放智能武器以及一系列增强的空战功能。Su-27M 最明显的区别是采用了鸭翼前翼和扩大的翼套面积，最初是为海军 Su-27K/Su-33 侧卫 D 开发的。鸭翼在机动过程中提供了更好的俯仰率，增强了飞机的低速和高阿尔法操控性，同时提供了更广泛的重心条件。
