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可靠且通用的高级信息融合
信息融合的主要目标可以看作是利用信息的多样性来改善决策。信息融合的研究领域可以分为两个部分：低级信息融合和高级信息融合。迄今为止，大多数研究都涉及较低层次，例如信号处理和多传感器数据融合，而高级信息融合（例如实体聚类）则相对未知。高级信息融合旨在提供与情况相关的决策支持（人工或自动）。基于此类支持的决策的一个关键问题是信任，定义为“可接受的依赖性”，其中依赖性或可靠性是其他概念（例如可靠性）的总称。高级信息融合中的可靠性要求是指信念度量和与情况相关的假设的属性。尽管满足此类要求被认为是基于融合的决策中信任的先决条件，但解决此问题的高级信息融合研究却很少。由于高级信息融合的大部分研究都与国防应用有关，因此另一个重要问题是概括现有的术语、方法和算法，以便其他领域的研究人员更容易采用这些结果。本报告认为需要对这些问题进行更多研究，并提出了一系列未来研究的研究问题
用于多无人机任务的自主和可靠的多智能体系统
当由于攻击或故障而失去人类操作员的远程控制时，无人机 (UAV) 的自主性可以提高机队的弹性。此外，自主性可以通过面向代理的方法实现，这大大提高了建模、设计和构建自主软件系统的能力。尽管如此，如果一支无人机机队配备了自主性，通常很难确保其车辆能够保证所需的可靠性水平。这项工作调查了与可预测性相关的代理能力以及多代理系统的可靠性设计方法。它采用多代理任务分配、博弈论和形式验证的概念，为无人机机队开发了一个动态和分散的任务规划器，该机队将完成持续的监视任务。提出了综合利用形式模型和代理编程技术来实时调度代理行为。采用马尔可夫博弈框架和分布式随机算法，综合出一种协调机制，控制代理之间的交互。最后，讨论了一些模拟结果和效率分析。
容量混合，MW已安装和可靠的容量
Installed Dependable Installed Dependable Coal 12,443 11,517 43.0 47.7 Oil Based 4,436 3,343 15.3 13.8 Diesel 3,019 2,498 10.4 10.3 Oil Thermal 650 305 2.2 1.3 Gas Turbine 767 540 2.6 2.2 Natural Gas 3,732 2,081 12.9 8.6 Renewable Energy 8,321 7,204 28.8 29.8地热1,952 1,763 6.7 7.3 Hydro 3,775 3,473 3,473 13.0 14.4 Biomass 611 382 2.1 1.6太阳能1,540 1,158 5.3 4.8 WIND 443 443 428 1.5 1.5 1.5 1.5 1.8＃REF！总计28,932 24,146 100.0 100.0储能系统（ESS）157 157电池ESS 108 108混合动力车（柴油机 - 电池系统）49 49
JSP 936 V1.1 国防领域可靠的人工智能 (AI)
前言 人工智能 (AI) 与军事领域的融合有可能彻底改变国防能力、提高作战效率并最终挽救生命。例如，人工智能决策支持能力可以加快作战规划的速度和严谨性；我们可以在侦察任务或拆弹任务等高风险情况下部署人工智能系统并进行适当的监督，以降低生命危险并最大限度地减少伤亡；人工智能可以简化和优化军事后勤和供应链运作，确保我们的部队以高效的方式获得必要的补给和装备。 JSP 936 以我们的人工智能道德原则为基础，该原则在《雄心勃勃、安全和负责任的政策文件 (ASR)》中提出，作为国防人工智能战略的一部分，建立了以人为本、责任、理解、偏见和伤害减轻以及可靠性的道德框架考虑因素。雄心勃勃、安全和负责任地使用人工智能的核心是我们的国防人员。通过嵌入我们的人工智能道德原则，我们将培养对人工智能技术及其应用的信任，充分发挥人机协作的潜力，同时减轻与使用、误用或废弃相关的风险并防止意外后果。采用和整合新技术和能力对国防部来说并不是一个新的挑战。我们已经建立并实施了有效的风险管理系统，并在任何军事能力的整个生命周期中嵌入了明确的责任和保证和控制框架。国防部已经制定了法律、安全和监管政策、流程和合规制度——本 JSP 是根据我们现有的框架编写的，并满足了人工智能的性质或功能所特有的要求。通过实施人工智能保证措施，包括提名负责任的人工智能高级官员，我们旨在在人工智能开发者、用户和政策制定者中培养一种责任和问责文化，促进人工智能系统的开发，这些系统不仅在技术上合理，而且在道德上也是一致的。我们认识到人工智能道德和保证是动态领域，需要持续参与、协作和迭代。因此，我们致力于定期审查和更新此政策，以反映人工智能研究的最新进展、行业最佳实践和社会期望。我们利用人工智能/人类合作伙伴关系来支持封面和前言的制作——本 JSP 的其余部分完全由人类编写和审核。
无线传感器网络可靠的城市空气质量监测
摘要 本文介绍了一种支持物联网的低成本无线传感器网络，该网络采用新开发的可靠方案来提高郊区空气质量监测的可靠性。该系统具有用于路由器通信的传感单元，通过动态保护节省能源。基于可靠性函数和平均故障时间，使用连续时间马尔可夫链模型来分析监测性能。结果表明，所提出的可靠监测网络在能耗和数据保证方面具有高可用性，在郊区空气质量监测的至少 72 小时运行期间，存活概率超过 80%。在 6 个月内研究的细颗粒浓度分布表明，所开发的系统与基准监测站具有高度相关性，PM2.5 和 PM10 的皮尔逊系数分别为 0.903 和 0.817，证明了该系统的可行性。针对两次极端事件（一次是丛林火灾，另一次是疫情封锁）进行了统计分析，以评估其性能。所得结果表明，用于城市空气质量无线监测的共置可靠低成本传感器网络的可靠性和准确性有所提高。
无线传感器网络可靠监测城市空气质量
摘要 本文介绍了一种支持物联网的低成本无线传感器网络，该网络采用新开发的可靠方案来提高郊区空气质量监测的可靠性。该系统具有用于路由器通信的传感单元，通过动态保护节省能源。基于可靠性函数和平均故障时间，使用连续时间马尔可夫链模型来分析监测性能。结果表明，所提出的可靠监测网络在能耗和数据保证方面具有高可用性，在郊区空气质量监测的至少 72 小时运行期间，存活概率超过 80%。在 6 个月内研究的细颗粒浓度分布表明，所开发的系统与基准监测站具有高度相关性，PM2.5 和 PM10 的皮尔逊系数分别为 0.903 和 0.817，因此是可行的。对与两起极端事件（一次是丛林大火，另一次是疫情封锁）相关的性能评估进行了统计分析。结果表明，用于城市空气质量无线监测的共置可靠低成本传感器网络的可靠性和准确性有所提高。
基于贝叶斯深度学习组成部分的可靠自主系统
摘要 - 作为自治系统，越来越多地依赖深度神经网络（DNN）来实施导航管道功能，不确定性估计方法至关重要，这是估计对DNN预测的信心的重要性。贝叶斯深度学习（BDL）提供了一种原则性的方法来模拟DNN中的不确定性。但是，在基于DNN的系统中，并非所有组件都使用不确定性估计方法，并且通常会忽略它们之间的不确定性传播。本文提供了一种考虑BDL组件之间的不确定性和相互作用以捕获整体系统不确定性的方法。我们研究了基于BDL的系统对自动航空导航的不确定性传播的影响。实验表明，我们的方法使我们能够捕获有用的不确定性估计，同时在最终任务中稍微改善了系统的性能。此外，我们讨论采用BDL来构建可靠的自主系统的好处，挑战和含义。索引术语 - Bayesian深度学习，不确定性宣传，无人驾驶，导航，动态依赖能力
Brace Touch：一种可靠的、抗湍流的、用于交互式驾驶舱的多点触控交互技术
摘要。驾驶舱（也称为飞行甲板）是飞机的交互式环境，使飞行员和副驾驶员能够监视和控制飞机系统。允许机组人员使用键盘和光标控制单元通过显示单元控制飞机系统是基于 ARINC 661 标准的新一代驾驶舱的主要功能之一。飞机制造商目前正在研究在未来驾驶舱中部署触摸交互，ARINC 661 标准（补充 7）为此目的进行了扩展。虽然触摸交互在性能方面表现出色（从用户的角度来看），但它们的可靠性是一个尚未解决的重要问题。本文提出了一种触摸设备交互技术——Brace Touch，旨在通过提供解决开发、自然和操作故障的解决方案来提高触摸交互的可靠性。
虚拟大脑：智能中可靠的脑电图传感和驱动的基于模型的框架
圣约瑟夫技术研究所，钦奈摘要：虚拟脑模型是有趣的研究作品之一。在本文中，我们开发了一个模型，以确保使用物联网的电子遗嘱安全性，并使用汗水传感器监测患者的健康。使用EEG电极监测患者的大脑活动，并在IoT模块的帮助下将收集的数据存储在云平台中。在公证人的存在下，电子意愿将在云平台上上传。因此，将准确监测患者的大脑活动，一旦电极感觉到没有大脑活动，就会等待某个时间延迟，并确认没有大脑活动。因此，确认后，电子意志将通过邮件或消息发送给授权人员。在汗水传感器的帮助下监测患者的健康。当卧床不起的患者有任何与心脏有关的异常时，该人最初开始出汗时，如果发现任何异常发现信息是通过GSM模块立即将信息发送给医生的，则可以监测此温度和脉搏率的指示。这可以确保可以在不延迟的情况下保存患者的生命，并可以保存患者的寿命。关键字：大脑计算机接口；大脑活动；物联网，电子遗嘱，汗水传感器，GSM模块。
虚拟大脑：智能大脑IoT系统中可靠的脑电图传感和致动的基于模型的框架
摘要：实时大脑物联网系统的成本很高。但是，通过对虚拟大脑进行的更好研究，开发更便宜的系统已经大大加快了。重要人物在秘密任务中的死亡是考虑敏感信息，并且必须尽可能多地处理。通过确保这种离散性，其死亡传达给相关权威的信息所花费的时间将增加到几天。传递消息所花费的时间太多了。如今，硬件的改进提高了虚拟大脑和可穿戴大脑IOT传感器的能力，这使开发人员创建将人脑与物联网相结合的有用应用程序的许多新软件框架的开发。还启用了多个感官途径，以通过更大尺寸的数据与人脑进行通信。该项目的主要目的是将机密文档尽可能安全地上传到云上。关于每个人如何思考和回忆记忆的知识是由虚拟大脑事务所发现的。这些研究在发展方面已经大大加速了这两个领域。这反过来将推动对支持物联网需求的更广泛需求的节能技术。在该项目中对物联网中的大脑活动提取进行了彻底的调查。这包括基于脑电图（EEG），机器学习和当前活动平台的物联网模型。由于人体的低频范围为7Hz或低于7Hz，因此EEG传感器无法检测到它。我们调查的主要发现重点介绍了虚拟脑发育系统，即，物联网，脑电图和云计算的三个主要发展趋势。因此，可穿戴的脑电图传感器的频带围绕着头部。一旦个人死亡，可以将牢固存储在云中的机密信息发送到用户预先注册的邮件ID，毫不延迟。该系统非常有效。