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人工智能与机器学习
人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，专注于创建能够执行通常需要人类智能的任务的系统，例如理解语言，识别对象和做出决策。AI系统模拟人类的认知能力，使机器能够自动执行复杂的任务。约翰·麦卡锡（John McCarthy）经常被视为“人工智能之父”，为该领域的进步做出了重大贡献。AI取决于由算法供电以执行指定功能的软件程序。一个值得注意的例子是戴维·汉森（David Hanson）博士开发的Dictador的第一位AI首席执行官Mika。在各种应用中，包括虚拟助手，医疗保健技术和自动驾驶车辆在内，AI的存在越来越多地编织到我们的日常生活中。机器学习（ML）是AI的一个子集，允许系统从数据中学习并随着时间的推移提高其性能，而无需明确的编程。深度学习是ML的类别，它使用深层神经网络来处理广泛的数据集并应对复杂的挑战，并在图像和语音识别等领域取得进步。AI旨在复制类似人类的思维过程，但ML通过识别模式和分析数据来实现这一目标。尽管对“ AI驱动”产品的销售主张，但必须将真正的AI与更直接的技术解决方案区分开来。了解AI，ML及其应用的原理至关重要，因为这些技术继续塑造行业并重新定义了工作和日常经验的未来。
黑桃：使用事件传感
摘要 - 近年来，人们对在轨道内运营（例如更新，停靠和接近操作）的自主权的需求不断增长，从而导致人们对采用深度学习的飞船姿势估计技术产生了兴趣。但是，由于对实际目标数据集的访问有限，算法通常是使用合成数据训练并应用于真实域中的，因此由于域间隙而导致性能下降。最新方法采用域适应技术来减轻此问题。在搜索可行解决方案中，过去探索了事件感应，并显示出可减少模拟和现实世界情景之间的域间隙。事件传感器近年来在硬件和软件方面取得了重大进步。此外，与RGB传感器相比，事件传感器的特性在空间应用中具有多个优势。为了促进基于DL的模型的进一步培训和评估，我们介绍了一个新的数据集，包括在受控的实验室环境中获得的真实事件数据，并使用相同的摄像机内在系统模拟了事件数据。fur-hoverore，我们引入了一个基于图像的事件表示形式，该表示的性能优于现有表示形式。此外，我们提出了一种有效的数据过滤方法，以提高培训数据的质量，从而提高模型性能。使用不同的事件表示，事件过滤策略和算法框架进行了多方面的基线评估，并总结了结果。数据集将在http://cvi2.uni.lu/spades上提供。
结合人工智能和分子动力学（...
经过几十年的理论和计算发展，分子动力学 (MD) 模拟不仅已成为补充实验解释和预测的工具，而且还是更高级别模拟的基准。当我们考虑 MD 模拟所需的每个组件时：理论引擎（例如，牛顿运动定律、热力学定律、朗之万方程、泊松-玻尔兹曼方程等）、力场（计算势能和力的参数）、传播算法（例如，Verlet 积分）、系统（通常由坐标、速度和连接组成）、控制参数（如温度、压力等）和可观测量（例如，自由能计算、集体变量监测等），每个组件都经过了精心的手动发现、设计、调整和部署，已经取得了长足的进步。MD 模拟在大多数方面似乎已经“成熟”，在将自由能计算与生物系统结合起来方面实现了大约 ~1 kcal/mol 的精度。然而，折叠/展开蛋白质结构采样、蛋白质-蛋白质相互作用结构采样、大系统模拟、罕见事件模拟、具有不可忽略的核量子效应的模拟、反应、新材料的参数化和高通量自由能计算等问题仍然存在，需要新的研究和开发。自然而然，人们可以转向人工智能 (AI)，这是另一个因硅革命而显著加速发展的领域。毋庸置疑，人工智能已经在与 MD 相关的领域中展示了它的实用性，尤其是在这个“后 AlphaFold 时代”。现在的问题不是“如果”，而是我们如何结合这两个强大的工具来进一步推动这两个领域的研究。
PBS TJ100 无人机和靶机喷气发动机
生产并测试所有单个部件后，组装了一个可操作的原型机。原型机在 PBS 试验台上进行了地面台架测试，并达到了推力、油耗和使用寿命的目标值。从组织和财务角度来看，启动和飞行包线的验证都非常具有挑战性。最初打算在安装到 L-159 喷气式飞机上的特殊容器中测试发动机。然而，这些测试在捷克共和国的空域被证明是不切实际的。因此，该公司联系了莫斯科的中央航空发动机研究所 (CIAM)，该研究所有一个用于测试航空发动机的热压室。该系统模拟指定飞行高度的环境条件——温度、压力和空速。发动机在整个飞行包线内都达到了要求的数值，受 0 至 10,000 m 高度和 0 至 0.88 M 空速的限制。启动能力在 8,000 m 高度和 0.6 M 空速下经过验证。通过热压室测试，获得了宝贵的运行数据。这些数据不仅用于发动机特性的内部验证，还可以告知客户 TJ100 的飞行品质。针对无人机和靶机进行了优化和性能增强如今，PBS 的 TJ100 涡喷发动机针对无人机和靶机进行了专门设计、改进和优化。这是一款高性能发动机，具有出色的重量/推力比、延长的使用寿命和低油耗。它目前被评为世界上最好的小型涡喷发动机之一，是全球轻型飞行器的明智选择。
光学 171Yb+ 量子点的连续动态解耦...
量子计算机的发展受到了这样一种想法的刺激，即在解决计算任务时实现比基于传统原理的机器高得多的速度，并且与密码学（Shor，1994）、搜索（Grover，1996）、优化（Farhi 等人，2014）、量子系统模拟（Lloyd，1996）和求解大型线性方程组（Harrow 等人，2009）等问题相关。现有的量子计算设备原型使用各种物理平台来实现量子计算协议，例如超导电路（Arute 等，2019 年；Wu 等，2021 年）、半导体量子点（Xue 等，2022 年；Madzik 等，2022 年；Noiri 等，2022 年）、光学系统（Zhong 等，2020 年；Madsen 等，2022 年）、中性原子（Ebadi 等，2021 年；Scholl 等，2021 年；Henriet 等，2020 年；Graham 等，2022 年）和捕获离子（Zhang 等，2017 年；Blatt and Roos，2012 年；Hempel 等，2018 年）。尽管有几项实验报告称在解决采样问题方面取得了量子优势（Arute 等人，2019 年；Wu 等人，2021 年；Zhong 等人，2020 年），但现有一代量子计算机的计算能力有限。这些限制与以下事实有关：为了解决实际相关的计算问题，必须将设备相对于所用信息载体数量（例如，量子比特，它们是经典比特的量子对应物）的可扩展性与对量子比特的高质量操作相结合
配备电动汽车充电站的住宅建筑二次电池储能系统的技术能源评估和规模确定
摘要：本研究调查了带有电动汽车充电站的住宅建筑中二次电池储能系统的设计和尺寸。锂离子电池从电动汽车 (EV) 中丢弃时，剩余容量约为 75-80%。鉴于电动汽车的需求不断增长，符合全球净零排放目标及其相关的环境影响，这些电池的使用寿命可以通过在要求较低的二次应用中采用而延长。在本研究中，对英国一栋住宅建筑（包括电动汽车充电站）基于电动汽车 (EV) 二次电池的电力存储系统进行了技术评估。评估了系统的技术和能源性能，考虑了不同的场景，并假设电动汽车充电负载需求添加到配备储能的离网光伏 (PV) 系统中。此外，本研究使用日产聆风二次电池作为储能系统。使用 MATLAB Simulink 对提出的离网太阳能驱动能源系统进行建模和仿真。该系统模拟了隆冬时节，太阳辐射最小，能量需求最大，这是最坏的情况。引入了光伏系统开关来控制二次电池组的过度充电。结果表明，将电动汽车充电负载添加到离网系统会增加系统的不稳定性。然而，如果由于现场的物理限制而无法增加光伏安装面积，可以通过将额外的电池组（每个电池组的容量为 5.850 kWh）连接到系统来纠正这个问题。
Microsoft Word - 用于未来直流微电网的基于氢和电池的储能系统 (ESS)-Vriend-Diabate.docx
本文提出了一种用于直流微电网的氢基储能系统 (ESS)，该系统可以与电池储能系统集成，以满足未来可再生能源渗透率高的电网的需求。氢基储能系统能够长时间提供稳定的能源供应，但与电池储能系统相比，其响应速度较慢。然而，电池和氢存储的组合可以在很长一段时间内提供稳定的能量，并且可以轻松处理微电网的突然需求和过剩。该系统的主要挑战之一是将电力电子与燃料电池技术相结合，以适当地将可再生能源转化为电能。所提出的系统使用隔离的 DC-DC 转换器来激活氢气的生产，并使用电解器将产生的氢气转化为氢压。氢压成为我们燃料电池的重要输入，燃料电池调节氢压并将其转化为电能。然后，通过使用 DC-DC 升压转换器将产生的电能传递给不同的负载。为了验证所提电路的有效性，使用 1 kV DC 总线电压氢 Simulink 仿真来演示基于负载需求和剩余功率的氢气生产和燃料电池行为。所提系统模拟了完整氢能存储系统所需的功率转换、电解器、储罐和燃料电池的各个方面。聚合物电解质膜因其经济可行性而成为电解器和燃料电池的主要关注技术。
智能电力系统先进技术
机构简史 诺鲁伊斯兰高等教育中心，即 NICHE，Kanyakumari，前身为诺鲁伊斯兰工程学院，成立于 1989 年，最初只有两个本科工程专业，可招收 80 名学生，如今已发展成为印度南部最伟大、最好的教育机构之一。 大学校园位于泰米尔纳德邦 Kanyakumari 区 Thuckalay 的 Kumaracoil，坐落在宁静而郁郁葱葱的 Velimalai 山脚下，这是西高止山脉壮观的一部分，靠近历史上著名的帕德玛纳巴普拉姆宫。 大学校园位于 Kanyakumari Trivandrum 国家公路 (NH-47) 上的 Kumaracoil 交叉口向内向山麓方向仅 1.5 公里，距离 Kanyakumari 约 30 公里，距离喀拉拉邦首府特里凡得琅 60 公里。关于系部 电气与电子工程系于 1993-1994 学年在 NICE 校区成立。该系提供电气与电子工程本科课程、应用电子研究生课程和博士课程。该系拥有高素质、经验丰富且敬业的教学人员，教授不同学科领域的课程，如应用电子、过程控制和仪表工程、电力电子等。该系拥有高素质的教师，他们均拥有电气与电子工程各个领域的博士学位。电机实验室、电气车间、电力电子实验室、控制系统实验室和电力系统模拟实验室等实验室设备齐全，设计合理，可为学生提供工业环境。
基于模型的系统工程的 SLIM。第 1 部分
复杂系统的开发是一项跨学科、团队、流程、软件工具和建模形式的协作工作。系统复杂性的增加、可用资源的减少、全球化和竞争性的供应链以及动荡的市场力量要求统一的基于模型的系统工程环境取代开发复杂系统的组织中的临时、以文档为中心和点对点的环境。为了应对这一挑战，我们设想了 SLIM——一个用于实现下一代复杂系统的协作、基于模型的系统工程工作区。SLIM 使用 SysML 来表示系统的前端概念抽象，该系统可以与特定学科工具和标准中模型的底层细粒度连接“共同发展”。借助 SLIM，系统工程师可以从基于 SysML 的系统模型中直接推动自动化需求验证、系统模拟、权衡研究和优化、风险分析、设计评审、系统验证和确认以及其他关键系统工程任务，从开发的最早阶段开始。SLIM 提供独立于任何系统工程方法的分析工具，以及将 SysML 与各种 COTS 和内部设计和模拟工具连接起来的集成工具。我们将在两篇论文中介绍 SLIM 及其应用。在第 1 部分（本文）中，我们介绍了导致 SLIM 的动机和挑战。我们描述了 SLIM 的概念架构（第 1 节）和用例（第 2 节），然后介绍了可用于生产和评估使用的工具（第 3 节）。在第 2 部分论文“SLIM 应用”中，我们介绍了 SLIM 工具在各种领域的应用，包括系统工程的传统领域和非传统领域。介绍了来自太空、能源、基础设施、制造和供应链、军事行动和银行系统的代表性示例。
基于定量治理建模方法的云服务安全模型
云的安全性，无论它可能采用什么形式，都是要考虑的最重要的问题。这需要开发有效的安全性可测量评估技术，以屏蔽数据，服务和基础架构免受可能进行的攻击。云现在在市场上引起了很多关注，但是大多数企业尚未准备将其运营转移到云上，这是因为安全是他们的主要担忧。没有客户使用的服务性质，企业以及服务提供商有责任维护系统的安全性。作为此的直接结果，为基于云的系统提供了构成系统模拟研究的范式。本文介绍了云资产映射和可量化的治理安全评估模型。此模型的组件包括资产分类，评估，适当的安全模型的映射，然后进行安全扫描，安全维修模型和可用的可量化治理评估模型。此安全性高程模型包括一组与各个领域相关的评估方面，例如网络，维护，安全应用程序开发和计算等。用户G-Cloud平台对于成功实施许多云用户的定量治理评估至关重要。此解决方案可以使用户了解增强操作，更改配置并使用视觉图显示动态扫描安全得分的过程。排名可能包括一个或多个云。为了使云的资源更安全，做正确的事情。此安全评估系统通过提供更好的安全解决方案来保护业务的虚拟资产以及物理组织。关键字：资产映射，资产分类，云资产，云安全性，可量化治理