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AIST-NOS-Workshop-Report.pdf - NASA ESTO
2020 年 2 月 25 日至 26 日，地球科学技术办公室 (ESTO) 先进信息系统技术 (AIST) 项目在华盛顿特区成功举办了新观测策略 (NOS) 研讨会。NOS 概念的主要目标是利用多种不同的观测能力（太空、空中和地面）动态优化测量采集，跨多个维度进行协作并创建统一的架构。研讨会介绍了美国多个组织地球观测系统架构的现状，包括 SmallSats 和分布式航天器任务 (DSM)；定义了可以从智能和协作分布式交互系统架构中受益的科学用例；并确定了实现此类未来观测系统架构所需的技术能力概念。过去和现在的 AIST 项目团队以及一些相关政府机构代表参加了研讨会。所有与会者的积极参与使研讨会富有成效并取得了有益的成果。在审查研讨会收集的数据时，我们确定额外的小型分组会议将补充和证实已经收集的科学和技术情景信息，特别是在那些存在明显交集的领域。虚拟 NOS 小型分组会议于 2020 年 6 月 10 日至 7 月 1 日期间举行。本报告包括：
对汽车制造优化的进步
本文解决了对汽车制造中创新优化解决方案的需求。通过高级算法，我们回顾了现有的方法，并引入了针对该领域量身定制的新型方法。我们的文献评论确定了当前方法论中的差距和局限性。我们在汽车制造中定义了一个特定的优化问题，强调了其独特的挑战。我们的主要贡献包括：（a）探索杂化优化算法，将遗传算法与模拟退火相结合，以提高收敛速度15％，（b）整合机器学习技术的整合，导致20％的优化级别的优化误差，与静态效率相比，（c）将多个目标改进，（c）提高了25％的效率，并实现了25％的效率，以实现25％的效率，以实现25％的效率，并实现25％的效率，并提高了（c），（（c），（c）促进了25％的效率，并促进了（c），并实现了25％的优化效率（（c），（c），（（c），（c），（c）实现了25％的优化效率，并且可以促进优化的误差（c）。提出动态优化算法，在快速环境变化期间将决策潜伏期减少30％。案例研究表明了实用性，并取得了定量结果，突出了我们方法比传统方法的优越性。此外，使用Python进行了数据分析，这有助于我们发现的鲁棒性和准确性。
API-120：开放经济的高级宏观经济学 II ...
复习课：周三，下午 4:30-5:45 或下午 6:00-7:15 期末考试：5 月 3 日，周五，下午 2:00-5:00。 课程简介：API-120 是“宏观 II”——MPA/ID 计划中开放经济高级宏观经济学两门核心课程的第二门。本学期前半部分涵盖的主题包括：国际金融一体化、汇率模型、投机攻击、套利交易、投资组合选择、货币风险、违约风险和债务可持续性分析。课程的后半部分使用动态优化工具。它从长期增长理论开始，包括索洛、拉姆齐和内生增长模型。然后，它提供有关重叠世代、实际商业周期理论和新凯恩斯主义模型的入门知识，最后讨论现代宏观的实用主力：动态随机一般均衡模型和向量自回归。 方法性质：本课程主要围绕分析模型构建。虽然整个课程都会出现真实世界的例子，但本课程将主要依赖理论和计量经济学分析，这是经济学课程的惯例。宏观经济学 II 的后半部分要求的数学水平比前半部分更高。我们强烈建议学生在后半部分阅读必修材料。谁需要参加本课程：本课程与开放经济高级宏观经济学 I (API 119) 一样，是 MPA/国际发展系列的必修组成部分。除了 MPA/ID 学生外，在秋季成功修完 API 119 的一两名学生经导师许可可入读。
间歇性可再生能源、水电动态和储能套利的盈利能力
摘要 1 本文估计了太阳能和风能间歇性对批发价格、套利机会和存储盈利能力的影响。首先，我利用风能和太阳能发电的短期随机性来估计墨西哥批发电力市场价格的每小时下降幅度（优先排序效应）。其次，由于水力发电已经通过平滑风能和太阳能的每小时间歇性充当了电池存储，因此我使用滞后来控制重新分配，估计适当的动态优先排序效应并预测未来更大可再生能源容量的批发价格。第三，我使用动态优化来评估边际存储者的能源套利盈利能力。基于 2019 年市场平均批发价格（10.6 GW 风能和太阳能）的存储利润低于电池的平准化成本 (LCOE)。对于 2029 年计划的风能和太阳能容量（30.9 GW），存储套利利润将在其预计的 4 小时电池 LCOE 下降范围内。然而，对于价格差异较大且传输不完全拥堵的节点，套利存储将在 2025 年（25.4 GW）之前进入 LCOE 范围。抽水蓄能水电以较低的费率套利电力，因此其利润低于电池。如果我们考虑其他服务（例如频率调节），存储的全部价值可能会更大。类似的经验教训将适用于可再生能源和非主导水电份额不断增加的电网/国家。JEL 分类：L94、Q41、Q42、Q47 关键词：风能和太阳能、存储、水力发电、优先顺序效应
MindCrypt：大脑作为基于SOC的大脑计算机界面的随机数发生器
摘要 - 由于固有的硬件限制，资源约束设备上的真实数量随机数生成具有挑战性。这些局限性会影响找到具有高吞吐量和足够良好的可靠随机性来源的能力。作为脑部计算机界面领域（BCI）领域的最新发展表明，需要随机数的广泛应用，我们研究了基于皮质学的神经数据作为随机数生成的种子的可用性。我们开发了从脑数据中产生随机位的算法，并使用NIST SP 800-22测试套件来评估随机性的质量。我们将算法作为硬件随机位发电机（RBG）实现。然后，我们将这些实现作为硬件加速器集成在MindCrypt，MindCrypt是一种异质的芯片系统（SOC），配备了主机处理器来运行BCI应用程序。在MindCrypt中，应用程序使用我们的RBG加速器作为随机数生成器（RNG）和素数生成器。与使用基于最先进的Linux的RNG相比，在RISC-V处理器上运行软件应用程序的FPGA原型在RISC-V处理器上运行软件应用程序的提高了376倍和4885X的能源效率。通过将RBG加速器和加密加速器之间的点对点（P2P）通信传递随机位，我们在性能中获得6.1倍，与直接存储器访问（DMA）相比，能量效率为12.4倍。最后，我们探索了MindCrypt的部分重新配置的FPGA实现的功效，该实现动态优化了在资源约束的BCI SOC中随机数生成的吞吐量。索引条款 - SOC，HLS，BCI，RISC-V，P2P，FPGA，DPR
G7 网络专家组声明
2024 年 9 月 G7 网络专家组 (CEG) 就对金融系统安全和弹性至关重要的网络安全政策问题向 G7 财政部长和中央银行行长提供建议。G7 CEG 已将量子计算确定为对金融系统既有潜在好处又有风险的领域。CEG 鼓励各司法管辖区监测量子计算的发展，促进相关公共和私人利益相关者之间的合作，并开始规划量子计算对某些当前加密方法造成的潜在风险。量子计算与金融系统正在开发的量子计算机有望在合理的时间内解决目前传统计算机无法解决的计算问题。金融机构可以通过优化市场交易、投资流程（包括风险管理、内部运营和预测策略）从量子技术实现的计算速度中受益。此外，量子计算可以支持更高效的支付处理以及投资组合持有量的动态优化。量子密钥分发等技术还可以帮助组织更好地保护其数字通信系统。 1 金融机构需要做好准备，以管理这些新量子应用在部署过程中可能带来的风险。此外，量子计算机的引入可能为不法分子提供机会，利用该技术进行恶意攻击，从而给金融系统带来组织和系统风险。公钥加密的风险数字通信和 IT 系统通过加密技术得到保护。复杂的算法确保多方之间的通信私密且安全，并确保身份信息。未来，网络威胁行为者可以利用量子计算机的独特属性来解决传统加密的一些数学问题，从而破解安全通信中使用的某些加密技术，可能泄露金融机构数据，包括客户信息。为了应对大规模量子计算的普及，威胁行为者可能正在实施“先收集后解密”的方案，现在拦截机密数据，目的是在量子计算机功能更强大、普及后对其进行解密。 2 这种方案还对保护数字通信、IT 系统和数据的传统加密算法构成了威胁，可能让威胁行为者在未来访问机密数据，从而破坏组织声誉的完整性和客户的隐私。
基于机器的救护车拥塞的研究...
Prabhanjan BMS工程学院，印度班加罗尔摘要：城市拥堵严重阻碍了应急系统，尤其是当救护车导航到医院的复杂路线时，导致严重延迟。传统方法（例如遗传算法和A*搜索）是静态的，无法适应实时的流量变化。本研究提出了一种基于机器学习的方法，以动态优化救护车路线和交通信号时机。通过集成来自IoT传感器，GPS和车辆对基础结构（V2I）通信的实时数据，系统使用预测模型来进行主动调整。机器学习，强化学习和预测分析可以增强交通管理，减少延迟并优化响应时间。这种实时自适应控制可确保更顺畅的救护车通道，最大程度地减少拥堵并改善公共安全。所提出的解决方案是可扩展的，并提供了一种智能，数据驱动的方法，可以彻底改变城市交通管理的紧急服务，为现代城市流动性的高效，响应式系统铺平道路。关键字：救护车拥堵管理，交通信号抢先，路线优化，紧急响应时间，机器学习，实时交通管制，增强学习，智能交通系统简介：智能交通管理系统紧急车辆的智能交通管理系统现代的城市紧急响应系统是在越来越多的时间压力下，越来越多的人挂在平衡的压力下。城市拥塞是快速反应紧急情况的最大瓶颈。面对不断扩大的现代城市增长的城市和人口，城市规划师和卫生保健提供者都是一个重要的关注点：如何通过密集的交通管理紧急车辆运动的复杂性。这项研究根据机器学习和实时数据的使用介绍了创新的改进，以优化紧急车辆的路线以及管理交通信号。能够快速应对紧急情况，尤其是心脏病发作，中风或创伤等关键问题，或多或少与紧急服务的有效性成正比。在静态路线和简单信号抢先算法上建立的经典交通管理基础架构在现代城市交通模式的动态性质上不足。
材料科学的人工智能
自动化的导向车辆（AGV）在各个研究领域都起着至关重要的作用。我们的项目旨在增强人类的视觉系统并开发智能机器。AGV广泛用于工业领域，社区服务和危险工作环境中。他们在我们的日常生活中具有许多优势，使他们能够像机器人一样感知和对环境做出反应。考虑到它们的广泛使用，我们开发了一个AGV的原型，该原型使用两个DC电动机和一个freewheel遵循平坦表面上的预定路径。相机连接到PC，以通过MATLAB进行图像采集和处理。GUI应用程序允许用户确定路径，而RF模块可以在PC和MicroController之间进行通信。我们可以根据车辆的位置从PC发送命令，然后按照指示向前，向左，右或停止。这项研究旨在利用医疗保健部门的机器人技术来增强残疾人的流动性。该项目涉及开发一个机器人系统，该机器人系统可以跟踪和导航各种环境，包括工业领域，仓库，医疗设施以及人类无法运作的地区。所提出的系统由三个主要组件组成：机器人组件，PC和GUI应用。机器人组件包括Atmega 16A微控制器，电机驱动器电路（L293D），RF模块（CC2500），IR传感器和USB摄像头。PC将从GUI应用程序接收命令，并通过RF模块向机器人组件发送信号。基于IR的传感器用于障碍物检测。系统的功能框图说明了摄像机如何使用阈值捕获车辆路径的鸟眼视图图像，并使用阈值检测车辆上的红色条并跟踪其运动。GUI应用程序允许用户追踪路径，而微控制器识别PC中的命令并控制机器人的运动（向前，左或右）。电路图显示了两个主要部分：机器人组件和PC。机器人组件采用带电机驱动器电路的Atmega 16A微控制器，用于隔离高功率电动机。RF模块CC2500使用串行协议操作，并连接到微控制器的TX和RX引脚。该系统的算法涉及初始化微控制器，USART和电机；从USB摄像头获取图像；处理图像；跟踪位置；向机器人组件发送信号；并在各自的方向上移动机器人。原型实施证明了在各个领域中使用AGV的可行性，包括工业环境，仓库，医疗设施和人类无法运作的危险区域。参考：1。R.C. Arkin和R.R. Murphy，“制造环境中的自动导航”，IEEE Int。 conf。 机器人和自动化，1997年，pp。 2312-2317。 2。 K. Schilling，M。Mellado-Arteche，J。Garbajosa和R. Mayerhofer，“用于工业生产的灵活自动运输机器人的设计”，《 Proc》。 ieee int。 sammp。 工业电子（ISIE'97），第1卷。R.C.Arkin和R.R.Murphy，“制造环境中的自动导航”，IEEE Int。conf。机器人和自动化，1997年，pp。2312-2317。2。K. Schilling，M。Mellado-Arteche，J。Garbajosa和R. Mayerhofer，“用于工业生产的灵活自动运输机器人的设计”，《 Proc》。ieee int。sammp。工业电子（ISIE'97），第1卷。在1997年，纽约纽约发行了一份出版物，涉及从第791页到796。一份题为“自动导向车辆的同时调度和无冲突路线的动态优化”的研究论文发表在2010年的高级机械设计，系统和制造杂志上。另一项研究是“自动制造系统的过程与以资源为导向的Petri净建模”，由N. Wu和M. Zhou进行，出现在2010年5月的《亚洲控制杂志》中。本文讨论了与AGV词典中与AGV相关的框图。