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5G 技术在物联网中的作用
物联网 (IoT) 预计将因 5G 技术而经历一场重大革命，这也将带来一个智能联网设备的新时代，其连接性、速度和容量前所未有。本文重点介绍 5G 将实现的大规模设备部署、极其可靠的低延迟连接和改进的移动宽带，探讨 5G 将如何改变物联网生态系统。5G 可实现数十亿台设备的无缝通信和实时数据处理，从工业自动化和医疗保健应用到自动驾驶汽车和智能城市，数据传输速度比 4G 快 100 倍。本文还研究了 5G 部署的障碍，例如频谱分布、基础设施要求和安全漏洞，并提供了解决方案。5G 技术正在实现更具可扩展性、更安全、更高效的物联网网络。
拉脱维亚电网中可再生能源的整合
我们在此提供的分析必然基于对可能存在的条件或未来可能发生的事件的假设。这些假设大多基于公开的行业数据。Artelys 及其客户知道，我们无法保证所使用的假设和方法是正确的，也无法保证预测与实际运营结果相符。我们的分析和所使用的假设还取决于我们或任何其他人无法控制的未来事件，并且不考虑某些监管不确定性。实际未来结果可能与所示结果存在重大差异。Artelys 不会、也不打算、也不应该推断任何有关未来结果可能性的陈述，不能也不会承担因依赖我们的分析而遭受的直接或间接损失的责任。虽然 Artelys 提供的分析可能有助于 AST 和其他机构就先进输电技术如何帮助整合更多可再生资源提供明智的看法，但它并不能替代他们自己的商业判断。
电网中的图形增强学习：调查
用于传输和分销网格的电网运算符的作用是确保始终可用性的可用性。但是，全世界的电力系统正在经历由二氧化碳中立的需求驱动的范式转变。由于供暖和交通部门电气化引起的可再生分布生成和额外的负载需求的整合引入了传统的电力系统操作正在努力应对的复杂性。这些趋势需要最佳操作Marot等的高级方法。（2021）;凯利等。（2020）。正在进行的能源过渡还会影响其他利益相关者，例如能源市场参与者。他们需要适应分散的结构和新的市场参与者，例如电动汽车（EV）充电运营商。此外，持续的数字化和通信系统的构建将经典电力系统转化为网络物理能源系统（CPES）Steinbrink等。（2018）。所有这些新挑战为电网操作带来了新的复杂性。
使用机器学习的物联网中资源分配的审查
I.简介物联网（IoT）网络中的资源分配就像管理一个大型聚会，在那里您为许多客人提供了有限的零食和饮料。您想确保每个人都能得到足够的时间而不会太快耗尽或浪费任何东西。在物联网网络中，这涉及在不同设备（聚会上的“访客”）之间分发数据处理能力，内存和网络带宽之类的内容。目标是有效地使用这些资源，以便所有设备都可以很好地运行，而无需超载系统或导致延迟n。该策略旨在通过使用机器学习算法来实时和实时管理资源。工业互联网或物联网，通过促进自动化流程，数据交互和无缝沟通的工业设备和系统的运作方式彻底改变了。众多网络设备，传感器和设备在物联网的背景下共同收集，处理和传输数据，提高盈利能力，有效性和决策能力。，但是随着物联网部署的越来越大，越来越优雅，有效地分配资源已成为一个至关重要的问题。在物联网系统中动态分发和控制资源的过程，包括作为处理器，存储，带宽和能量，被称为动态资源分配。动态资源分配可以实时调整整个系统的要求和情况，通常是根据预设配置分配资源。这种灵活性对于物联网至关重要，因为工作负载波动，网络情况和系统需求可能会导致资源可用性和需求的快速变化。物联网中可变资源分布的主要目的是最大化资源消耗并提高系统的效率。反应性资源分配可确保资源有效地利用资源，通过根据实时需求智能分发资源来减少废物并提高整体系统效率。物联网系统变得更加可靠，适应性，并且可以快速响应。此外，物联网的动态分配有助于改善对变化条件和工作量趋势的反应。由于物联网系统经常在数据量，处理需求和网络环境中遇到变化，因此动态分配资源的能力使系统能够根据需求调整资源水平，保证峰值性能并始终有效利用资源。现在可以在机器学习算法的帮助下有效地解决IoT中不断分配资源的困难。物联网系统可能会预期对资源的需求，确定数据趋势，并通过利用机器学习算法来评估历史数据和当前数据，从而明智地分配资源。考虑到工作负载模式，能源使用和系统性能测量等变量，机器学习模型能够适应不断变化的环境并优化资源策略的分布。本文是四个部分，其中第一部分在物联网网络中引入资源分配是有效操作的关键方面。第二部分根据机器学习算法提供了在物联网中完成的工作。第三部分描述了有效资源分配的挑战和要求，并讨论了动态资源分配的机器学习技术。使用协作学习的第四部分任务卸载，最后一部分总结了评论中的关键发现，并强调了有效资源分配对IoT网络性能的重要性。
探索智能电网中的电力电子应用
摘要 - 在不断发展的能源景观时代，可再生能源的整合和智能电网技术的发展对于实现可持续和高效的电力系统的发展至关重要。本文提供了智能电网中电力电子技术的应用分析的全面概述。Power Electronics在启用智能电网中的各种功能方面起着关键作用，包括可再生能源的网格整合，功率质量的增强，能源储能系统的促进以及需求响应策略的实施。通过研究该领域的最新发展和挑战，本文旨在阐明电力电子解决方案在塑造智能电网未来中的关键作用。通过对案例研究和研究发现的彻底探索，本文突出了电力电子产品在优化电网操作，增强电网弹性和促进分布式能源的整合方面的变革潜力。最终，本文有助于更深入地了解电力电子技术与智能电网应用之间的协同关系，从而为更可持续和弹性的能源基础架构铺平了道路。关键词 - 电力电子技术，智能电网，高压直流传输，灵活的交流传输，智能开关技术，需求侧技术，节能，清洁能源。
fedpylot：在车辆互联网中导航联合学习以实时对象检测
摘要 - 通过在密集的互连网络中启用低延迟的大数据处理，该网络构成了车辆，侵蚀，行人，行人和云。自动驾驶汽车非常依赖机器学习（ML），并且可以从边缘生成的大量感官数据中受益，这要求采取措施调和模型培训，并保留敏感用户数据的隐私。联合学习（FL）是一种有希望的解决方案，可以在车辆网络中培训复杂的ML模型，同时保护道路使用者的隐私并减轻沟通开销。本文研究了尖端Yolov7模型的联合优化，以解决数据异质性，包括不平衡性，概念漂移和标签分布偏向的实时对象检测。为此，我们介绍了FedPylot，这是一种基于MPI的轻质原型，以模拟高性能计算（HPC）系统的联合对象检测实验，在此使用混合加密，我们可以在其中维护服务器 - 客户层通信。我们的研究因素，准确性，沟通成本和推理速度，从而为自动驾驶汽车面临的挑战提供了平衡的方法。我们证明了FL在IOV中的适用性的有希望的结果，并希望FedPylot将为将来研究联合实时对象检测提供基础。源代码可在https://github.com/cyprienquemeneur/fedpylot上获得。
使用机器学习模型在物联网中检测僵尸网络攻击
僵尸网络在全球处理计算机网络的安全性时非常关注。机器人通过其恶意活动很容易攻击网络基础架构。有必要减轻和控制机器人的威胁级别，因此需要先进技术来预测其发生。机器学习在这方面提供了更大的支持，具有从物联网设备中处理大量数据的能力以及预测受过训练数据的潜在攻击的鲁棒性。被监督（DT和RF）和无监督的学习（深度学习）都用于研究攻击的预测。沿着性能指标比较了各种机器学习模型的结果（混淆矩阵，ROC曲线）。结果表明，与无监督模型相比，在研究数据集中有监督的学习表现更好。
边缘计算及其在物联网中的作用
摘要： - 物联网（IoT）爆炸性增长的技术革命时代已经开始，其中数十亿个小工具通过多个网络收集并交换了数据。随着物联网（IoT）设备变得更加复杂和数据密集型，数据处理的常规以云为中心的方法面临重大障碍。这些挑战包括高潜伏期，带宽限制和隐私问题。通过分散数据处理并将其移动到数据源（网络边缘）时，将其作为关键解决方案出现。本研究通过研究其三个主要好处：较低的延迟，更好的数据安全性和增加的带宽经济来研究Edge Computing如何彻底改变物联网。边缘计算加快响应时间，加强数据安全性并通过本地处理数据来最大化网络使用。在演讲中涵盖了边缘计算，实施困难和潜在的进步，这些进步可能会将边缘计算与复杂的物联网系统相结合。除了改变物联网环境外，此调查还旨在证明边缘计算对于越来越多的互连世界中的实时，安全且有效的数据处理至关重要。关键字： - IoT（物联网），边缘计算，数据，数据安全性。
混合可再生能源电网中的频率调节：利用负载频率控制和氧化还原液流电池的有效策略
可再生能源 (RES) 已成为电网不可或缺的组成部分，但它们的整合带来了系统惯性损失以及负载需求与发电能力不匹配等挑战。这些问题危及电网稳定性。为了解决这个问题，提出了一种有效的方法，将增强型负载频率控制 (LFC)（即模糊 PID-TID µ）与受控储能系统（特别是受控氧化还原液流电池 (CRFB)）相结合，以减轻 RES 整合带来的不确定性。该策略的参数优化是使用小龙虾优化算法 (COA) 实现的，该算法以其全局优化能力以及探索与利用之间的平衡而闻名。与传统控制器（PID、FO-PID、FO-(PD-PI)）的性能评估证实了所提出的方法在 LFC 中的优越性。在各种负载扰动、高可再生能源渗透率和通信延迟下进行的广泛测试确保了其在最大限度地减少中断方面的有效性。使用标准化 IEEE 39 总线系统进行验证进一步证明了其在应对大量可再生能源渗透的电网中的效率。总之，该综合战略为适应日益增加的可再生能源利用的现代电力系统提供了强有力的解决方案。
使用物联网中的完全同态加密
摘要保护基本数据的机密性。同质加密的最新进展使得使用基于同构加密的方案在物体应用程序中保护机密和个人数据成为可能。然而，在这个密码学领域，使用完全同态加密方案的标准和准则相对年轻。本文分析了同态加密领域中现有的库。由于分析的结果，执行同构加密和分裂的运行以及开发整数同构加密图书馆的实施的相关性。提出了同态分裂的方法，该方法允许执行分离同构加密数据的操作。为了确保物联网构建体之间的数据存储和交换，已经创建了和实现了完整的同型加密库体系结构，从而可以对在各种Atmelavr微控制器中加密的数据进行所有算术操作。