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维护和可靠性
本研究采用 IEEE 14 总线测试系统来评估虚拟能源中心 (VEH) 的拟议能源管理策略。结果表明，通过集成交互式能源市场管理 (EMM) 系统，成本显著降低。在基线情景中，引入 EMM 后，运营成本降低了 10.01%，而添加直接负荷控制程序后，运营成本进一步降低了 13.11%。在结合 EMM 和辅助服务需求响应程序的场景中，成本降低最为显著，为 56.39%。此外，仅使用直接负荷控制程序即可将运营成本降低 6.02%，而辅助服务需求响应程序又节省了 2.29% 的成本。这些发现强调了通过先进的能源管理策略降低成本和提高效率的巨大潜力。关键词这是一篇 CC BY 许可下的开放获取文章（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）
评估人工智能系统的可靠性
目的：随着人工智能（AI）系统成为不同应用的组成部分，确保其可靠性至关重要。本文探讨了AI可靠性的多方面景观，包括挑战，评估指标和潜在的进步。方法论：本文采用了一种全面的文献综述方法来评估有关AI系统可靠性的现有知识体系。该评论旨在综合评估AI可靠性，用于评估的指标以及该关键研究领域的潜在未来方向所面临的挑战。调查结果：在本文中，审查了AI可靠性评估中的挑战，包括解释性，数据质量和对对抗攻击的易感性。用于评估AI可靠性（例如鲁棒性，准确性，精度和解释性）的指标也已被阐明。此外，案例研究说明了AI可靠性已成功评估或缺乏的实例，提供了宝贵的见解。独创性/价值：本文阐明了人工智能评估（AI）可靠性的复杂性，并通过对其挑战，指标和未来轨迹进行全面检查，从而有助于对AI可靠性的持续论述。
汽车电子可靠性预测• 可靠性预测...
收到日期：2024 年 6 月 5 日。修改后收到日期：2024 年 8 月 20 日。接受日期：2024 年 8 月 29 日。摘要 电子产品的可靠性预测是汽车行业的一项基本活动，原因如下：1) 了解是否达到可靠性目标，2) 比较替代设计，或 3) 评估可靠性改进。可靠性预测是通过计算所有系统/产品电子元件的故障率来定义的。在汽车领域，有几本专门用于电子元件可靠性预测的指南，其中西门子 SN 29500 被汽车行业广泛接受。然而，西门子 SN 29500 标准以及其他标准都为假设恒定环境条件的故障率计算提供了基础，但没有为产品在现场使用寿命期间在不同环境下运行时提供逐步的过程。因此，在本文中，我们将逐步介绍如何全面了解西门子 SN 29500 标准的实施，当环境不稳定时，如何获得汽车电子应用中产品的故障率/可靠性值。关键词：可靠性预测；故障率；SN 29500；任务概况；及时故障。
可靠性和可再生能源（太阳能和风能）电力
例如，太阳能在夜间不发电，阴天发电量更少。电力系统规划人员需要将太阳能与其他形式的可靠备用能源生产相结合，以便在没有阳光时提供电力。天然气发电、电池或水力发电通常用于备用太阳能。不幸的是，如果太阳能停电时间较长，电池会非常昂贵。抽水蓄能需要特定的地理位置，才能在经济上实现延长运行时间。在恶劣天气事件中，太阳能连续几天甚至几周的生产量低的情况并不罕见。如此长时间的存储成本高得令人望而却步。较短的 4 小时电力存储具有经济可行性，可让太阳能将其能源生产期延长到日落后的晚间高需求期。因此，太阳能发电可以经济地用于超过基本负荷（全天候）需求的增量每日峰值需求。基本负荷需求最好由不需要存储或备用发电支持的发电技术来满足。其中包括核能、天然气和拥有水库储水或可靠水流的大型基载水电站。
安全应用中AI算法的可靠性
摘要：在各个领域，包括自动驾驶汽车，医疗诊断，工业自动化和航空航天系统在内的人工智能（AI）算法与安全至关重要的应用的整合变得越来越普遍。这些应用在很大程度上依赖于AI来做出直接影响人类安全，经济稳定和运营效率的决策。鉴于这些任务的批判性质，必须严格评估AI算法的可靠性，以确保它们在所有条件下始终如一地执行。可靠性是指在定义的操作条件下在特定时期内在特定时期内在没有失败的情况下发挥作用的能力。在安全至关重要的域中，即使在AI决策中遇到的小错误或不一致之处也可能导致灾难性的结果，例如涉及自动驾驶汽车的交通事故，不正确的医疗诊断，导致不正确的治疗方法，或者导致工业过程中的失败，可能导致昂贵的停机时间甚至人类的伤亡。在这些领域中，AI技术的复杂性和部署的日益增长强调了迫切需要对AI可靠性进行全面理解和评估。本文提供了对设计注意事项和方法的详细分析，以增强AI算法的可靠性。讨论开始于探索AI系统中可靠性的基本原则，重点是理论和实际观点。我们研究影响可靠性的关键因素，包括数据质量，算法鲁棒性，模型解释性和系统集成。然后，本文深入研究了各种可靠性评估技术，例如容错机制，错误检测和校正方法，冗余性和验证过程。为了对AI的可靠性有更深入的了解，我们介绍了量化可靠性指标的数学模型和统计评估技术。例如，介绍了使用指数分布，蒙特卡洛模拟进行概率可靠性分析的可靠性建模以及使用Jacobian矩阵的错误传播研究。我们还探讨了机器学习特定的可靠性指标的使用，例如接收器操作特征（ROC）分析中的曲线（AUC）领域（AUC），这有助于评估AI在关键决策环境中的性能。此外，本文解决了确保AI可靠性的当前挑战和局限性，包括计算复杂性，道德考虑和法规合规性问题。我们强调了开发AI模型的困难，这些AI模型可以在各种现实世界中保持其可靠性。偏见的潜力，AI决策中缺乏透明度以及解释复杂AI模型的困难也带来了重大障碍，需要解决以提高可靠性。本文讨论的发现和方法旨在更深入地了解AI可靠性的复杂景观，为研究人员，从业人员和决策者提供了一个框架，以开发更安全，更可靠的AI系统，这些系统可以信任在安全环境中运行的安全性。关键字：可靠性，AI算法，安全性，申请
人员可靠性计划 | PEO ACWA - Army.mil
陆军会寻找可能取消资格的信息，包括但不限于个人的身体、精神和情绪状态。在工作期间表现出的行为或性格，无论是在工作期间还是在工作之外，都可能让人怀疑个人执行化学任务的能力或可靠性，这些也会被考虑。
经常询问有关马里兰州皮埃蒙特可靠性项目的问题谁决定需要皮埃蒙特传输线？
PJM用来决定对Piedmont传输线的需求是什么？每年，PJM都会预测并发布有关其系统的电气需求以及位于PJM服务区域（或“ footprint”）的主要电力公司的每个服务区域的报告。年度报告包括接下来15年的PJM系统的预测。1 PJM还要求实用程序和其他负责提供电力服务以确定潜在“大负载”的实体2对实体项目将进行的预测进行调整。PJM确定是否对其年度预测进行了这些建议的调整。基于此预测，PJM分析了在预测的前五到八年中，生成资源（例如燃煤电厂）的需求或退休的增加是否会导致任何PJM子区域和区域内的传输系统可靠性问题。PJM每年发布一项计划（区域传输扩展计划或“ RTEP”），以解决年度预测导致的任何已确定的传输系统可靠性问题。为了制定该计划，PJM承担了一项采购，以确定解决方案和开发人员以实施这些解决方案。