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Lenovo ThinkEdge SE450 Edge Server
主动平台警报（包括PFA和智能警报）：处理器，电压调节器，内存，内部存储（HDDS和SSD，M.2存储），风扇，电源，RAID控制器，服务器环境环境和子配件温度。警报可以通过XCLARITY控制器浮出水面，例如Lenovo XClarity管理员，VMware Vcenter和Microsoft System Center等经理。这些主动的警报可让您在可能的故障之前采取适当的操作，从而增加服务器正常运行时间和应用程序可用性。
Edge®840所有者手册
Marking Your Location......................27 Saving Locations from the Map....... 27 Navigating to a Location...................28 Navigating Back to Start................... 28 Starting a Ride From a Shared Location............................................. 29 Navigating to a Shared Location During a Ride..................................... 30 Stopping Navigation..........................30 Editing Locations...............................30 Deleting a Location........................... 30 Sharing a Location From a Map Using the Garmin Connect App...................31 Reporting a Hazard........................... 31 Courses..................................................32
Edge®1050自行车计算机所有者手册
Marking Your Location......................29 Saving Locations from the Map....... 29 Navigating to a Location...................30 Navigating Back to Start................... 30 Starting a Ride From a Shared Location............................................. 31 Navigating to a Shared Location During a Ride..................................... 32 Stopping Navigation..........................32 Editing Locations...............................32 Deleting a Location........................... 32 Sharing a Location From a Map Using the Garmin Connect App...................33 Reporting a Hazard........................... 33 Courses..................................................34
5G V2X不当行为检测作为基于AI/ML
摘要 - AS 5G蜂窝车辆对所有物品（C-V2X）技术领先于V2X通信，它为电信服务提供商提供了使用其现有5G网络的车辆网络（V2N）服务的态度。为了提高5G V2N服务的安全性，在本文中，我们提出了一种新颖的协作V2X不当行为检测系统。该系统将保护在5G边网络中部署在5G边网络中的V2X应用服务器（V2X ASS）免受任何恶意V2X位置操纵攻击。我们的建议包括两个增强的机器学习模型。第一个模型利用历史数据来进行公路合理性检查（ORPC），而第二个模型通过通过共享每辆车的攻击率在边缘检测节点之间在边缘检测节点之间进行协作而建立。使用广泛的5G核心网络仿真测试了我们所提出的模型，从而产生了出色的结果。第一个模型的准确性从73％提高到91％，而第二个模型则进一步提高了精度至令人印象深刻的95％。关键字-5G，V2X，C-ITS，安全性，行为不当检测，机器学习，MEC，边缘。
用最新的见解将边缘导航到角落
摘要 - 近年来，自动驾驶汽车（AV）技术已经有很大的发展。然而，尽管某些行业参与者取得了显着成就，但表明AVS实际上是安全的有力的证据，这是缺乏安全的，这可能会促进公众对这项技术的不信任，并进一步损害该行业的整个发展以及相关的社会影响。为了提高AV的安全性，提出了几种在虚拟模拟中使用合成数据的技术。尤其是最高风险数据，称为角病例（CC），对于开发和测试AV控件最有价值，因为它们可以暴露和改善这些自主系统的弱点。在这种情况下，本文提出了一项系统的文献综述，旨在全面分析CC识别和生成方法，还指出了当前的差距，并进一步含义合成数据对AV安全性和可靠性。基于选择标准，从1673篇论文的初始样本中挑选了110项研究。这些选定的论文被映射到多个类别，以回答八个链接的研究问题。最终以一种更加集成的方法为重点是所有利益相关者的安全发展，并在行业，学术界和监管机构之间进行了积极的合作。
胶体BI2SE3血小板中边缘状态的表征
摘要：具有控制尺寸和表面化学的胶体纳米晶体的显着发展导致了巨大的光电应用。，但是它们还可以形成量子材料的平台，哪种电子相干性是关键的？在这里，我们使用胶体，二维BI 2 SE 3晶体，在100 nm范围内具有精确且均匀的厚度和有限的横向尺寸来研究拓扑绝缘子从三个维度到两个维度的演变。对于4-6个五重列层的厚度，扫描隧道光谱显示出一个8 nm宽的非散发状态，环绕着血小板。我们通过低能连续模型和从头算GW-Tight结合理论讨论了这种边缘状态的性质。我们的结果还提供了设备上此类状态的最大密度的指示。关键字：边缘状态，士兵硒化纳米片，扫描隧道光谱，拓扑绝缘子，密度功能理论，量子旋转厅绝缘子
用于下一代AI驱动的自主系统的边缘AI计算解决方案
可扩展，安全和适应AI，虚拟化和实时数据处理轴向AX300是一个高度可配置的边缘计算平台，旨在处理IT/OT环境中的复杂工作负载。其灵活的体系结构支持AI，机器学习，数据分析和虚拟化，使其非常适合工业自动化，智能城市和关键基础架构。具有高级安全功能，包括TPM和加密，可确保数据完整性和保护。轴向AX300提供远程管理功能，可从任何地方进行无缝部署，监视和更新。其可扩展设计支持大型语言模型推断和边缘的实时数据处理。为在恶劣环境中的可靠性中构建，轴向AX300提供了低延迟，有效的计算，桥接云和边缘智能为下一代AI驱动的决策和自主系统提供动力。
