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如何原始但有效：对Microchip CEC的加密加速器的故障注射攻击1702 MicroController
摘要 - 伪注射攻击对数字系统的安全性，损害完整性和暴露脆弱性构成了重大威胁。本文探讨了在Lenstra攻击的背景下，探讨了故障技术，特别是电压故障，这是对RSA-CRT的Bellcore攻击的延伸，该攻击已经存在了数十年。重点是微芯片CEC 1702微控制器的加密加速器。该研究采用Chipwhisperer工具包对RSA-CRT的软件和硬件实施进行故障注入攻击。结果揭示了商业产生的微芯片CEC 1702微芯托机中的脆弱性，突出了与故障注射攻击有关的潜在安全风险。索引术语 - 伪造分析，铃铛攻击，Lenstra的攻击，CEC 1702，Chipwhisperer
使用人工智能的电动机故障检测
摘要： - 电动机是各种工业应用中的关键组件，其可靠性对于确保连续操作和最小化停机时间至关重要。本文介绍了应用于电动机故障检测的人工智能（AI）技术的全面审查和分析。我们探讨了各种AI方法，包括机器学习，深度学习和混合方法，评估它们在识别和分类不同类型的运动故障方面的有效性。该研究涵盖了广泛的电动机类型和故障场景，提供了有关该领域最新和未来方向的见解。我们的发现表明，与传统方法相比，基于AI的故障检测系统在准确性，早期检测能力和适应性方面可显着提高，为更可靠，有效的工业运营铺平了道路。
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1>用您的手稿ID编号（在此处双击以进行编辑）<以脑为工业故障诊断的尖峰神经网络：调查，挑战和机会Huan Wang，Yan-Fu Li，IEEE和Konstantinos Gryllias高级成员和Konstantinos Gryllias的这项工作已提交给IEE EEE，以供IEE EEE。版权可以在不通知的情况下传输，此后不再可以访问此版本。摘要 - 近几十年来，工业故障诊断（IFD）已成为与检测和收集有关工业设备健康状况的重要信息的关键纪律，从而促进了失败类型和严重性的识别。追求精确有效的故障识别引起了极大的关注，最终集中于自动化设备监控以防止安全事故并减少对人工劳动的依赖。人工神经网络（ANN）的出现在增强智能IFD算法方面发挥了作用，尤其是在大数据的背景下。尽管有这些进步，但ANN是一种简化的仿生神经网络模型，表现出固有的局限性，例如资源和数据依赖性以及受限的认知能力。为了解决这些局限性，建立在脑启发的计算原理的第三代尖峰神经网络（SNN）已成为有希望的替代方案。SNN的特征是其生物神经元动力学和尖峰信息编码，在表示时空特征方面具有出色的潜力。因此，开发基于SNN的IFD模型已获得动力，表现出令人鼓舞的性能。尽管如此，该领域缺乏系统的调查来说明当前情况，挑战和未来的方向。因此，本文系统地回顾了基于SNN的模型的理论进展，以回答SNN是什么问题。随后，它审查和分析了现有的基于SNN的IFD模型，以解释为什么需要使用SNN以及如何使用SNN。更重要的是，本文系统地回答了IFD中SNN的挑战，解决方案和机会。索引术语 - 智能诊断，工业健康监测，尖峰神经网络，深度学习。
在可变工作条件下滚动轴承故障诊断的增强合奏学习方法
摘要：确保滚动轴承的平稳运行需要精确的故障诊断。特别是，在不同的工作条件下识别故障类型在实践工程中具有重要意义。因此，我们提出了一种加固集合方法，用于在不同的工作条件下诊断滚动轴承断层。首先，设计了一个加固模型来选择最佳的基础学习者。分层随机抽样用于从原始训练数据中提取四个数据集。强化模型分别由这四个数据集培训，我们获得了四个最佳基础学习者。然后，稀疏的ANN被设计为集合模型，并且可以成功识别可变工作条件下的故障类型的增强学习模型。进行了广泛的实验，结果证明了所提出的方法比其他智能方法具有优越性，具有显着的实践工程益处。
7.4 容错计算 7.4.1 窃密代码或7量子比特……
到目前为止，我们已经介绍了规范化器 { ˆ XL , ˆ ZL , ˆ HL , ˆ SL , CNOT L } 的情况，即所谓的 Cli↵ord 群。值得注意的是，Gottesman-Knill 定理表明，仅使用该群元素执行的操作可以用经典方式模拟。因此，人们无法在量子上超越经典计算机。此外，Cli↵ord 群不是通用的，这意味着该群元素的组合不足以实现任意门。这本质上是 Solovay-Kitaev 定理的论证。需要扩展 Cli↵ord 群，添加至少一个不属于该群的额外门。这可以是 T 门或 To↵oli 门。
自动除颤器对心脏患者的远程监控-IJRPR
广泛采用电动汽车（EV）取决于可靠有效的电池管理系统的开发。一个关键的挑战在于确保整个车辆寿命中的电池健康，安全性和最佳性能。传统方法通常依赖于预定的维护或发生故障后的反应措施。本文介绍了一种新颖的方法 - 一种AI驱动的机器学习（ML）框架 - 用于主动电动电动电动电池健康管理。我们建议的系统解决了三个关键方面：实时故障检测，持续的健康监测以及剩余的使用寿命（RUL）锂离子电池的预测。该框架利用电池管理系统（BMS）的丰富数据流，包括电压，电流，温度和细胞健康参数。通过采用高级ML算法，系统可以实时分析此数据，以识别偏离正常工作模式的异常。这可以尽早发现潜在的电池故障，以防止安全危害和性能退化。此外，本文探讨了回归或深度学习技术在RUL预测中的应用。这允许主动维护计划，优化资源分配以及由于意外的电池故障而最大程度地减少停机时间。该框架不断学习和适应累积数据的能力可确保准确性和可靠性的持续提高。本文提出了对电动汽车中智能电池管理的重大进步。我们将深入研究拟议的ML框架，详细介绍其功能，以进行故障检测，健康监测和RUL预测。将提出实验结果和性能指标，以验证我们方法的有效性。最后，我们将讨论该AI驱动系统对EV电池健康管理未来的潜在影响及其对更可靠和可持续的运输环境的贡献。除了对单个车主的直接利益外，该AI驱动的电池管理系统的广泛实施还具有对更广泛的社会和环境影响的巨大希望。通过提高电动汽车电池的寿命和效率，该技术可以显着降低与电池制造和处置相关的环境足迹。通过主动维护延长锂离子电池的寿命不仅可以保存宝贵的资源，还可以减轻电池生产的环境影响，这涉及有限的原材料和能源密集型制造工艺。
因果网络的贝叶斯学习用于分布式能源系统的无监督故障诊断
这项工作部分由欧盟通过欧洲社会基金 (FSE) 资助，该基金隶属于欧洲凝聚力和领土复苏援助 (REACT-EU) 倡议，属于 2014-2020 年国家研究和创新行动计划 (PON) 的范畴，根据 Decreto Ministeriale [部长法令 (DM)] 1062/2021 合同 57-I-999-6。Federico Castelletti 的工作部分由 UCSC (D1 和 2019-D.3.2 研究补助金) 资助；部分由 MUR-PRIN 补助金 2022 SMNNKY-CUP 资助，由欧盟-下一代欧盟资助，补助金 J53D23003870008。所表达的观点和意见仅代表作者本人，并不一定反映欧盟或欧盟委员会的观点和意见。欧盟和欧盟委员会均不对此负责。
具有执行器故障和时间延迟的多UAV系统的分布式无碰撞轴承协调
摘要 - 无人驾驶汽车（UAV）系统的协调受到了机器人和控制社区的极大关注。在本文中，我们通过轴承测量研究了异质非线性多UAV网络中的分布式形成跟踪问题。首先，一种新颖的仅轴承协议是为追随者代理而设计的，以实现所需的形成。，我们基于轴承测量值建立补偿功能，以处理代理动力学中的非线性和执行器断层。在存在特定时间延迟的情况下，Lyapunov方法可以确保提出的策略的稳定性。此外，为了确保在实际情况下进行安全操作，我们扩展了协议，并提出了足够的条件，以避免代理之间的潜在碰撞。在协议设计中还考虑了无碰撞控制器的鲁棒性。最后，提出了模拟案例研究以验证理论结果的可行性。
容错百万量子比特级分布式量子计算机
百万量子比特级量子计算机对于实现量子霸权至关重要。现代大型量子计算机集成了位于稀释制冷机 (DR) 中的多台量子计算机，以克服每个 DR 的不可扩展冷却预算。然而，大型多 DR 量子计算机带来了其独特的挑战（即缓慢且错误的 DR 间纠缠、量子比特规模增加），并且它们通过增加门操作的数量和 DR 间通信延迟来解码和纠正错误，从而使基线错误处理机制无效。如果不解决这些挑战，就不可能实现容错的大型多 DR 量子计算机。在本文中，我们提出了一种百万量子比特级分布式量子计算机，它使用一种新颖的错误处理机制来实现容错的多 DR 量子计算。首先，我们应用低开销的多 DR 错误综合征测量 (ESM) 序列来减少门操作的数量和错误率。其次，我们应用可扩展的多 DR 错误解码单元 (EDU) 架构来
使用卷积神经网络
声音分类在当今世界的各个领域都有其用途。在本文中，我们将借助机器生成的声音数据来介绍声音分类技术，以检测故障机器。重点是确定音频分类方法的相关性，以通过声音检测有故障的电动机；在嘈杂和无噪声的情况下；因此，可以减少工厂和行业的人类检查要求。降低降噪在提高检测准确性方面起着重要的作用，一些研究人员通过为基准测试其模型而添加噪声来模拟数据。因此，降噪广泛用于音频分类任务。在各种可用方法中，我们实施了一种自动编码器来降低噪声。我们使用卷积神经网络对嘈杂和DeNo的数据进行了分类任务。使用自动编码器将分类的分类准确性与嘈杂的数据进行了比较。进行分类，我们使用了频谱图，MEL频率CEPSTRAL CO-EFIFIED（MFCC）和MEL光谱图图像。这些过程产生了令人鼓舞的结果，从而通过声音区分了故障的电动机。