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JR 东日本最新配备数字技术的车辆 - 2017 年 2 月 27 日
-加强机上和地勤人员的信息网络，监视设备状态，掌握潜在故障的迹象，采取预防措施，缩短故障时的恢复时间（INTEROS） -耐碰撞车辆（防偏置碰撞结构） -改进门的开启方式，即使人员被卡在门之间，也可以轻松拉出物品，从而防止被拖拽 -主要设备的双重化
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。
引用：约瑟夫·奥齐格斯·阿科莫迪（Joseph Ozigis Akomodi）（2025）纳米技术在滚动磨坊中的作用：从钢坯到完成生产 -
滚动过程包括多个阶段，包括加热，滚动和冷却。在第一阶段，钢坯被加热到温度 -
1。在决策IPBES-7/1中，《生物多样性和生态系统服务》中政府间科学政策平台的全体会
4。跨学科专家小组，与局协商，并根据准备平台可交付成果的程序，2审查了在2023年3月28日至3月28日举行的第20次会议和多学科专家小组之前的提名。，他们根据提名形式和提名的课程所反映的候选人的专业知识完成了一系列专家的选择。一旦根据优点选择，进一步的选择着重于达到纪律，区域和性别平衡，以及参与从业者。专家的选择于2023年4月最终确定。在收到的220名提名人中，总共选择了63名专家。
改进了时间序列的机器学习模型，以预测径向轴环通过转移学习
由于计算能力和相应的算法的增加，在生产技术中使用Ma-Chine学习（ML）在工业时代4.0时代急剧上升[1]。数据可用性在这一点上至关重要，也是成功实施ML应用程序的先决条件。如果数据的数量或质量不足以用于给定问题，则数据增强，综合数据的使用和转移相似数据集的传输可以提供补救措施。在此过程中，转移学习的概念应用于径向 - 轴环滚动（RARR）的领域，并在整个过程中使用外直径的时间序列预测的示例实现。径向 - 轴环滚动是一个热形成过程，用于无缝环的产生。
一种基于云的钥匙滚动技术，用于减轻基于Lorawan的无线传感器网络
摘要 - 如今，许多设备正在利用物联网世界，连接并提供了对互联对象和设备的庞大网络中数据和传感器测量的访问。考虑到需要偶尔需要覆盖的巨大通信距离，提出了洛万网络，因为它采用了低功率（LP）和远距离（LORA）协议，以减少设备能耗，同时最大程度地提高通信范围。在数据传输之前，通往云的网关对Lorawan IoT设备进行身份验证。此过程以未加密的加入请求开始。JOIN请求包括消息完整性代码（MIC），这是使用AppKey加密消息的未加密内容的结果，该AppKey既可以牢固地存储在云和IoT设备中。但是，充当中间人（MITM）的恶意参与者可以干扰通信渠道，反向工程麦克风值，并得出appkey。然后，他们可以启动加入请求，该请求被误解为来自合法设备并访问通信渠道。本文介绍了一种新颖的方法，该方法侧重于Appkey的连续再生，因此需要经常对网络中的物联网设备进行重新加入和重新验证。建议的方法可以作为Lorawan网络中的额外的安全层添加，它使用类似于汽车中央锁定系统中使用的键滚动技术，并作为各种Lorawan安装和版本的优化且可扩展的微服务开发。通过评估过程，出现了重大发现，证明了拟议的安全解决方案在减轻重播攻击方面的有效性。该系统成功阻止了服务器被恶意数据包淹没，将其与缺乏所提出机制的系统区分开来。值得注意的是，这项成就是在没有导致通信过程的任何明显延迟的情况下做出的。此外，考虑到当前可访问的计算资源，认为拟议机制生成新AppKey所需的时间范围太短了，无法执行重播攻击。
基于滚动时域策略的不确定条件下舰载机保障作业动态调度方法
特色应用：不同任务中舰载机保障作业的动态调度研究涉及多种保障资源（可再生资源包括保障作业人员和保障设备，不可再生资源包括油料、氧气、氮气、液压、电力等），作业活动需满足串行和并行约束关系，多重约束（可再生资源约束、不可再生资源约束、作业空间约束）等复杂的调度过程。这些资源的有效协调可以描述为不确定环境下的多资源约束多项目调度问题（MRCMPSP）。本文建立了舰载机动态保障调度的整数规划数学模型，解决了非确定性多项式时间难（NP-hard）问题。针对不确定、动态的环境，受到预测控制技术中的滚动时域（RH）优化方法的启发，提出了一种周期性、事件驱动的滚动时域（RH）调度策略。 RH策略不仅降低了问题规模，而且在合理的计算时间内有效地调整了基线调度，避免了在动态飞行甲板环境下不必要的调度，实现了资源的有效分配。设计了双种群遗传算法（DPGA）来解决大规模调度问题。计算结果
基于滚动时域策略的不确定条件下舰载机保障作业动态调度方法
特色应用：不同任务中舰载机保障作业的动态调度研究涉及多种保障资源（可再生资源包括保障作业人员和保障设备，不可再生资源包括油料、氧气、氮气、液压、电力等），作业活动需满足串行和并行约束关系，多重约束（可再生资源约束、不可再生资源约束、作业空间约束）等复杂的调度过程。这些资源的有效协调可以描述为不确定环境下的多资源约束多项目调度问题（MRCMPSP）。本文建立了舰载机动态保障调度的整数规划数学模型，解决了非确定性多项式时间难（NP-hard）问题。针对不确定、动态的环境，受到预测控制技术中的滚动时域（RH）优化方法的启发，提出了一种周期性、事件驱动的滚动时域（RH）调度策略。 RH策略不仅降低了问题规模，而且在合理的计算时间内有效地调整了基线调度，避免了在动态飞行甲板环境下不必要的调度，实现了资源的有效分配。设计了双种群遗传算法（DPGA）来解决大规模调度问题。计算结果
2021年至2030年滚动计划开发的战略文件。
•气候变化和环境 - 温度和湿度是必不可少的气候变量（ECV），因此这些参数的可靠可追溯值是监视全球气候的关键，并为环境保护和气候变化缓解政策提供硬数据。CCT成员的测量能力是对整个生物圈中ECV的可靠确定，例如海洋，冰和土壤温度，空气RH和土壤水分。这些测量值仍然有许多方面，这些方面尚未得到充分理解（例如空气温度），尽管相对湿度的表达尚未标准化。与相关气候专家的持续参与，例如wmo，通过WG的环境，用于湿度的WG和气象学和气候会议的计量学是必不可少的，可以确保CCT的输入具有重大影响。此外，此主题与能源和先进的制造有密切相关。提高工业流程效率并建立能源效率可以降低工业排放和能源消耗，并有助于最大程度地减少建筑信封的能源损失。
2. 在休会期间，TEC 同意在其滚动工作计划的活动 A.4.1.iii 中增加一项 2023 年可交付成果，即技术机制
(c) 与已表示有兴趣支持该倡议的实体建立伙伴关系模式并就具体活动发展伙伴关系，其中包括：AIMforClimate、气候链联盟、气候变化人工智能/麻省理工学院政策实验室、ClimateTech.org、COP 28 主席团、企业神经系统、粮农组织、德国国际合作机构、谷歌、地球观测组织（GEO/WMO）、国际电信联盟、微软人工智能造福研究实验室、Monday.com、NewEnergyNexus、OpenEarth、初创国家中心、教科文组织、UICCA 和联合国大学环境与人类健康服务/MCII；