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城镇和乡村的高效智能系统受益于新一波互联基础设施
汽车安全停好并充电后，我们的市民在城市街道上散步。他们偶然看到一个市场摊位小贩在卖手工皮革制品。在智能城市中，无需携带现金：小贩的平板电脑运行在 Android™ 平台上，用于显示皮革产品目录，也可用作软 PoS 支付终端。用户在平板电脑上刷卡，交易立即完成。这款“Pay Everywhere”系统方便安全，得益于最新的 NFC 技术与 Android 平台集成，可无缝运行。
互联工业物联网环境中安全网络分段概述
摘要 网络分段是增强网络安全的一种非常重要的方法。该方法涉及将网络划分为更小、更易于管理的部分，每个部分都有各自的特定安全要求。此策略支持维护稳定的边界和有效的访问控制，同时保护关键资源（例如数据库服务器）免受未经授权的访问。网络分段在 IIoT 中的相关性恰好与许多设备的先进性和互连性有关，这些设备可能带来广泛的安全问题。为了应对这些挑战，安全 IIoT 网络分段框架被开发为 IIoT 环境的专用网络安全解决方案。该框架包括用于开发定制设计的具体指南，以改善安全态势并保护重要记录。在 IIoT 环境中，安全分段对于保持不同的业务结构分离至关重要，每个业务结构都有各自的特定保护要求，并保护它们免受互连设备带来的独特风险。访问因素的特定问题在 IIoT 网络中带来了精确的问题，因为它们充当许多设备的融合节点，因此确保提供多种类型的隐私泄露和与不同公司的交互。分段具有许多好处，包括加速保护、减少攻击面、简化合规性和改进设备管理。然而，它也使事情复杂化并增加了运营开销，并且还有成本问题。除了网络分段之外，还实施了许多技术来加强安全框架：联合 ID、微分段、防火墙、网络访问控制 (NAC)。它提供对唯一访问者的控制、执行安全规则并处理网络访问，同时支持分段工作并增强 IIoT 结构中的通用安全性。与网络分段相关的一种相关方法，尤其是在 IIoT 环境中，涉及增强安全性、保护敏感统计数据和遵守企业要求。通过使用 SiNeSF 等框架和补充安全技术，组织可以针对与联网 IIoT 设备相关的风险设置安全障碍构建、访问限制和危险限制。
Templeton Municipal Utility与Connected Homes
通过在连接的房屋计划中注册智能设备，客户同意允许其照明部门在高峰电气需求时对其设备进行简短的调整，例如在高峰时段暂时降低电动汽车的充电率。客户会通过电子邮件或短信事先告知可能的调整，并可以选择退出每次调整。客户通过季度账单信用额获得了奖励。
宾夕法尼亚交通部第 130 号法案报告：评估联网和自动驾驶汽车对联邦的影响
宾夕法尼亚州交通运输部规划与研究局联邦基斯通大厦北街 400 号 6 楼 宾夕法尼亚州哈里斯堡 17120-0064
设计50 MW网格连接的太阳能光伏...
摘要： - 自2023年4月以来，在苏丹微风的不公平战争期间，苏丹国家电网（SNG）发生了大能源短缺。电源分销公司未能提供可持续能源的居住和商业消费者的要求。白天和黑夜的电源中断对于住宅和商业订户来说是头痛。由于对热产生的依赖，在战争时期，优先级是食品，因此进口炉的进口停止，这导致了一代人的明显短缺。近年来，由于友好的环境和气候增强，可再生能源已变得非常重要。除此之外，可靠的能源供应需要紧急。像太阳这样的巨大能源有助于提供可持续和经济供应。气候干燥，因此它获得了大量的太阳能。收到约4.97kWh /𝒎 /天的平均太阳能。其他类型的可再生能力（例如风能）也可用于建设。PV Syst，PV-GIS和MATLAB是适用于该项目的仿真软件。
网络安全评分 - 联网汽车
全球市场上联网汽车的持续增长引入了日益复杂的软件和硬件系统，通过光检测和测距、高级驾驶辅助系统和车联网通信等功能提高了安全性和便利性。尽管这些技术进步带来了变革性的好处，但这种扩张也对美国的国家安全和网络安全提出了重大挑战。除了多个连接点之外，联网汽车收集的大量数据使其成为网络攻击特别有吸引力的目标。特别是，中国持续雄心勃勃想要主导全球联网汽车市场，以及俄罗斯最近进军该行业，这些都带来了很高的风险。中国和俄罗斯长期以来都利用私营部门来支持政府支持的目标，这可能导致他们操纵或泄露数据、扰乱运营，甚至干扰美国汽车控制系统。
电网连接系统 – 用户手册
这些字段类型的共同点是您必须定义平面倾斜度和方位角。一般来说，平面倾斜度定义为收集器平面与水平面之间的角度。平面方位角是收集器平面与朝向赤道的方向之间的角度。在北半球，这意味着方位角从正南（朝向赤道）测量，向西（逆时针）为正值：南 = 0°，西 = 90°，北 = 180°，东 = -90°。在南半球，方位角从正北（朝向赤道）测量，向东（顺时针）为负值：北 = 0°，西 = 90°，南 = 180°，东 = -90°。
通过随机分散模型预测控制
摘要 - 连接和自动化的车辆（CAV）网络中的通信延迟显着影响基于连接的优化协调，增加了碰撞风险和降解系统性能。现有方法受到实时计算挑战，过时的数据，可扩展性约束和管理不确定性的困难的限制。本文提出了一种随机分散的模型预测控制（SDMPC）框架，以通过合并一种新颖的随机近似方法来模拟不确定性，以减轻通信延迟的不利影响。我们的方法提供了对安全限制的紧密概率约束，从而确保了准确的训练有素的预测并改善了协调。仿真结果表明，与在各种通信延迟条件下的常规方法相比，所提出的SDMPC框架减少了平均轨迹偏差，并降低了碰撞风险。这些改进使SDMPC成为大型CAV网络的有效解决方案，从而提高了安全性和效率。
通过随机分散模型预测控制
摘要 - 连接和自动化的车辆（CAV）网络中的通信延迟显着影响基于连接的优化协调，增加了碰撞风险和降解系统性能。现有方法受到实时计算挑战，过时的数据，可扩展性约束和管理不确定性的困难的限制。本文提出了一种随机分散的模型预测控制（SDMPC）框架，以通过合并一种新颖的随机近似方法来模拟不确定性，以减轻通信延迟的不利影响。我们的方法提供了对安全限制的紧密概率约束，从而确保了准确的训练有素的预测并改善了协调。仿真结果表明，与在各种通信延迟条件下的常规方法相比，所提出的SDMPC框架减少了平均轨迹偏差，并降低了碰撞风险。这些改进使SDMPC成为大型CAV网络的有效解决方案，从而提高了安全性和效率。
连接车辆的有效数据传输框架
摘要 - 连接的车辆（CVS）在连续的大数据传输方面面临重大挑战，导致较高的传输带宽成本和影响实时决策。为了解决这个问题，我们提出了基于强化学习和时间压缩感知的两种动态驾驶感知机制，以智能压缩视频数据。这些机制适应驾驶条件，减少带宽，同时保留足够的信息以进行准确的应用，例如对象检测并确保在需要时确保高质量的重建。我们还实施了一个集成这些机制的车辆边缘库云（VEC）闭环框架。具体来说，轻巧的车辆模型对压缩数据（测量）进行实时检测，而Edgeserver则在需要时接收测量并重建场景。然后将测量结果，重建视频和分析结果发送到云中以进行车辆模型更新。与传统方法不同，我们的框架无缝地适应了跨车辆，边缘服务器和云，从而支持有效的数据传输和动态模型更新。在我们设计的路边单元平台和机器人车辆上进行了广泛的评估，这些车辆配备了行业级传感器和计算单元。结果表明，与非自适应测量值相比，在320kb/s的带宽下降低了18倍，同时保持高检测精度和重建质量，突出了该框架对CVS的有希望的现实世界应用。