摘要 — 基于人工智能的应用越来越多地部署在生活的各个领域,包括智能家居、智能城市、医疗保健服务和自主系统,在这些系统中,个人数据从异构来源收集,并使用不透明的集中式服务器中的“黑盒”算法进行处理。因此,保护这些应用程序的数据隐私和安全至关重要。在这方面,用于识别潜在数据隐私威胁并指定对策以减轻此类基于人工智能的系统中相关漏洞的建模技术在保护和保护个人数据方面发挥着重要作用。已经提出了各种威胁建模技术,例如 STRIDE、LINDDUN 和 PASTA,但它们都不足以对自主系统中的数据隐私威胁进行建模。此外,它们并非旨在对欧盟/英国通用数据保护条例 (GDPR) 等数据保护立法的合规性进行建模,这对于保护数据所有者的隐私以及防止个人数据受到潜在的隐私相关攻击至关重要。在本文中,我们调查了现有的针对自主系统中数据隐私威胁的威胁建模技术,然后从 GDPR 合规性的角度分析了这些技术。分析之后,我们在自动驾驶汽车(自动驾驶系统的一个特定用例)中采用了 STRIDE 和 LINDDUN,以仔细研究现有技术在建模数据隐私威胁时面临的挑战和差距。还介绍了改进自动驾驶系统数据隐私威胁和 GDPR 合规建模技术的未来研究方向。
本文基于 2015 年至 2021 年期间使用开放的、按小时/小时计算的电力系统数据的历史数据,量化了化石燃料与低碳发电在影响欧洲各国批发电价方面的作用。我们发现,尽管发电份额下降,但化石燃料仍然是“边际”主要发电厂,因此决定了批发电价。通过更新分析,我们发现,2021 年整个欧洲的平均水平是,化石燃料在 58% 的时间内决定了价格,而每年仅产生 34% 的电力。这比 2019 年的值略有下降(当时化石燃料在 66% 的时间内决定了价格,发电量占 37%)。然而,英国的趋势却相反:2021 年,天然气在 98% 的时间内决定了电价,而发电量略高于 40%;非化石能源在其余 2% 的时间内决定了价格。这与 2015 年至 2019 年相比发生了显著变化,当时天然气在 80% 至 90% 的时间里决定着电价,其余时间则通过互连器以低成本进口电价。总体而言,2021 年,由于各种因素增加了天然气价格的作用,化石燃料在七个欧洲国家中决定电价的时间超过 90%。由于大多数欧洲国家(包括英国)的大部分天然气都是从欧洲以外进口的,这加剧了电价对天然气供应地缘政治风险以及货币兑换和天然气价格波动的经济风险的暴露。
案卷编号 E002/M-23-452 2023 年综合配送计划附录 B1 – 第 1 页,共 50 页附录 B1:电网现代化 100 多年来,Xcel Energy 一直为客户和社区提供卓越的服务——提供安全、可靠且价格合理的能源。我们着眼于未来,不断推进电网建设,确保它在未来许多年继续为我们的客户带来利益。我们正在规划和投资技术,以满足现在和未来的客户和运营需求。这意味着采取慎重而周到的方法来最大化客户价值,确保我们配送业务的基本面保持稳健,并随着技术和客户期望的不断发展保持所需的灵活性。本附录讨论了我们的电网现代化战略,其中包括我们的电网现代化计划,这是一项独特的长期战略计划,旨在改造我们的电力配送系统,更新基础系统技术和能力。有关与我们的电网现代化计划相关的财务预测,请参阅附录 D:配送财务框架和信息。总体而言,电网现代化计划由多个元素组成,如图 B1-1 所示,这些元素共同作用,打造更加现代化和先进的配电网,旨在满足不断变化的客户需求,提高配电和系统数据的透明度,提高效率和可靠性,并安全地整合更多分布式能源资源 (DER)。图 B1 - 1:电网现代化计划的要素
由于 COVID-19 疫苗接种后的严重不良事件 (AE) 罕见且随访时间短,随机对照试验 (RCT) 对其研究不充分。为了监测美国 COVID-19 疫苗(“辉瑞”疫苗第 1 剂和第 2 剂、“Moderna”疫苗第 1 剂和第 2 剂以及“杨森”疫苗单剂)的安全性,尤其是严重 AE,我们使用 RCT 和疫苗不良事件报告系统 (VAERS) 数据比较了这些疫苗的相对排名。从三项关键的 COVID-19 疫苗试验中评估了局部和全身 AE 的风险,并在 2020 年 12 月 14 日至 2021 年 9 月 17 日期间由 559,717 份报告组成的 VAERS 队列中计算了局部和全身 AE 的风险。RCT 和 VAERS 分别计算的五个疫苗组的 AE 排名是一致的,尤其是全身 AE。对于 VAERS 中报告的严重不良事件,接种 Janssen 疫苗后报告的血栓形成和格林-巴利综合征风险最高。接种第一剂 Moderna 疫苗后报告的带状疱疹风险最高,其次是接种第二剂 Moderna 疫苗。接种第二剂辉瑞和 Moderna 疫苗后报告的心肌炎风险较高。接种第一剂辉瑞疫苗后报告的过敏反应风险较高。本研究的局限性在于自发报告系统数据的固有偏差,并且仅包括三个关键 RCT,并且没有与其他主动疫苗安全监测系统进行比较。
已经开发了一种移动专业填充系统,能够探测从表面到30公里以上的大气。移动专业填充系统(MPS)结合了地面仪器,包括五个梁924-MHz雷达风能填充器,无线电声音系统和两个被动微波探空仪,以及用于气象学卫星数据的接收器和处理器。通过将基于地面传感器套件与气象卫星套件产生的表面数据和利润结合在一起,从而从表面到最高的卫星发声水平产生了备件。算法会产生温度,湿度,风速和其他气象变量的声音。将来自单独源数据的数据组合的方法不是特定的站点,也不需要先验信息。国会议员具有各种应用的潜力,包括对中尺度地区研究和运营的气象变量的详细分析,例如区域污染研究和严重的风暴预测。本文介绍了合并卫星和基于地面遥感系统数据的方法,并从单个传感器和组合声音的一系列测试中提出了结果。组合声音的准确性似乎与Rawinsonde相吻合,除了卫星发声高度的风速外。国会议员在几个不同的气候中成功运作:在加利福尼亚州克莱蒙特的洛杉矶自由激进实验中,以及在新墨西哥州的White Sands导弹范围进行的测试;科罗拉多州伊利;英尺西尔,俄克拉荷马州;和弗吉尼亚州的沃洛普岛。
气候变化代表着一场紧急的环境危机,对全球生态系统和人类社区的风险深远。缓解策略和解决方案的快速开发至关重要,但要深刻依赖于从气候数据分析中得出的检测,归因和预测的进步。本文探讨了数据科学在量化人为气候变化的不仅仅是跨气候敏感部门的影响评估和有针对性的干预措施的日益增长的作用。首先,我们调查了气候表征的建立和新兴技术,包括地球系统数据上的机器学习应用。接下来,我们将讨论从迁移模式到作物产量的多域数据集的复杂气候模型以及对气候变化影响的科学理解。在这些见解的基础上,我们聚焦了启用数据的解决方案范式,从而实现智能气候动作,从高分辨率的气候风险映射,通过优化的可再生能源基础设施减少排放,到通过太阳能辐射管理的全球变暖抑制。但是,我们还仔细研究了阻碍部署的实际限制以及某些气候干预提案所提出的道德问题。最终,尽管数据科学为气候变化检测,归因和响应提供了强大的工具,但本文强调了持续的气候数据与跨学科协作一起持续的气候数据如何在克服分析不确定性,实施障碍和道德上的反对意见至关重要,因为我们有效地避免避免深刻的环境破裂。
1.2 系统概述 RVR 是一个必不可少的系统,由硬件和软件组成,用于计算飞行员在跑道上能看到多远的距离。看到的物体可能是跑道灯或跑道标记。RVR 系统为各种用户提供可靠的 RVR 测量,包括:当地机场交通管制塔 (ATCT) 驾驶室和终端雷达进近管制 (TRACON) 空中交通管制员;增强型交通管理系统 (ETMS)/协同决策 (CDM) 用户(航空公司调度员);自动地面观测系统 (ASOS) 和自动气象传感器系统 (AWSS) 用户;以及机场运营中心人员。目前,国家空域系统 (NAS) 中部署了两种类型的 RVR 系统:Tasker 500 透射仪系统,部署于 20 世纪 60 年代末;以及 1994 年首次部署的新一代 RVR (NGRVR)。本规范中建立的性能要求适用于基于 PC 的 RVR 系统,该系统基于已在 NGRVR 中证明成功的系统要求和组件概念。当前操作系统的经验和商业系统的明显可用性表明,前向散射仪技术是当前 NAS RVR 系统的首选能见度传感器类型,因此,基于 PC 的 RVR 系统也将采用该技术。通过使用现代商业产品和组件,基于 PC 的 RVR 应超出本规范的可靠性、可维护性和可用性目标。基于 PC 的 RVR 系统可以与 NAS 内机场的现有 NG RVR 系统共置。在这种情况下,基于 PC 的 RVR 系统必须接收 NG RVR 系统数据并将其与基于 PC 的系统的类似数据集成,以表示相关 RVR 机场配置的 RVR 条件。
摘要 — 过去二十年来,星载激光雷达系统凭借其准确估算树冠高度和地上生物量的能力,在遥感领域获得了发展势头。本文旨在利用最新的全球生态系统动态调查 (GEDI) 激光雷达系统数据来估算巴西桉树人工林的林分尺度优势高度 (H dom) 和林分体积 (V)。这些人工林由于树冠覆盖均匀且可进行精确的实地测量,因此提供了有价值的案例研究。基于几个 GEDI 指标,使用了几个线性和非线性回归模型来估计 H dom 和 V。 H dom 和 V 估计结果表明,在低坡度地形上,使用逐步回归方法可获得最准确的 H dom 和 V 估计值,均方根误差 (RMSE) 分别为 1.33 m(R 2 为 0.93)和 24.39 m 3 .ha − 1(R 2 为 0.90)。解释 H dom 和 V 超过 87% 和 84% 变异性 (R 2 ) 的主要指标是表示 90% 的波形能量发生于地面以上高度的指标。对六种可用的不同处理算法发出的后处理 GEDI 指标值进行测试表明,H dom 和 V 估计的准确性取决于算法,使用算法 a5 相对于 a1,两个变量的 RMSE 均增加了 16%。最后,选择最后检测到的模式或最后两个模式中较强的模式的地面回波也会影响 H dom 估计精度,使用后者会导致 12 厘米 RMSE 降低。
1.简介................................................................................................................................ 5 2.应答器包装................................................................................................................. 6 3.参考资料...................................................................................................................... 7 4.产品代码...................................................................................................................... 7 5.系统描述和操作方法....................................................................................................... 8 5.1 概述....................................................................................................................... 8 5.2 询问器....................................................................................................................... 8 5.3 操作方法................................................................................................................. 8 5.3.1 初始化................................................................................................................. 9 5.3.2 加密模式............................................................................................................. 10 5.3.3 密码保护............................................................................................................. 11 5.4 应答器..................................................................................................................... 11 5.4.1内存................................................................................................................11 5.4.1.1 密码 EEPROM(第 1 页)..............................................................11 5.4.1.2 标识 EEPROM(第 2 页)................................................................12 5.4.1.3 序列号(第 3 页).............................................................................13 5.4.1.4 加密密钥 EEPROM(第 4 页).............................................................13 5.4.2 循环冗余校验发生器.............................................................................13 5.4.3 加密算法.............................................................................................15 6.读取数据格式....................................................................................................19 7.测量设置....................................................................................................................25 9.1 测量设置:共振频率、带宽、质量。功能................................................................................................................16 6.1 充电...................................................................................................................16 6.2 写入...................................................................................................................16 6.2.1 写入数据格式................................................................................................18 6.3 读取/响应数据................................................................................................18 6.3.1.TIRIS FM 系统的特性................................................................................................21 7.1 基本系统数据...............................................................................................................21 7.2 读取器和系统设计影响..............................................................................................21 7.3 系统性能和功能可靠性影响......................................................................................21 7.4 TIRIS FM 系统的其他质量因素....................................................................................22 8.EMI/EMC 性能....................................................................................................22 8.1 概述....................................................................................................................22 8.2 汽车环境和因素....................................................................................................22 8.3 TIRIS FM 转发器和系统性能....................................................................................23 9.trp 因子....................................................................................25 9.2 测量设置:供电场强.............................................................................................26 9.3 测量设置:转发器信号强度.............................................................................28 10.规格................................................................................................................29 10.1 绝对最大额定值...............................................................................................29 10.2 建议工作条件.............................................................................................29 10.3 特性................................................................................................................30 10.4 环境数据和可靠性................................................................................................31 10.5 存储器.............................................................................................................31 10.6 封装.........................................................................................................................31
摘要 联邦零售药房计划 (FRPP) 促进了药房作为合作伙伴的整合,以在 COVID-19 大流行应急响应期间扩大疫苗接种能力。为了评估 FRPP 对不同社会人口群体的疫苗接种工作的贡献,从两个来源评估了 2022 年 9 月 1 日至 2023 年 9 月 30 日期间接种的 COVID-19 二价 mRNA 疫苗剂量的数据:1) 直接报告给 CDC 的 FRPP 数据和 2) 所有 50 个州、哥伦比亚特区、美国领土和自由联系州向 CDC 报告的司法免疫信息系统数据。在此期间,美国接种的 5980 万剂 COVID-19 二价疫苗中,有 4050 万剂(67.7%)由 FRPP 合作伙伴接种。 FRPP 合作伙伴接种的 COVID-19 二价疫苗剂量比例从 6 个月至 4 岁儿童的 5.9% 到 18-49 岁成人的 70.6% 不等。在某些种族和少数民族群体中(例如西班牙裔或拉丁裔、非西班牙裔黑人或非裔美国人、非西班牙裔夏威夷原住民或其他太平洋岛民以及非西班牙裔亚裔),≥45% 的 COVID-19 二价疫苗剂量由 FRPP 合作伙伴接种。此外,在城市和农村地区,FRPP 合作伙伴分别接种了 81.6% 和 60.0% 的二价疫苗剂量。FRPP 合作伙伴关系接种了美国约三分之二的所有二价 COVID-19 疫苗剂量,并为广泛社会人口群体的人们提供了疫苗接种机会,表明该计划可以作为解决常规疫苗接种服务需求和在其他公共卫生紧急情况下提供卫生服务的典范。
