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World File Search System动态数据
数字化如何改变铁路基础设施
ETCS 上的 ATO：工作原理 ATO 轨旁系统收集线路上的静态和动态数据以及交通管理系统提供的时间表，并将其传输到车辆。根据基础设施、轨道和时间表的可用数据，车载系统可随时计算最佳行程曲线，并在列车自动运行时控制车辆的牵引和制动系统。机车司机通过显示屏持续了解所有程序。因此，能耗降低，交通流量和容量显著提高。由于自动制动，ETCS 上的 ATO 缩短了制动距离，从而大大改善了间隔时间。
数字产品护照促进可持续制造
欧盟委员会 (EC) 正在制定可持续产品倡议 (SPI)，该倡议涉及将生态设计指令的范围扩大到尽可能广泛的产品，并开发欧洲数字产品护照 (DPP)。DPP 是 i) 唯一产品标识符和 ii) 与此唯一标识符相关的不同价值链参与者收集的数据的组合。这些数据可能包括产品的特性以及有关其价值链和生命的信息（动态数据）。CE 中的材料、组件、产品和资产的智能管理需要大量信息。如今，这些信息对于可以使用它的人来说并不容易获得，这不仅导致消费者、生产者和整个经济的巨大价值损失，而且还造成污染和浪费。
后量子密码学 (PQC) 工作组
动态数据 (DIM) 通常使用安全协议（例如 TLS 或 IPsec）来实现，通常分为两个步骤：密钥管理和数据保护。密钥管理是第一步，这是一个使用非对称加密技术建立会话密钥的自动化过程。数据保护是第二步，这是另一个使用对称加密技术加密数据并提供数据完整性的自动化过程。第二步中的会话密钥是在第一步中的密钥管理期间动态生成的。第一步中的非对称密钥可能是静态的、动态的或两者的组合。如果非对称密钥太弱或密钥管理过程容易受到攻击，则会话密钥同样容易受到攻击，因此数据也容易受到攻击。
数字产品护照促进可持续制造
欧盟委员会 (EC) 正在制定可持续产品倡议 (SPI)，该倡议涉及将生态设计指令的范围扩大到尽可能广泛的产品，并开发欧洲数字产品护照 (DPP)。DPP 是 i) 唯一产品标识符和 ii) 与该唯一标识符相关的不同价值链参与者收集的数据的组合。这些数据可能包括产品的特性以及有关其价值链和寿命的信息（动态数据）。CE 中的材料、组件、产品和资产的智能管理需要大量信息。目前，这些信息对于需要它们的人来说并不容易获得，这不仅导致消费者、生产者和整个经济的巨大价值损失，而且还会造成污染和浪费。
![arxiv：2405.14411v2 [CS.AI] 4 Sep 2024](/simg/g:\will\search\icon\source\1\1115abfe48fe64291ecf101f45f411d67ec51b4b.webp)
arxiv：2405.14411v2 [CS.AI] 4 Sep 2024
动态数据驱动的数字双胞胎（DDTS）利用基于DDDAS的物理系统及其虚拟对应物之间的基于DDDAS的信息 - 亲生反馈循环，从而利用物理系统的实时数据来改善系统模型，重新配置仪器管道，并优化底层系统。由于DDDA的复杂性和跨学科性质，了解决策背后的推理需要大量的技术和特定领域的知识。此外，决策通常由包含传感器读数和测量值的格式表示，这些格式难以解析。这些挑战在智能系统的智能DDT的背景下加剧了，DDTS可以利用其认知能力自主做出决定[20]。在这种情况下，解释性成为关键特性，使最终用户可以理解，从而信任DDT的自主决定。
数字产品护照促进可持续制造
欧盟委员会 (EC) 正在制定可持续产品倡议 (SPI)，该倡议涉及将生态设计指令的范围扩大到尽可能广泛的产品，并开发欧洲数字产品护照 (DPP)。DPP 是 i) 唯一产品标识符和 ii) 与此唯一标识符相关的不同价值链参与者收集的数据的组合。这些数据可能包括产品的特性以及有关其价值链和生命的信息（动态数据）。CE 中的材料、组件、产品和资产的智能管理需要大量信息。如今，这些信息对于可以使用它的人来说并不容易获得，这不仅导致消费者、生产者和整个经济的巨大价值损失，而且还造成污染和浪费。
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数字产品护照促进可持续制造
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生存：使用机器学习的灵活生存分析工具bio3d.pdf
描述实用程序要处理，组织和探索蛋白质结构，序列和动态数据。功能包括能够读取和写入结构，序列和动态轨迹数据，执行序列和结构数据库搜索，数据汇总，原子选择，对齐，叠加，叠加，刚性核心识别，聚类分析，距离矩阵分析，距离矩阵分析，结构保存分析，序列保护分析，正常模式分析，正常模式分析，正常组成分析和正常数据和正常数据和正常数据和正常数据和正常数据。此外，还提供了各种效用函数，以使R环境的统计和图形能力能够与生物学序列和结构数据一起工作。有关更多信息，请参考以下网址。
态势感知：技术、挑战和前景
摘要：态势感知 (SA) 是指对环境中实体的感知、对其含义的理解以及对其近期状态的预测。从空军的角度来看，态势感知是指理解和预测空域内红蓝飞机和地面威胁的当前和未来部署的能力。在本文中，我们提出了一种态势感知和动态决策模型，该模型结合了人工智能和动态数据驱动的应用系统，以根据不断变化的情况调整测量和资源。我们讨论了态势感知的测量以及与态势感知量化相关的挑战。然后，我们详细阐述了有助于改进态势感知的大量技术，包括不同的情报收集模式、人工智能和自动视觉系统。然后，我们介绍了态势感知的不同应用领域，包括战场、灰色地带战争、军事和空军基地、国土安全和防御以及关键基础设施。最后，我们在文章的最后对态势感知的未来进行了展望。