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基于物联网的电动汽车充电智能能源管理......
摘要 — 在印度等一年中大部分时间外部温度都很高的国家，电动汽车 (EV) 充电站使用的电子面板和控制器需要安全且最佳地运行。这项研究首次使用太阳能电池存储集成式可切换玻璃结构，全天为电动汽车充电站的控制室提供暖通空调 (HVAC)。作为推广可再生能源和可持续出行方式的举措的一部分，电动汽车充电站配备了屋顶太阳能光伏电源。该系统使用钒氧化还原液流电池 (VRFB)，通过提供持久的长期储能解决方案来确保能源安全。利用物联网技术的智能调度系统被证明可以有效满足建筑物的实时玻璃负载需求，同时考虑到动态气候条件。该系统结合了太阳能光伏、VRFB 存储和邻里电网。建议方法的效率已通过四种不同的临时场景验证：晴天、间歇性多云、长时间多云以及太阳辐射低且电网频繁停电。由于该方法可灵活应用于各种情况，因此有可能大大提高容量。
ZScaler数据安全姿势管理（DSPM）
在多云环境中确保大量业务数据的挑战包括管理数据保护的复杂性和规模；处理内幕威胁，数据泄露，第三方和供应商访问以及供应链风险；并遵守数据法规。组织努力库存，对，控制和保护关键数据资产，同时使其免受各种威胁。使这种复杂性更加复杂，是跨不同环境之间的许多碎片数据位置，角色和权限。
为期十天的区域农业天气信息
可能影响整个国家的天气系统是东北季风，剪切线，伊斯特利和局部雷暴。在Dekad，Quezon，Mimaropa，Bicol地区，米沙ya，棉兰老岛，卡拉加，卡拉加，Zamboanga Peninsula和Davao地区的早期，将体验到散落的雨水和由于剪切线而孤立的thunderstorms。东北季风将在卡加延河谷，科迪勒拉行政区和奥罗拉（Aurora）上带来多云的天空，而部分多云到多云的天空，在吕宋岛的其余部分中，孤立的小雨。与此同时，巴西兰，苏鲁和塔维·塔维将拥有散落的雨水和雷暴，而棉兰老岛的其余部分将以伊斯特里造成的孤立的雨水或雷雨的雨天，部分多云。在迪卡德（Dekad），马尼拉大都会（Metro Manila）和吕宋（Luzon）的其余部分中，由于东北季风而下雨。棉兰老岛北部，卡拉加，Zamboanga半岛和达沃地区将经历多云的天空，散落着雨天和雷暴，而全国其他地区则将因伊斯特利（Easterlies）带来的孤立的雨衣和thenders虫而部分多云。在Dekad的上半年，东北风将占据吕宋，米沙ya，棉兰老岛北部，Zamboanga Peninsula，Caraga和Davao地区的盛行，而棉兰老岛的其余部分将体验来自东方的风。在Dekad的其余部分中，从东到东北的风将在整个群岛上占上风。在早期，直到Dekad的中部，将在吕宋岛的北部和东部海板上观察到崎sear的海洋。吕宋岛的其余部分，以及米沙ya和棉兰老岛的东部部分将经历中等至粗糙的海洋，而该国其他地区将有略微到中等的海洋。在Dekad的后期，将在该国东部地区观察到中等到粗糙的海洋，而该国其他地区将有少量的海洋。
混合云的生成式人工智能
其中一个例子是 DMC3 的 GenAI 优势，该优势为一家民政组织带来了好处，该组织多年来一直与 Deloitte 合作，依靠 DMC3 来构建其 IT 基础设施。随着此类组织的预期增长，数据和运营需求将进一步增加，从而导致对新云部署和额外存储配置的需求增加。在这些情况下，实施 GenAI 可以证明是有益的。该技术可以使 DMC3 开发人员以更快的速度工作，高效管理该机构的多云环境并减少所需的时间
增强的区块链支持的验证系统...
摘要： - 随着云计算的不断发展，安全和可互操作的法律文档管理的当务之急变得越来越关键。本研究论文介绍了一个由区块链支持的验证系统，旨在增强对跨多云环境管理法律文档的安全性，互操作性和信任。我们提出了一个分散的框架，该框架利用区块链技术来验证文档，确保它们在不同云平台上的完整性和真实性。我们的多云框架促进了无缝的互操作性和灵活的工作流程管理，而智能合同驱动的验证过程简化了验证并最大程度地减少安全性漏洞。该系统的实施导致了文档安全性的显着提高，安全违规事件100％降低，未经授权的访问尝试减少了90％。审计过程也已进行了优化，可实现100％完整的审核步道，并将审计时间减少80％。此外，该系统已经显着增强了用户信任，这是用户满意度提高50％，而采用率提高了300％。这些进步为法律文档管理建立了有弹性的基础架构，承诺具有更高程度的安全性，运营效率和信任，这对于在法律领域的广泛接受和集成至关重要。
fogros2-ft：容错的云机器人
摘要 - 云机器人技术使机器人能够将复杂的计算任务卸载到云服务器以进行性能和易于管理。但是，云计算可能是昂贵的，云服务可能会偶尔遭受停机时间，并且机器人和云之间的连接可能是网络服务质量（QoS）的变化。我们通过引入多云扩展名来自动复制独立的无状态机器人服务，将请求路由到这些副本，并指导第一响应回复，以减轻这些问题，以减轻这些问题。随着复制，即使云服务提供商降低或QoS较低，机器人仍然可以从云计算中受益。此外，许多云计算提供商提供了低成本的“点”计算实例，这些实例可能会无法预测。通常，这些低成本实例不适合云机器人技术，但是Fogros2-ft的容错性质可以可靠地使用它们。我们在模拟（视觉对象检测，语义分割，运动计划）和1个物理机器人实验（Scan-Pick-Pick-Pick-and-place）中，在3个云机器人方案中演示了FogroS2-FT的容错能力。在相同的硬件规范上运行，Fogros2-ft实现运动计划，最高2.2倍的成本降低，并在99％（P99）长尾潜伏期上降低了5.53倍。fogros2-ft在网络放缓和资源争议下，对象检测和语义分割的P99长尾延迟分别减少了2.0倍和2.1倍。视频和代码可在https://sites.google.com/view/fogros2-ft上找到。
确保数据信任以实现安全 AI 采用解决方案概述
借助我们的数据保护技术，您可以控制静态、动态和使用中的敏感数据。无论您实施一个用例还是数百个用例，我们的技术都可以扩展以满足本地和多云混合 IT 中的任何数据保护要求。我们的解决方案可以对数据进行去标识化，使其对攻击者毫无用处，同时保持其对数据流程、应用程序和服务的可用性、有用性和引用完整性。借助 OpenText，您可以让受保护的数据对攻击者毫无价值，从而消除数据泄露威胁，无论它是在生产、分析系统、测试/开发系统中，还是在外部共享。