XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemCPSS
基于对流的气候模拟
摘要。大雨是水侵蚀的主要驱动力，这是对全球土壤和水资源的威胁。由于气候变化，降水（尤其是极端降水）在温暖的世界中正在增加，导致降雨侵蚀的增加。然而，常规的全球气候模型努力代表降雨事件，并且无法在高时空分辨率下提供降水数据，这是对未来降雨侵蚀的估算所需的。对流允许模拟（CPSS）提供高分辨率的降水数据，并更好地表示极端降雨事件，但它们大部分仅限于相对的小空间范围和短时间。在这里，我们第一次介绍了大型模型领域（例如中欧），基于使用代表性浓度路径8.5（RCP8.5）发射现象生成的高分辨率CPS气候数据。我们计算了过去（1971-2000），现在（2001- 2019年），不久的将来（2031–2060）和Far Future（2071–2100）的雨水侵蚀率。我们的资产表明，该地区河流河流的降雨侵蚀的未来侵蚀的未来可能会达到84％。这些增加远高于基于平均降水的回归估计的先前估计。我们确定，尽管剩余的局限性，CPS仍具有对土壤侵蚀的气候影响研究的敌对且目前尚未开发的潜力。因此，土壤侵蚀建模统一性应紧密遵循气候建模的最新和未来进步，以利用新的CPS来进行临床影响研究。
方法指南 1 - INTO CPS
系统被定义为“为实现一个或多个既定目的而组织起来的相互作用元素的组合” [INC15]。任何给定系统都会有一个环境，环境被视为系统之外的一切。环境表现出的行为超出了开发人员的直接控制范围 [BFG + 12]。我们还将系统边界定义为系统与其环境之间的共同边界。系统边界的定义是特定于应用程序的 [BFG + 12]。信息物理系统 (CPS) 是指“嵌入物理对象、互连（包括通过互联网）并向公民和企业提供广泛的创新应用和服务的 ICT 系统（传感、驱动、计算、通信等）” [Tho13，DAB + 15]。系统的系统 (SoS) 是“组成系统的集合，这些系统将资源和能力汇集在一起，以创建一个新的、更复杂的系统，该系统提供的功能和性能比组成系统的总和还要多” [HIL + 14]。 CPS 可能表现出 SoS 的特征。
ACM 参考格式：Abolfazl Lavaei、Bingzhuo Zhong、Marco Caccamo 和 Majid Zamani。2021 年。迈向值得信赖的人工智能：随机网络物理系统中未经认证控制器的安全管理架构。在网络物理系统的计算感知算法设计 (CAADCPS'21) 中，2021 年 5 月 19-21 日，美国田纳西州纳什维尔。ACM，美国纽约州纽约，2 页。https://doi.org/10.1145/3457335。3461705
1 摘要 基于人工智能（又称 AI）的控制器在信息物理系统（CPS）中被广泛应用以完成复杂的控制任务，因而在过去几年中受到了广泛关注。然而，保证配备此类（未经认证的）控制器的 CPS 的安全性和可靠性目前非常具有挑战性，这在实际许多安全关键应用中至关重要。为了解决这一困难，我们提出了一种 Safe-visor 架构，用于在随机 CPS 中对基于 AI 的控制器进行沙盒处理。所提出的框架包含（i）一个基于历史的监控器，它检查来自基于 AI 的控制器的输入并在系统的功能性和安全性之间做出妥协，以及（ii）一个安全顾问，当基于 AI 的控制器危及系统的安全时提供后备。通过采用这种架构，我们为可以用确定性有限自动机（DFA）的接受语言表示的那些类别的安全规范的满足提供了正式的概率保证，而基于人工智能的控制器虽然不可靠，但仍可以在控制回路中使用。
建筑中的数字孪生网络安全...
摘要：建筑行业的最新技术发展正在寻求通过使用信息物理系统 (CPS) 来增强 BIM 等信息模型来创建智慧城市。目前，BIM 模型通常用于与基于物联网的系统配合使用，并采用在通信层提供互操作性的智能技术。未来，可以预见数字孪生将通过监控和模拟为信息物理系统提供新的可能性。然而，在这个快速发展的领域，很少有人充分考虑安全性。本文回顾了有关在建筑环境中使用物联网的相关文献，并分析了当前的做法。它还介绍了使用物联网改善建筑和生活体验的城市示例。最后，它回顾了数字孪生如何在 CPS 中定义的多个层中发挥作用，从物理对象到信息模型。根据此次审查，我们提出了建议，记录了如何扩展 BIM 规范以符合物联网标准、增强标准以支持网络安全，以及确保数字孪生和城市标准能够完全融入未来安全的智慧城市。
使用计算机断层扫描血管造影和大脑磁性Res
Portosystemic分类（PSS）是异常血管，允许血液绕过肝脏，由于缺乏正常的肝代谢，导致各种临床症状。成像模态，例如计算机断层扫描（CTA）和磁共振成像（MRI）对于PSS的诊断和表征至关重要。九只动物，临床表现暗示了CPS，接受了CTA和脑MRI。使用32个检测器CT单元进行CTA，并在1.5 Tesla Siemens Magnetom Avanto系统上进行MRI扫描。诊断出六例肝外门体分流器（EPS）和三个肝内分流器（IHPS）。MRI发现包括脑萎缩和白质超强度，与分流的类型相关。该研究证明了MRI在识别与CPS相关的特定大脑变化方面的价值。高级成像技术对于准确诊断CPS是必不可少的。该研究的发现加强了进一步研究的必要性，更大的队列以在CPSS类型和大脑MRI变化之间建立更强的相关性，旨在增强受影响动物的临床管理。
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Microsoft Word - [Final as 21-10] 多无人机设计挑战 copy.docx
摘要 — 无人机 (UAV) 近来发展迅速，促进了各种创新应用，从根本上改变了信息物理系统 (CPS) 的设计方式。CPS 是现代系统，具有计算和物理潜力之间的协同作用，可以通过多种新机制与人类互动。在 CPS 应用中使用无人机的主要优势是其卓越的特性，包括其机动性、动态性、轻松部署、自适应高度、敏捷性、适应性以及随时随地对现实世界功能的有效评估。此外，从技术角度来看，无人机预计将成为先进 CPS 开发的重要元素。因此，在本次调查中，我们旨在找出多无人机系统在 CPS 应用中最基本和最重要的设计挑战。我们重点介绍了涵盖目标和基础设施对象的覆盖和跟踪、节能导航以及使用机器学习进行细粒度 CPS 应用的图像分析的关键和通用方面。还研究了关键原型和测试平台，以展示这些实用技术如何促进 CPS 应用。我们提出并提出了最先进的算法，以定量和定性方法解决设计挑战，并将这些挑战与重要的 CPS 应用程序进行映射，以对每个应用程序的挑战得出深刻的结论。最后，我们总结了可能影响这些领域未来研究的潜在新方向和想法。
含有 DUF1471 结构域的蛋白质可调节肺炎克雷伯菌的生物膜形成和荚膜产生
摘要 背景/目的：肺炎克雷伯菌在医疗器械上形成的生物膜会增加感染风险。菌毛和荚膜多糖 (CPS) 是参与生物膜形成的重要因素。据报道，肺炎克雷伯菌 NTUH-K2044 中的 KP1_4563 是一种含有 DUF1471 结构域的小蛋白，可抑制 3 型菌毛功能。在本研究中，我们旨在确定 KP1_4563 同源物在每个肺炎克雷伯菌分离株中是否保守，以及它在克雷伯菌生物膜中起什么作用。方法：比较了肺炎克雷伯菌 NTUH-K2044、CG43、MGH78578、KPPR1 和 STU1 的基因组。肺炎克雷伯菌 STU1 中的 KP1_4563 同源物被命名为 orfX。对来自肺炎克雷伯菌 STU1 和一个临床分离株 83535 的野生型和 orfX 突变菌株的生物膜进行了量化。通过 RT-qPCR 研究了 3 型菌毛基因 mrkA 和 mrkH 的转录水平。通过蛋白质印迹法观察野生型和 orfX 突变体的 MrkA。通过透射电子显微镜 (TEM) 观察细菌细胞的形态。对细菌 CPS 进行了量化。结果：orfX 的基因和上游区域在五种肺炎克雷伯菌分离株中是保守的。orfX 的缺失增强了克雷伯菌生物膜的形成。然而，野生型和 orfX 突变体之间 mrkA 和 mrkH 的 mRNA 量以及 MrkA 蛋白的水平没有差异。相反，orfX 突变体中的 CPS 量增加，
2024年6月26日至28日，意大利佩鲁吉亚
Enerharv 2024研讨会委员会由Roberto Larosa（St Microelectronics）和Mike Hayes（Tyndall）以及技术主席Francesco Cottone（Unipg）和Brian Zahnstecher（Powerrox）领导。委员会是来自工业和能源收获和相关技术学术界的国际专家小组。It is supported by a strong team of technical sponsors including the IEEE Power Electronics Society ( PELS ), IEEE Electronic Packaging Society ( EPS ), EU projects LoLiPoP IoT & UBIGIoT , US Center for Advanced Self- Powered Systems of Integrated Sensors and Technologies ( ASSIST ), Advanced Functional Fabrics of America ( AFFOA ), Manufacturing Innovation Institute and the China Power Supply Society ( CPSS ).
数字孪生驱动的网络物理系统的异常检测框架
近年来，数字孪生已成为现代信息物理系统 (CPS) 中活跃的研究领域之一。数字孪生与其物理对应物（称为工厂）高度交织在一起，因此它们不断交换数据以揭示有关整个系统的有用信息。这类 CPS 需要对各种类型的干扰（例如故障传感器和模型差异）具有鲁棒性，因为物理工厂的运行与数字孪生的模拟之间的相互作用可能会导致不良甚至破坏性的影响。为了解决这个问题，本文介绍了一种灵活的异常检测框架，用于监控基于数字孪生的 CPS 中的异常行为。具体而言，我们的方法集成了数字孪生和数据驱动技术，可检测和分类由于建模错误（例如不完整的模型）以及传感器和物理系统故障而导致的异常行为。该框架可以部署到任何通用 CPS，而无需完全了解数字孪生的内部模型。因此，我们的方法适用于各种类型的数字孪生实现，从而增强了传统的数据驱动异常检测机制。我们使用田纳西伊士曼过程模型展示了我们方法的性能。实验结果表明，即使在某种组合的情况下，我们的方法也能够有效地检测和分类来自物理工厂、传感器和数字孪生的异常源
Abasa Abarweb Garware College，Pune。 div>
单元3：知识表示10 3.1表示和映射3.2知识表示方法3.3知识表示方法3.4命题逻辑3.5谓词逻辑3.6逻辑3.6在逻辑3.7转换WFF中从WFF表单3.8分别为3.8的第3.8条款3.8向前3.9向前3.9向前3.9向后链和向后的链条搜索3.11 pressing 4：cpss presting 4：cssp和Game pripaint of 12 4.1约束4.1限制了满足。 CSP 4.1.3本地搜索CSP 4.1.4 CSP 4.2 Minimax搜索过程的结构4.3添加alpha-beta临界值4.4不确定性推理4.4.1基本概率公理4.4.2 Baye的规则4.4.4 Baysian分类4.4.3 Baye 4.4.3 Baye 4.4 Scikit-Learn 5.5 OpenCV