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剩下的用途寿命li-ion电池
锂离子电池广泛用于各种应用中，包括便携式电子设备，电动汽车和可再生能源存储系统。准确估计这些电池的剩余使用寿命对于确保其最佳性能，防止意外故障和降低维护成本至关重要。在本文中，我们对估计锂离子电池剩余使用寿命的现有方法进行了全面综述，包括数据驱动的方法，基于物理的模型和混合方法。我们还提出了一种基于机器学习技术的新方法，以准确预测锂离子电池的剩余使用寿命。我们的方法利用各种电池性能参数（包括电压，电流和温度）来训练一个可以准确估算电池剩余使用寿命的预测模型。我们在锂离子电池周期的数据集上评估了方法的性能，并将其与其他最先进的方法进行比较。结果证明了我们提出的方法在准确估计锂离子电池的剩余使用寿命方面的有效性。
2022 年物联网安全报告 - ONEKEY
因此，该研究明确呼吁对所包含的设备软件进行来源证明，从而也要求进行安全检查。作为“2022 年物联网安全报告”研究的一部分，在接受调查的 318 名 IT 行业专业人士和高管中，75% 的人赞成对所有软件组件进行精确证明，即对所有组件（包括端点中包含的所有软件）进行所谓的“软件物料清单”（SBOM）。总体而言，物联网领域的安全性并不好——该研究明确支持这一结论。公司几乎没有任何指导方针，制造商随机工作，只有在系统运行时才会进行安全性 beta 测试。随着经济网络化程度的提高，未来几年的损害可能会变得更糟。此外，责任问题将更加严格，这也将在未来把责任推给公司的决策者。显然，在可预见的未来，管理层将直接因 IT 安全方面的疏忽而承担责任。
基于物联网的电池管理系统
摘要：在我们迅速发展的技术环境中，是对储能系统的有效且智能的管理至关重要的。该项目推出了现代电池管理系统模块，以优化性能，确保安全性并促进可充电电池的可持续性。利用尖端技术，例如微控制器和物联网（IoT）。可再生能源的整合以及对便携式电子设备的需求不断增长，导致人们对有效的储能解决方案的需求不断增长。该项目介绍了使用Arduino微控制器和物联网的BMS。BMS是本文中引入的，用于在充电和放电过程中连续监视和分析电池温度。BMS包括框图和使用诸如库仑计数的方法，用于估算的状态和CCCV，以进行健康评估状态。数据，包括电池状态，温度和电压，自动存储在物联网平台上的内容上，可以进行彻底的电池分析和及时的发行解决方案。关键字：存储系统，电池管理系统（BMS），物联网（IoT），电池温度监控，充电状态（SOC），健康状况（SOH），充电和排放。I.在迫在眉睫的未来中引入，电动汽车将是运输的主要形式。基于锂的可充电电池将被广泛使用。这些电池组将需要管理和不断监控，以保持电动汽车的安全性，可靠性和效率。电池管理系统（BMS）包括：（1）电池级别监控系统（2）最佳充电算法和单元/热平衡电路。电压，电流和温度测量值用于估计电池系统的所有关键状态和参数，例如电池阻抗和容量，健康状况，充电状态以及剩余的使用寿命。电动汽车中的电池（EV）由于化学反应而随着时间的推移而降低，从而降低了其能量存储能力。减轻降解，控制充电和排放曲线，尤其是在不同条件下的降解。电池寿命还受温度波动和频繁的高电荷/放电周期等因素的影响。尽管偶尔会引起安全问题，但设计具有安全功能和自动截止的精心设计的EV系统通常是安全的。可以覆盖各种电池类型并提供全面保护的灵活的电池管理系统（BMS）已成为最近电动汽车开发的重点。充电状态是安全电池充电和放电的关键参数。它代表电池相对于其额定容量的电流容量。SOC有助于管理电压，电流，温度和其他与电池相关的数据。准确的SOC计算可防止过度充电和过滤，这可能会损坏电池。此外，储能解决方案的安全性和可持续性是最重要的关注点，尤其是在电动汽车，可再生能源网和便携式电子小工具等应用中。II。 文学评论T. Sirisha等。II。文学评论T. Sirisha等。在[1]中讨论电池对电动汽车的重要性的重要性，并引入了电池管理系统（BMS），以帮助确保电池系统的安全性和最佳性能。BMS旨在始终监视电池，并在充电和放电期间测量每个电池电池的温度。使用库仑计数法实施了电荷状态（SOC）估计，并且使用CCCV确定电池的健康状况（SOH）。该论文还讨论了物联网在“ Thing Thing of Things Speak”上自动存储电池，温度和电压数据的使用。作者强调了对电池进行彻底调查以快速解决可能出现的任何问题的重要性。总体而言，该论文提供了
区块链和人工智能在 6G 物联网网络中实现协作入侵检测
摘要 —6G 技术的出现为物联网 (IoT) 的空前进步铺平了道路，开创了超连接和无处不在的通信时代。然而，随着 6G 物联网生态系统中互联设备的激增，恶意入侵和新网络威胁的风险变得更加突出。此外，人工智能融入 6G 网络带来了额外的安全问题，例如对抗性攻击人工智能模型的风险以及人工智能可能被滥用于网络威胁。因此，在 6G 环境中，保护广泛而多样的连接设备是一个巨大的挑战，需要重新考虑以前的安全传统方法。本文旨在通过提出一种依赖于人工智能和区块链技术的新型协作入侵检测系统 (CIDS) 来应对这些挑战。所提出的 CIDS 的协作性质促进了一种集体防御方法，其中物联网网络中的节点主动共享威胁情报，从而实现快速响应和缓解。通过全面的模拟和概念验证实验评估了所提系统的有效性。结果表明，该系统能够有效检测和缓解伪造和零日攻击，从而加强 6G 物联网环境的安全基础设施。索引术语 —AI、区块链、6G 网络、安全、协作入侵检测、零日攻击、安全
基于NARX复发神经网络和移动窗口方法的锂离子电池的充电状态估计
摘要准确的充电状态（SOC）估计取决于精确的电池模型。非线性和不稳定干扰因素的影响使准确的SOC估计变得困难。为了获得准确的电池模型，提出了基于NARX（具有外源输入的非线性自回归网络）的方法，提出了复发性神经网络和移动窗口方法。本文从以下三个方面提高了SOC估计的准确性，建模速度和鲁棒性。首先，为了克服对模型训练过程中数据量的过度依赖，使用NARX复发性神经网络来建立电池模型。narx（具有外部输入的非线性自回旋）具有延迟和反馈功能的复发性神经网络可以保留上一刻的输入和输出，并将其添加到下一个时刻的计算中。因此，使用少量数据实现了更好的估计结果；其次，移动窗口方法用于梯度爆炸和NARX模型训练过程中可能发生的梯度消失。第三，通过将其与不同的工作条件和不同温度下的其他方法进行比较，可以验证该模型的有效性。结果表明，所提出的模型具有更高的SOC估计准确性和速度。提出的模型的RMSE性能减少了约65％，并且执行时间缩短了约50％。
引用Vita S，D'Abramo A，Coppola A，Farroni C，Iori AP，Faraglia F，Sette A，Grifoni A，Lindestam Arlehamn C，Bibas M，Goletti D和Goletti D和Nicastri E
2023年1月28日，一名51岁的女性患有SARS-COV-2感染和急性淋巴细胞白血病的病史B Common被送入了意大利罗马的美国国家传染病研究所Lazzaro Spallanzani-Irccs。她用BNT162B2完全接种了SARS-COV-2（3剂，最后剂量于2022年4月），没有以前的SARS-COV-2自然感染。2022年5月，她根据“ Gimema”（Gruppo Italiano Malattie Ematologiche Dell'edulto'Edulto）Lal1913方案接受了化学疗法。由于最小残留疾病（MRD）的持续存在，她在开始HSCT手术之前接受了Blinatumomab治疗以尝试MRD负性。10月25日，SARS-COV-2的M-NPS导致负面，然后第二天被接纳为Policlinico Umberto I，“ Sapienza”罗马大学的血液学系，接受HSCT。11月8日，进一步的M-NPS导致阴性。11月9日，她开始使用全身照射（12 Gy）和氟达拉滨（Fludarabine）进行移植前调理状态。环孢菌素，霉酚酸酯和移植后环磷酰胺用于GVHD预防。11月15日，她出现了一种症状，咳嗽，M-NPS确认了SARS-COV-2 BA.5.5感染，具有20个循环阈值（CT）。PT用静脉内（IV）Remdesevir进行10天的10天全疗法为10天（第一天的200 mg，其次是100 mg，持续9天），胸腔计算机断层扫描（CT-SCAN）为阴性。11月18日，她从一个不匹配的无关志愿捐助者那里接受了HSCT。需要协调的B和T细胞免疫来控制SARS-捐赠者已完全接种3剂SARS-COV-2疫苗（Biontech/pfier），这是2022年3月的最后一个。在移植后第19天观察到多形核细胞中的植入。12月16日，她被完全无症状，SARS-COV-2的M-NPS仍然为正。在12月28日，报告了类似U的症状，M-NPS仍具有21 CT的阳性，以及SARS-COV-2感染的CT扫描证据。此外，上颌窦的扩散炎症增厚：对真菌感染的怀疑开始了伏立康唑疗法（200 mg BID）。几天后，诊断出具有皮肤病变的急性GVHD级II：每天给予类固醇治疗（1 mg/kg泼尼松龙）14天，然后逐渐变细。接下来30天的患者仅在血清发烧时才在临床上稳定。在2023年1月28日在我们病房的入院时，M-NPS显示为21 ct值。低磁性血症（免疫球蛋白IgG 226 mg/dL）和缺乏CD19细胞。她正在接受环孢素（每天两次），莱特莫韦尔（每天240毫克），伏立康唑（每天两次）（每天两次），valaciclovir（每天500毫克），共瑞菌素（每天500毫克），160/800毫克的每周160/800毫克，每周160/800毫克）。她开始使用口服Molnupiravir和IV Remdesivir（第一天的200 mg，然后是100 mg，持续35天）的双抗SARS-COV-2治疗，然后是IV Sotrovimab，一种单克隆抗体（MOAB）（MOAB），针对SARS-COV-2-糖蛋白。2月15日，进行了骨髓抽吸物进行HSCT随访监测，并收集配对的外围和髓质血液。
EclipseSAM IoT 2020 - Eclipse 基金会活动
物联网 (IoT) 在每个应用领域的应用正在急剧增加，促进了当代社会的快速数字化。当前物联网场景的特点是对非功能性需求不断增加，从低延迟到高可靠性、可信赖性和动态资源分配。这种范式转变也被认为是物联网的下一个发展阶段，预计将为技术市场创造大量机会，支持多个领域的应用，即智能工厂、智能城市、关键基础设施、合作服务机器人等。为了满足这些苛刻的要求，正在研究多种新技术 - 例如边缘计算、人工智能和分析、数字孪生以及安全、隐私和信任方案 - 以便在当前的物联网架构标准中采用，确定具有适当设计模式的有效集成方案。因此，设计和管理下一代基于物联网的系统将变得更加复杂。本书包含第一届 Eclipse 下一代物联网安全、人工智能和建模国际会议 (SAM IoT 2020) 的会议记录。SAM IoT 2020 是 Eclipse 基金会组织的第一次科学会议，旨在促进研究界建立更丰富的公共领域文化，特别关注应用研究。SAM IoT 2020 组织了一次征文活动，以收集欧洲和世界各地的最新研究成果，特别关注与下一代物联网应用中的安全、人工智能和建模相关的未解决的问题。SAM IoT 还得到了欧盟资助的 H2020 BRAIN-IoT 项目的支持。BRAIN-IoT 是一个专注于定义和实施新架构和方法的项目，旨在支持现代物联网应用的开发人员和运营商应对智慧城市、工业和机器人领域日益复杂和动态的物联网系统，是下一代物联网范式的先驱项目之一。因此，LINKS 基金会作为 BRAIN-IoT 项目的协调者，参与组织 SAM IoT 2020，以促进围绕下一代物联网研究主题的讨论，将研究和工业界的参与者聚集在一起。已收到来自欧洲、亚洲和美国 16 个不同国家/地区的作者的投稿。为了评估每份提交的论文，技术计划委员会进行了盲审，该委员会的成员都是 SAM IoT 主题领域的资深研究人员。每篇论文至少经过三名审阅者审阅。根据这些审查，选出了在质量、原创性和与会议主题的相关性之间取得充分平衡的论文。根据提供的分类，选出了 11 篇论文。会议还举办了 2 场主题演讲，由专家发表，分别是 Henrik Plate（SAP 安全研究）和 Paul-Emmanuel Brun（AIRBUS 网络安全）。这些演讲有助于提高会议的整体质量，并加深对会议感兴趣领域的了解。SAM IoT 2020 的论文集将提交给 CEUR 研讨会论文集 (CEUR-WS.org) 进行出版，这是亚琛工业大学下属 Sun SITE Central Europe 的一项免费开放获取出版服务。CEUR-WS.org 是公认的 ISSN 出版物系列，ISSN 1613-0073。我们相信，已发表的论文集展示了新的创新解决方案，并突出了 SAM IoT 领域中具有挑战性的技术问题。为了表彰最佳提交作品，技术计划委员会在会议闭幕式上根据论文评审分数颁发了奖项。最后，我们首先要感谢技术论文的作者，他们的工作和奉献精神使我们能够制定出一个我们认为非常令人兴奋且技术质量很高的计划。接下来，我们要感谢项目委员会的所有成员，他们用专业知识和时间帮助了我们。
Sovrin - 物联网中的 SSI
到 2025 年，超过 750 亿台联网设备将把互联网扩展到物理世界，成为前所未有的通信和控制系统。 1 这个数字生态系统的变化——无论是有意还是无意的——首次能够在相隔数千英里的数千个系统中产生物理后果，矛盾的是，这既扩大了我们的控制范围，也扩大了我们的风险。这种感知、连接和引起变化的能力同样带来了机遇和威胁。物联网中威胁和机遇的联系集中在身份和权限上——目前还没有通用的方法来区分一个事物与所有其他事物，或者确定该事物被允许做什么。缺乏身份和权限阻碍了多方物联网服务和生态系统的发展，阻止了有价值的新用例的出现，也使得我们更难为日益增长的网络攻击威胁提供有效的解决方案。自主主权身份 (SSI) 为事物提供持久身份并刻意传达权威，提供了一种利用物联网商业机会和减轻网络威胁的新兴方法。
硬件中的PQC过渡：处理器，SOC，物联网，安全元素
n（3 + 0.002 lg n）逻辑 /抽象盘（也是2N）逻辑Qubits×2（d + 1）2个物理量子； d =代码区。= 27对于n = 2048 n 2（500 + lg n）toffoli门（“算术操作”）n 3（0.3 + 0.0005 lg n）测量深度（“时间”）[Häner等人，2020年，2020年]估计8n + 10.2 lg n逻辑Qubits n lg n逻辑Qubits对于N级纤维纤维纤维cur。破坏椭圆曲线在类似的经典安全级别似乎更容易。