XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System在运输中
车顶上的辐照度和温度均匀性
在运输领域，电池和插电式混合动力汽车被全球采用，以减轻二氧化碳排放的方法。与此相一致，全球许多国家和政策机构提出了车辆排放目标，并在不久的将来采用和使用电动汽车的目标。需要对运输的广泛电气化，PV产生的电力和其他可再生能源，以利用EV的采用量为更重要的CO2降低。PV发电的分布性质为电池电动汽车充电提供了新的机会。电动汽车低碳充电的选项包括从现有的电网网络充电使用PV或其他可持续电源，从当地PV发电的专用充电点充电，或直接和独立地使用车载PV（PV供电车辆）。为了促进减少运输部门的二氧化碳排放并增强PV市场的扩展，IEA PVPS任务17的目的是阐明PV利用在运输中的潜力，并建议如何实现这些概念。任务17的范围包括各种PV驱动的车辆，例如乘用车，轻型商用车，重型车辆和其他车辆，以及用于电气系统和基础设施的PV应用，例如使用PV，电池和其他电力管理系统充电基础设施。在这些选项中，本报告专注于PV供电的车辆，并具有载板集成的PV Systems（VIPV）。这是本报告的主题。可以将VIPV系统描述为PV表面之间的组合，该组合集成在汽车主体，特定的电子系统和板上能源管理系统（EMS）之间，该系统与PV Energy的存储元件有关。在大多数情况下，PV元件的主要特征是标准辐照度（1000 W/m²，AM1.5 @25°C）下的峰值功率（WP）。这是预测我们每年可以从太阳获得和使用的太阳能的关键参数。由于PV表面不是平坦的，而是在汽车太阳能屋顶上弯曲，因此不匹配以辐照度和细胞温度为单位。它由于模块表面上的光入角度不均匀而导致能量损失。
使用马尔可夫链对船网络安全进行建模
摘要信息在经济中的作用，尤其是在运输中，伴随着网络威胁的增长。国际海事组织已经开发并采用了许多基础网络安全文件，这些文件定义了船上网络安全管理的要求。这些文件迫使海上公司的管理，以确保正确考虑网络风险并在安全管理系统中应用保护方法。对于海事公司和船只而言，相关统一规则的制定和建立是一项紧迫的任务。确保信息安全的最有希望的方向当然是使用数学模型。这样的模型描述了违反网络空间和保护系统的相互作用的过程，该过程应考虑到船上可能的网络攻击，并确保尽可能多地保存和不可能。分析网络空间中发生的流程数学模型的研究领域的研究表明，首先，这是一个真正相关的研究方向，其次，目前有许多不同的理论构成了建模的基础。这项工作的作者为船上网络安全管理系统的数学建模提出了一种新方法，即马尔可夫链理论的使用，因为在船上的网络攻击可以在任何随机的时刻发生，而且此事件并不总是取决于发生在某个时候的网络攻击。因此，使用数学建模方法构建了船上网络安全管理系统作为企业安全管理系统子系统的模型。诸如船舶的网络安全状态，国家之间的概率关系，根据国家对行动的监管。网络安全管理系统的数学模型基于离散的马尔可夫进程的模型，其中马尔可夫链的挖掘物的顶点是船舶的网络安全状态。使用专家方法研究了船体网络安全系统状态之间的连接。根据船舶的网络安全状况的示例说明了开发的模型。在距离“船舶计算机系统和网络的网络安全”中，在Kherson海事学院的教育过程中实施了船体网络安全系统的考虑方法和技术。
新产品发布的信息 - 和谐提升
对市场上的高功率电动汽车充电的需求越来越大，但是，实际实施受网格功率限制和升级网格基础架构的高上游资本支出的限制。同时，该国正在大力努力过渡到可再生能源。这两种宏观趋势都必须降低对电动机充电的网格功率的依赖，这一方面正在通过Exicom的BESS集成充电解决方案有效地解决。这项现在正在全球采用的技术首次在印度展示。该解决方案的关键区别之一是它能够智能存储和管理太阳能和电网功率，以最大程度地利用可再生能源在电动汽车充电中。该解决方案巧妙地解决了在网格级别上间歇性可用性和高峰需求管理的挑战，通过使用智能能源存储和管理，为电动汽车用户提供每次插头“每次插头”的快速充电。它还通过提高成本效率并帮助他们提供市场领先的客户体验来为收费点运营商创造巨大的价值。最终应对高速公路上高灰尘，温度和噪声环境的挑战 - 其先进的IP65液冷电池和液冷电源电子设备可确保可靠性最高，最低的O＆M成本以及增加寿命。董事总经理埃克斯科姆（Exicom）纳特·纳哈塔（Anant Nahata）先生分享了他对解决方案的看法，他说：“在运输中实现净零碳排放量是全球主要问题之一。多个Exicom的Harmony Boost，配备BESS的EV充电站不仅满足了清洁能源整合的需求，而且还提供了有效的负载平衡，增强的可扩展性，可节省成本和优质的充电体验。我们希望继续我们对印度绿色流动革命的有意义的贡献，并不仅对我们的客户，而且对印度和世界各地的更大的EV充电生态系统提出了迫在眉睫和未来的挑战。”该解决方案与Exicom的新分布式充电产品无缝集成，该产品可用于多种配置，可用于每个插头高达400kW的功率水平，使用户能够在缩短的时间内有效地为车辆充电，并减轻EV驱动程序的范围焦虑。
人工智能和自主武器：全球安全中的道德和政治困境
摘要人工智能（AI）纳入国防技术已经彻底改变了现代战争，引入了能够在无直接人干预的情况下运行的自主武器系统（AWS）。尽管这些系统有望提高精度和运营效率，但它们也带来了深刻的道德和政治困境。本文探讨了AWS的演变，对其自治水平进行分类并分析了基础技术，例如机器学习和传感器集成。它深入研究了将生命和死亡决定委托给机器，问责制差距和滥用风险的道德挑战，同时仔细检查遵守国际人道主义法。政治方面包括AI军备竞赛，AWS的扩散以及国际治理中的挑战。案例研究说明了现实世界的含义，强调了强大调节的紧迫性。通过提出道德框架，监督机制以及人类决策的包含，这项研究强调了全球合作的必要性，以减轻风险，并确保AWS的发展与人道主义价值观和国际安全保持一致。关键词：人工智能，自主武器系统，道德困境，政治挑战，国际人道主义法，机器学习，AI军备竞赛，全球安全，问责制，监管。I.引言人工智能（AI）已迅速从科幻小说转变为现代技术中的有形和变革力量。在医疗保健中，AI有助于诊断和药物发现。在医疗保健中，AI有助于诊断和药物发现。在其核心上，AI是指计算机系统执行通常需要人类智能的任务，例如学习，解决问题和决策。这是通过各种技术来实现的，包括机器学习，深度学习和自然语言处理，允许AI系统分析大量数据集，识别模式并做出预测或以越来越多的自主权采取行动。AI的普遍影响都显而易见。在金融中，AI算法管理投资组合并检测欺诈。在运输中，它驱动了自动驾驶车辆的开发。AI的整合正在重塑我们的日常生活，有希望的效率提高和创新的解决方案。然而，这种快速的进步也带来了需要审查的复杂道德，社会和政治考虑因素。在人工智能和国防技术的交集中尤其如此，在这种情况下，潜在的利益风险造成了前所未有的危险。自主武器的演变是自动武器的演变，也称为致命的自主武器系统（法律），rep-
5G网络安全实践：概述和调查
图1中的图显示了各种网络函数，这些函数在整个5G网络安全性中起着作用。该图显示了在5G网络中提供安全性的各种元素。从相互认证开始，它已经在5G之前的先前技术中存在，并且在5G中也可以使用，这在用户设备（UE）和访问和移动性管理功能（AMF）之间发生，但统一的数据管理（UDM）也在整体身份验证过程中也起着至关重要的作用，因为它持有与UE识别相关的数据。在下一个小节中提供了对其工作方式的详细说明。接下来，可以通过5G中可用的加密和完整性保护选项来保护各种类型的信号 - RRC，NAS（非访问层）和用户平面流量。加密提供了在UE/GNB和AMF之间传输的信号消息的机密性，并通过验证发件人和接收方的身份并确保在运输中未伪造消息来提供完整性。尽管在所有信号用例中，通过加密的机密性保护是可选的功能，默认情况下不启用。但是，RRC和NAS信号中的完整性保护是强制性的，不能被禁用。除了UE和AMF的相互作用之外，当UE试图在漫游时尝试保持其他5G网络之间的连通性时，还有其他组件和网络函数，因此，安全边缘保护代理（SEPP）和用户平面功能（UPFS）提供了漫游和连接保护。SEPP如何为漫游连接提供保护的详细信息在下一个小节中详细描述了。当我们进入网络时，我们在RAN和核心之间就具有IP连接性，有时连接性不由移动服务提供商拥有，而是某些第三方服务提供商，并且在这种情况下，像IPSEC这样的技术可以使用该流量来保护该流量。可用于保护基于服务的接口，也可以使用OATUTH 2.0来保护基于服务的2.0和其他运输层的网络，并且可以控制哪些网络和其他网络功能。最后，对于订户识别保护，5G通常使用称为5G全局唯一临时标识符（GUTI）的临时ID，但是如果需要UE在无线电网络上共享其IMSI，也可以使用不对称的加密来保护它的IMSI（也称为SUCI）（也称为SUCI）（supcriber shoideed ID）。下一个小节详细描述了这些保护5G环境的基本方法。
呼吁有关自动化自动化科学和工程专刊的论文IEEE交易，以优化自动化 - 以纪念
呼吁关于自动化自动化自动化科学和工程专刊的论文IEEE交易，以优化自动化 - 为了纪念Peter B. LuH优化决策的优化在自动化方面普遍存在。可以在运输中实时路由，在多能微网格中进行安排，自动驾驶中的路径查找以及供应需求在即时分布中匹配。仅举几例。这些优化和决策问题可以用数学形式为线性和非线性编程，马尔可夫决策过程以及变体。过去十年见证了机器学习如何在解决这些问题方面的理论和实践方面发展。目的是回顾该领域的最先进的现状，即在自动化中进行优化的机器学习以及讨论未来的研究方向。Peter B. Luh教授（1950-2022）是自动化领域的开创性数字，并在解决制造和电力系统中的优化问题方面是一个开创性的人物。他共同创立了IEEE T-ASE，并担任其首个主编。在他的整个职业生涯中，卢教授是该领域的活跃研究员和发起人。他于2022年去世时，他的最后一项举措是共同开发有关自动化机器学习的临时。在这项研究中，Luh教授致力于开发强大的算法，这些算法将机器学习和优化与电源系统和制造系统的应用相结合。解决这些优化问题的进步具有丰富的应用潜力。本期特刊是向卢教授致敬，他认识到他对自动化领域的重要贡献以及他在推进机器学习领域以优化自动化领域的远见领导。通过这个特刊，我们旨在尊重卢教授的遗产，并致力于推进这一领域。我们邀请了正在为该领域做出重大贡献的研究人员和从业人员的贡献，并分享了卢教授对自动化的机器学习愿景。本期特刊的潜在贡献者包括理论，方法，算法和机器学习应用以优化自动化的研究人员。特别是，将研究和讨论数学公式，例如线性和非线性编程，马尔可夫决策过程以及基于仿真的优化。具体来说，我们欢迎介绍自动化优化问题的某些结构性特性，以实现大规模问题的快速解决方案，并提供绩效保证。除了对相当一般的理论和方法的贡献外，本期特刊还将欢迎在制造，物流，运输，建筑物和电力系统等各种应用领域的作品。本期特刊旨在总结艺术的状态，讨论有希望的研究方向，并进一步促进机器学习研究以进行自动化的优化。重要的是要展示成功的故事，并在不同系统的一般理论和方法中分享进步。这个特刊既具有实际利益和理论利益。各种不同自动化系统中优化问题之间的关键连接位于共享的数学优化公式中，例如线性和非线性编程以及马尔可夫决策过程。通过本期特刊，我们希望在研究机器学习以优化自动化的研究人员和从业人员中促进合作和交流。我们还旨在提供一个平台，以突出案例研究和机器学习的创新应用，以在不同领域进行优化，从而鼓励在这个令人兴奋的领域进行进一步的研发。