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到 2025 年,超过 750 亿台联网设备将把互联网扩展到物理世界,成为前所未有的通信和控制系统。 1 这个数字生态系统的变化——无论是有意还是无意的——首次能够在相隔数千英里的数千个系统中产生物理后果,矛盾的是,这既扩大了我们的控制范围,也扩大了我们的风险。这种感知、连接和引起变化的能力同样带来了机遇和威胁。物联网中威胁和机遇的联系集中在身份和权限上——目前还没有通用的方法来区分一个事物与所有其他事物,或者确定该事物被允许做什么。缺乏身份和权限阻碍了多方物联网服务和生态系统的发展,阻止了有价值的新用例的出现,也使得我们更难为日益增长的网络攻击威胁提供有效的解决方案。自主主权身份 (SSI) 为事物提供持久身份并刻意传达权威,提供了一种利用物联网商业机会和减轻网络威胁的新兴方法。
个人区域网络(PANS)和大都市区域网络(MANS)在连通性中也起着至关重要的作用。PANS通常在几米的范围内连接个人设备。它们促进了个人小工具之间的通信和数据交换,例如智能手机,平板电脑,笔记本电脑,可穿戴设备和物联网外围设备。蓝牙和Wi-Fi Direct是平底锅中使用的常见技术,可在设备之间建立临时连接,而无需集中基础架构。人类覆盖了比LAN的更大的地理区域,但与WAN相比,规模较小,通常跨越城市或大都市地区。男人在城市范围内为企业,政府机构,教育机构和住宅社区提供高速连通性。他们支持广泛的服务,包括互联网访问,视频会议,IP电话和多媒体流媒体,满足城市人口的各种连通性需求。
摘要:在我们迅速发展的技术环境中,是对储能系统的有效且智能的管理至关重要的。该项目推出了现代电池管理系统模块,以优化性能,确保安全性并促进可充电电池的可持续性。利用尖端技术,例如微控制器和物联网(IoT)。可再生能源的整合以及对便携式电子设备的需求不断增长,导致人们对有效的储能解决方案的需求不断增长。该项目介绍了使用Arduino微控制器和物联网的BMS。BMS是本文中引入的,用于在充电和放电过程中连续监视和分析电池温度。BMS包括框图和使用诸如库仑计数的方法,用于估算的状态和CCCV,以进行健康评估状态。数据,包括电池状态,温度和电压,自动存储在物联网平台上的内容上,可以进行彻底的电池分析和及时的发行解决方案。关键字:存储系统,电池管理系统(BMS),物联网(IoT),电池温度监控,充电状态(SOC),健康状况(SOH),充电和排放。I.在迫在眉睫的未来中引入,电动汽车将是运输的主要形式。基于锂的可充电电池将被广泛使用。这些电池组将需要管理和不断监控,以保持电动汽车的安全性,可靠性和效率。电池管理系统(BMS)包括:(1)电池级别监控系统(2)最佳充电算法和单元/热平衡电路。电压,电流和温度测量值用于估计电池系统的所有关键状态和参数,例如电池阻抗和容量,健康状况,充电状态以及剩余的使用寿命。电动汽车中的电池(EV)由于化学反应而随着时间的推移而降低,从而降低了其能量存储能力。减轻降解,控制充电和排放曲线,尤其是在不同条件下的降解。电池寿命还受温度波动和频繁的高电荷/放电周期等因素的影响。尽管偶尔会引起安全问题,但设计具有安全功能和自动截止的精心设计的EV系统通常是安全的。可以覆盖各种电池类型并提供全面保护的灵活的电池管理系统(BMS)已成为最近电动汽车开发的重点。充电状态是安全电池充电和放电的关键参数。它代表电池相对于其额定容量的电流容量。SOC有助于管理电压,电流,温度和其他与电池相关的数据。准确的SOC计算可防止过度充电和过滤,这可能会损坏电池。此外,储能解决方案的安全性和可持续性是最重要的关注点,尤其是在电动汽车,可再生能源网和便携式电子小工具等应用中。II。 文学评论T. Sirisha等。II。文学评论T. Sirisha等。在[1]中讨论电池对电动汽车的重要性的重要性,并引入了电池管理系统(BMS),以帮助确保电池系统的安全性和最佳性能。BMS旨在始终监视电池,并在充电和放电期间测量每个电池电池的温度。使用库仑计数法实施了电荷状态(SOC)估计,并且使用CCCV确定电池的健康状况(SOH)。该论文还讨论了物联网在“ Thing Thing of Things Speak”上自动存储电池,温度和电压数据的使用。作者强调了对电池进行彻底调查以快速解决可能出现的任何问题的重要性。总体而言,该论文提供了
因此,该研究明确呼吁对所包含的设备软件进行来源证明,从而也要求进行安全检查。作为“2022 年物联网安全报告”研究的一部分,在接受调查的 318 名 IT 行业专业人士和高管中,75% 的人赞成对所有软件组件进行精确证明,即对所有组件(包括端点中包含的所有软件)进行所谓的“软件物料清单”(SBOM)。总体而言,物联网领域的安全性并不好——该研究明确支持这一结论。公司几乎没有任何指导方针,制造商随机工作,只有在系统运行时才会进行安全性 beta 测试。随着经济网络化程度的提高,未来几年的损害可能会变得更糟。此外,责任问题将更加严格,这也将在未来把责任推给公司的决策者。显然,在可预见的未来,管理层将直接因 IT 安全方面的疏忽而承担责任。
n(3 + 0.002 lg n)逻辑 /抽象盘(也是2N)逻辑Qubits×2(d + 1)2个物理量子; d =代码区。= 27对于n = 2048 n 2(500 + lg n)toffoli门(“算术操作”)n 3(0.3 + 0.0005 lg n)测量深度(“时间”)[Häner等人,2020年,2020年]估计8n + 10.2 lg n逻辑Qubits n lg n逻辑Qubits对于N级纤维纤维纤维cur。破坏椭圆曲线在类似的经典安全级别似乎更容易。
[1] A. Molla和P. S. Licker,“电子商务系统的成功:试图扩展和重新定位DeLone和Maclean Model的成功,” J。Electron。commer。res。,卷。2,不。4,pp。131-141,2001。[2] L. T. Khrais,“智能城市发展中的物联网和区块链”,《国际高级计算机科学与应用杂志》,第1卷。11,否。2,2020。[3] A. S. Sikder,“区块链授权的电子商务:在孟加拉国的数字市场中重新定义信任,安全性和效率。:授权区块链的电子商务,”《国际科学技术杂志》,第1卷1,否。1,pp。216-235,2023。[4] K. L. Kraemer,J。Dedrick,N。P。Melville和K. Zhu,全球电子商务:国家环境与政策的影响。剑桥大学出版社,2006年。[5] L. T. Khrais和O. S. Shidwan,“面对破坏性技术,移动商务及其在相关适用领域的不断变化”,《国际应用工程研究杂志》,第1卷。15,否。1,pp。12-23,2020。
美国运输部 (USDOT) 智能交通系统 (ITS) 联合计划办公室 (JPO) 及其模式合作伙伴一直是解决移动性、安全性和公平性基本问题的领导者,利用新兴技术,例如联网汽车 (CV)、自动驾驶汽车 (AV)、共享移动服务和无障碍交通能力。在过去的几年里,美国运输部对人工智能的探索取得了巨大的发展 (Thompson, 2019)。美国运输部的一些模式管理部门,包括联邦公路管理局 (FHWA)、联邦铁路管理局 (FRA) 和联邦航空管理局 (FAA),一直走在采用人工智能解决方案执行任务的前沿。基于人工智能的应用程序已被用于视频分析、异常检测、安全分析和数据融合。例如,FHWA 的探索性高级研究计划资助了 AI 技术的开发,用于收集大量交通数据(包括安全数据),以发现趋势并识别看似不同的数据流之间的关系,以及进行视频分析以帮助确定各种驾驶场景中的驾驶员行为(美国运输部,2019 年)。FHWA 的交通分析工具 (TAT) 计划正在研究使用 AI 开发预测技术和评估工具(FHWA ATDM,2020 年)。FHWA 的先进交通和拥堵管理技术部署 (ATCMTD) 计划最近拨款超过 1600 万美元,用于开发由 AI 驱动的多式联运管理解决方案(USDOT,2020 年)。FRA 正在开发一套使用 AI 和无人机系统 (UAS) 进行预测分析和入侵者检测的技术(Baillargeon,2019 年)。其他机构,如联邦运输管理局 (FTA)、联邦汽车运输安全管理局 (FMCSA) 和管道危险材料安全管理局 (PHMSA),正在探索人工智能在面向公民的服务中所能提供的前景 (Borener, 2019)。
这种公用事业式监管将减缓农村宽带建设。美国农村地区的宽带建设者现在最不需要的就是来自华盛顿的监管猛攻。然而,这正是第二章公用事业式监管所包含的内容。正如联邦通信委员会在 2017 年确定的那样,该机构 2015 年对第二章监管的试验对为农村社区提供服务的小型 ISP 产生了负面影响。事实上,由于联邦通信委员会 2015 年的第二章决定,这些小型 ISP 减少了宽带基础设施投资。相比之下,自 2017 年决定以来,我们看到的数字鸿沟显著缩小——这一决定使互联网恢复了两党合作和宽松的监管框架,互联网正是在这种框架下蓬勃发展了 20 多年。
