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空中交通管理解决方案 - Leidos
SkyLine-X ™ 是我们最新的解决方案，可改善从起飞到降落的空中交通流量管理，动态调整空中旅程，使空中交通流量更快、更安全、更环保。SkyLine-X ™ 由经过验证的全球部署空中交通管理技术的最佳组件构建而成，并通过与空中导航服务提供商 (ANSP) 和技术提供商合作开发的下一代功能进行增强，比市场上任何其他空中交通管理解决方案都具有更大的灵活性和功能。凭借其独特的自动化、监视、导航和着陆解决方案组合（由 Leidos 广泛的网络、分析和技术专业知识提供支持），SkyLine-X ™ 为空中交通性能、效率和安全树立了新标准。
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十亿瓦和十亿瓦的工程团队具有计划独立的微电网，整合光伏和能源存储的能力，并克服了光伏和存储集成的共同相互排斥。太阳能光伏的天气（阳光）引起的干扰将使PC不稳定的离网操作确定的电压源不稳定，而数十亿个PC可以在很短的时间内响应并完美地解决问题。此外，EMS控制PV逆变器的输出功率，并根据电池容量动态调整其。EMS控件将与太阳能发电和PC的应用相匹配，以实现最佳操作。十亿瓦和十亿瓦的优势在于为客户需求和应用程序量身定制解决方案，提供最全面，最考虑的计划。
NIS2指令：执行网络安全功能
Bitdefender的集成端点风险分析（ERA）解决方案考虑了大量风险指标，可以通过安全风险扫描（通过策略安排的按需或安排通过策略安排）确定，评估和补救Windows端点弱点。在扫描网络以获取风险指标后，通过风险管理仪表板进行网络风险状态的概述。风险管理生成每个组织独有的风险评分，并在合并的安全姿势概述中对各种端点错误配置，应用程序漏洞和与用户相关的风险提供见解。优先的列表使安全团队能够专注于将组织暴露于网络风险的基本项目。该平台根据组织行业中已经利用的漏洞动态调整公司风险评分。
使用中性粒子回归增强基于能力的学习
本文介绍了一种新颖的方法，可以通过将Deming周期与中性粒子统计数据相结合来增强基于能力的学习。基于能力的教育专注于实践技能，但是学生表现和评估的不确定性可能会阻碍其有效性。中性粒子统计与传统方法不同，明确模型不确定性，为教育数据中的不确定性提供了更完整的情况。这种方法将中性粒的数字整合到了培养分析中，以预测学习结果并量化这些预测的置信度。这些预测及其相关的不确定性，然后告知Deming周期（计划检查），使教育工作者能够根据数据驱动的信息动态调整教学策略。这会导致更明智的决策，提高了预测的准确性和可靠性，并最终促进了基于能力的教育的持续改进。
基于DAG 和AHP-TOPSIS 算法的多乘员协同任务分配方法研究
等方面 . 人机功能分配主要包括静态和动态两种类型 , 静态功能分配是从功能特性和需求分析入手 , 通过比较人 和系统在完成该功能上的能力优势或绩效优劣 , 决定该功能分配给人还是系统 . 动态功能分配方法则是在静态 人机功能分配的基础上 , 当动态触发机制响应时 , 允许系统在运行阶段根据情况的变化将功能在人与系统之间 动态地重新分配 , 提高整体的工作效率 . 多智能体的任务分配是指在作战开始前 , 指挥中心通常会根据已掌握的 战场信息 , 对己方作战单元进行任务预分配 . 但随着战场情景变化以及突发情况的出现 , 预分配方案可能会使得 执行任务的效能降低 , 多智能体如何调整自身任务 , 使得执行任务的效能保持最大是其研究的主要内容 . 计算机 任务调度研究的是将任务动态地调用给各个虚拟机并提供给用户使用 , 怎样合理地将任务分配给不同的虚拟机 , 进而提升整个系统的性能是其研究的重点 . 以上分配原则对于多乘员分配有很好的参考价值 , 但舱室乘员间任 务分配时 , 主要考虑到人的特性 , 需要以人的理论基础来加以研究 [4] . 针对实际作战过程中 , 乘员应对非预期事件效率低下的问题 , 本文提出了一种多乘员协同动态任务分配方 法 . 在非预期事件触发时 , 对任务进行 DAG 分解及分层 , 根据乘员脑力负荷、乘员能力、任务相关度以及时间成 本四个因素 , 按照一定的任务分配顺序 , 基于 AHP-TOPSIS 方法进行乘员的优选 , 实时更新乘员状态 , 并以此为 依据进行下一任务的分配 . 任务分配过程可实现随乘员状态变化而动态调整 , 达到负荷均衡、效能最优 , 从而将 多任务分配问题简化为单个任务的多属性决策问题 .
AI和机器学习在优化农村发展和基础设施升级的税收政策中的作用
近年来，人工智能（AI）和机器学习（ML）在税收政策中的相关性已引起了很大的关注，这些技术重塑了公共财政策略，并促进支持农村发展的更有效的税收框架。AI和ML促进了有效的数据处理和决策，对于优化针对社会经济边缘化区域的税收政策至关重要。尤其是，AI的预测能力有助于决策者预测收入，评估经济状况并动态调整政策，从而使税收既适应性又具有战略性（Shao等，2022）。通过采用AI驱动的预测模型，政府可以更精确地分配税收收入，以资助诸如医疗机构，学校和道路等农村基础设施项目，最终改善欠发达地区的生活水平和经济成果（Singh＆Singh，2021）。
已发表版本的引文（APA）：Safari, A., Sorouri, H., Oshnoei, A., & Blaabjerg, F. (2024). 基于大脑情绪学习的速度控制 S
摘要 — 智能控制模型对于优化电力系统和电力电子设备的运行和效率至关重要。相对而言，为了弥补在实现平稳和更快的最佳控制方面的现有差距，本文提出了一种基于大脑情感学习的智能控制器 (BELBIC) 的新方法，该方法采用双向长短期记忆 (BiLSTM) 模型，应用于直流电机的速度调节。BELBIC 模块从电机的速度输出接收实时反馈，它会根据不断变化的条件进行动态调整，主动控制电机的速度。此外，BiLSTM 模型通过逐步预测准确预测系统的未来输出来运行。执行后，将计算关键绩效指标 (KPI)，例如 MAE、MSE、RMSE 和 R 2 ，以评估系统的准确性和预测能力。此外，还考虑了利用 KPI 来评估开发的 BELBIC-BiLSTM 系统效率的综合结果。
基于光纤萨格纳克干涉仪的可调量子随机数发生器
摘要 量子随机数生成器 (QRNG) 基于对单个量子系统执行的自然随机测量结果。在这里，我们展示了使用具有可调分光比的 Sagnac 干涉仪实现的分支路径光子 QRNG。分光比的微调使我们能够最大化生成的随机数序列的熵，并有效地补偿组件中的公差。通过从衰减的电信激光脉冲产生单光子，并使用市售组件，我们能够直接从原始测量数据生成超过 2 GB 的随机数序列，平均熵为 7.99 位/字节。此外，我们的序列通过了 NIST 和 Dieharder 统计测试套件的随机性测试，从而证明了其随机性。我们的方案展示了一种基于动态调整生成的随机序列均匀性的 QRNG 替代设计，这对于依赖于独立实时测试其性能的现代生成器的构建至关重要。
信一种用于太阳能光伏储能应用的新型优化控制系统架构
摘要 针对光伏储能系统高效充电应用需求，提出一种新型光伏储能应用控制系统架构，根据光伏输出的实时发电数据动态调整系统工作状态，实现在不同环境参数下分层组合运行模式及运行状态变化，并提出相应算法实现高效控制。与常规控制系统架构相比，所开发的电路可实现高效光伏充电及多模式灵活应用。通过实现实验样机并得出测试结果，验证了所提系统的有效性及优越性，为光伏储能系统的应用提供了新的思路和参考。 关键词：光伏储能，控制系统架构，多模式灵活应用，高效充电 分类：功率器件与电路