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智能自主送货机器人“阿里”
随着智能物流日趋成熟，GEOSAT Aerospace 与 CT Engineering 共同开发了 AiDE（自主智能配送），以解决自动驾驶汽车的最后一英里问题。结合 GEOSAT Aerospace 的自动控制专业知识和 CT Engineering 的重型底盘，AiDE 专为闭路环境而设计，例如主题公园、大型仓库/物流中心和校园。其重型底盘可承载 150 KG 重量的货物，并配备避障传感器，可实现安全的自主运输。除了手动远程控制外，AiDE 还可以按照预先编程的路线自行导航并运送货物。该车辆还配备了 NFC 读取器和条形码/二维码扫描仪，以方便身份验证和解锁/锁定。AiDE 为智能物流创造了新的机会。
Ali KORKUT 博士 - ECLSS 国际会议
实施新常态下的产品设计和数字营销，支持皮革工艺产品国家外汇增加 Mandiri Jogja International Yogjakarta ...................................................................................................................................................................... 196
先进电力驱动汽车 - Ali Emadi
电气化是交通运输行业不断发展的范式转变，旨在实现更高效、性能更高、更安全、更智能和更可靠的车辆。事实上，从内燃机 (ICE) 转向更集成的电动动力系统的趋势很明显。非推进负载，如动力转向和空调系统，也正在电气化。电动汽车包括多电动汽车 (MEV)、混合动力电动汽车 (HEV)、插电式混合动力电动汽车 (PHEV)、增程式电动汽车 (REEV) 和全电动汽车 (EV)，包括电池电动汽车 (BEV) 和燃料电池汽车 (FCV)。本书首先介绍汽车行业，并在第 1 章中解释电气化的必要性。并强调了与电信行业等其他行业的相似之处。第 1 章还解释了范式转变如何从 MEV 开始，由 HEV 确立，由 PHEV 和 REEV 获得动力，并将由 EV 完成。第 2 章和第 3 章分别介绍了传统汽车和 ICE 的基本原理。第 4 章至第 7 章重点介绍电动汽车的主要部件，包括电力电子转换器、电机、电动机控制器和储能系统。第 8 章介绍了混合电池 / 超级电容器储能系统及其在先进电驱动汽车中的应用。第 9 章介绍了应用于低压电气系统的非推进负载的电气化技术。第 10 章介绍了 48 V 电气化和皮带传动起动发电机系统，第 11 章和第 12 章分别介绍了混合动力传动系统和 HEV 的基本原理。第 13 章重点介绍插电式汽车所需的充电器。第 14 章研究了 PHEV。第 15 章介绍了 EV 和 REEV。此外，第 16 章介绍了车辆到电网 (V2G) 接口和电气基础设施问题。最后，第 17 章讨论了先进电力驱动汽车的能源管理和优化。本书旨在成为一本综合性的教科书，涵盖先进电力驱动汽车的主要方面，适用于工程专业的研究生或高年级本科生课程。每章都包括各种插图、实例和案例研究。对于对交通电气化感兴趣的工程师、管理人员、学生、研究人员和其他专业人士来说，本书也是一本关于电动汽车的易于理解的参考书。我要感谢 Taylor & Francis/CRC Press 员工的努力和帮助，特别是 Nora Konopka 女士、Jessica Vakili 女士和 Michele Smith 女士。我还要感谢蒋伟生先生为准备本书的许多插图所做的努力。
北约非机密公开披露 OEIGII'Ali
请各位部长和常驻代表于 12 月 17 日星期三下午 3 点 15 分，即下午会议开始前十五分钟，到 N 2 I 0 会议室参加照例“全家福”活动。除了照例用于新闻界之外，预计部长们在本次会议上的照片还将用于十周年庆典期间的出版物和展览。将向各代表团分发一张显示照例座位安排的图表。名牌和国旗将标明每个成员国的位置。
Ali KORKUT，博士 - ECLSS 国际会议
实施新常态下的产品设计和数字营销，支持皮革工艺产品国家外汇增加 Mandiri Jogja International Yogjakarta ...................................................................................................................................................... 66
Natasha Ali博士出版物：2024年：
和恶性和调查Epicovia。Lahmer T，Salmanton-Garces J，犯罪F，Ashwah S，Nucci M，Besson C，Sili O，Szoli U，Szoli U，Slili U，Dargeniio M，Praet J，Praet J，Van。 Doum J，SchönleinM，RáčilZ，Pulsen CB，Magliano G，Chueo V，Piukovis K，Dragonetti G，Demirkan F，Blennow O，Valković L. GP, Labrador J, Fals-Rome I, Lands of L, Meers S, Passamonti F, Bukicchio C, Lopez-Karcia A, Cursing A, Ormazabal-Velez I, Cuccaro A, Garci-Vadal C, Busca A, Navy N, of MM's Births, Guidetti A, Abu-Zeinah G，Samarks M，Anastasopoulo A B，Ilhan O，GM，M，SK Cath，Amatuna E，Hanakova M，VíšekB，Cabirta A，Northlander A，Nons Rodrigues R，Mersby DS，Hersby DS，Zembrotta GPM，Wolf D.，Wolf D. St. Street R，Prattes J，Egger M，Limongeli A，Bavastro M，Cvetanski M，Dibos M，Rags S，Rahimli L，Cornely Oa Cornelely，Pagano L； Epicoviad注册表。 频率不高。 2024 Jun; 52（3）：191-1 doi：10.1007/s15010-024-0240-XLahmer T，Salmanton-Garces J，犯罪F，Ashwah S，Nucci M，Besson C，Sili O，Szoli U，Szoli U，Slili U，Dargeniio M，Praet J，Praet J，Van。 Doum J，SchönleinM，RáčilZ，Pulsen CB，Magliano G，Chueo V，Piukovis K，Dragonetti G，Demirkan F，Blennow O，Valković L. GP, Labrador J, Fals-Rome I, Lands of L, Meers S, Passamonti F, Bukicchio C, Lopez-Karcia A, Cursing A, Ormazabal-Velez I, Cuccaro A, Garci-Vadal C, Busca A, Navy N, of MM's Births, Guidetti A, Abu-Zeinah G，Samarks M，Anastasopoulo A B，Ilhan O，GM，M，SK Cath，Amatuna E，Hanakova M，VíšekB，Cabirta A，Northlander A，Nons Rodrigues R，Mersby DS，Hersby DS，Zembrotta GPM，Wolf D.，Wolf D. St. Street R，Prattes J，Egger M，Limongeli A，Bavastro M，Cvetanski M，Dibos M，Rags S，Rahimli L，Cornely Oa Cornelely，Pagano L； Epicoviad注册表。频率不高。2024 Jun; 52（3）：191-1doi：10.1007/s15010-024-0240-X
Ali Hamid Farea 和 Kerem Kucuk
一旦硬件变得“智能”，它就很容易受到威胁。因此，物联网生态系统容易受到各种攻击，由于生态系统的异质性和动态性，物联网生态系统被认为具有挑战性。在本研究中，我们提出了一种基于机器学习方法的物联网攻击检测方法，该方法可以发布检测物联网攻击的最终决策。然而，我们已经通过 Contiki OS 在物联网中实施了三种攻击作为样本，以生成一个基于物联网特征的真实数据集，其中包含来自物联网网络中恶意节点和正常节点的数据混合，可用于基于机器学习的模型。结果，与决策树丛林、决策森林树回归和增强决策树回归相比，多类随机决策森林基于机器学习的模型在检测真实新数据集的物联网攻击方面实现了 98.9% 的总体准确率，而决策树丛林、决策森林树回归和增强决策树回归分别实现了 87.7%、93.2% 和 87.1% 的准确率。因此，基于决策树的方法可以有效地操作和分析通过 Cooja 模拟器生成的 KoÜ-6LoWPAN-IoT 数据集，以检测不一致的行为并对恶意活动进行分类。
灵魂和al。 2024年更新的LIAB
多样化和广泛的细菌对于保护我们的周围环境至关重要（Sharma等人2018）。感染和疾病仅是由地球上微生物的一小部分（Salimi and Zare 2023）引起的。公共卫生受到这些细菌疾病的显着影响（Janik等人2020）。细菌根据其细胞壁的特性归类为革兰氏阳性或革兰氏阴性。关于临床应用，革兰氏阴性细菌与革兰氏阳性生物有所区别，主要是由于它们产生内毒素的倾向，这些毒素具有诱导组织损伤，休克和致命结果的潜力（Xiao 2023）。人体中的每个器官都容易受到细菌感染的影响。大多数细菌感染都是特异的，但它们可以通过血液循环或组织液传播到其他器官并感染多个器官（Di Franco等人。2021）。例如，通常感染中枢神经系统脑膜并引起脑膜炎的奈瑟氏菌脑膜炎也会感染肺部并引起肺炎。但是，这不是皮肤的原因
Ali Keyhani 博士 俄亥俄州立大学教授
摘要：本次演讲将介绍全球变暖、光伏建模、控制光伏微电网、新研究前沿、神经网络预测控制和深度学习的最新发现。随着微电子技术的最新进展，智能手机的内存和计算速度与 1969 年阿波罗登月时的计算机系统相同。目前，数字信号处理 (DSP) 提供高速数据处理、内存和速度，可以开发神经网络预测控制模型并实现对太阳能微电网的精确控制。演讲结束时将介绍深度学习算法及其对技术各个方面的影响。关于演讲者：Keyhani 博士是 IEEE 研究员，并于 1989 年、1999 年和 2003 年获得俄亥俄州立大学工程学院研究奖。1967 年至 1972 年，他曾在惠普公司、哥伦布南俄亥俄电气公司和 TRW 控制公司工作。从 1975 年到 1980 年，他担任德黑兰德黑兰理工学院的教授。目前，他是俄亥俄州立大学（位于俄亥俄州哥伦布）的电气和计算机工程教授。Keyhani 博士的研究活动主要集中在分布式能源系统中可再生和绿色能源的设计、控制和集成、电力电子系统的控制、先进的电力推进、电机建模、基于 DSP 的机电系统控制虚拟测试台、汽车系统、建模、参数估计和故障检测系统。他的研究工作得到了美国国家科学基金会、美国电力合作公司、德尔福汽车系统、Liebert 合作公司、通用汽车、福特汽车公司和 TRW 的支持。