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软计算：理论和应用 - （SOCTA2024）
上一次SOCTA会议在以下场所成功组织：SOCTA2016：印度斋浦尔的Amity University Rajasthan。（2016年12月28日至30日）SOCTA2017：印度北方邦的Bundelkhand University Jhansi。（2017年12月22日至24日）SOCTA2018：印度旁遮普邦Jalandhar的B R Ambedkar Nit博士。（2018年12月21日至23日）SOCTA2019：印度比哈尔邦巴特纳国家理工学院国家理工学院。（2019年12月27日至29日）SOCTA2020：在虚拟模式下（由于大流行19）。（2020年12月25日至27日）SOCTA2021：印度印度信息技术研究所，印度。（2021年12月17日至19日）SOCTA2022：喜马al尔邦大学Summerhill，印度西姆拉。（2022年12月16日至18日）SOCTA2023：印度印度信息技术研究所UNA，印度。（12月24日至26日，2023年）第9系列，SOCTA2024在印度拉贾斯坦斋浦尔国家理工学院（MNIT）在印度斋浦SOCTA2024是在印度旁遮普邦Jalandhar的B R Ambedkar Nit博士的技术合作中组织的； Shobhit认为大学Meerut和科学，技术，工程与管理（STEM） - 研究学会。会议有5个主题演讲，由来自世界各地的著名院士和从业人员发表。总的来说，在18个口头演讲会议上介绍了12个不同的会议不同主题的技术论文。我们感谢Springer Plc。给我们机会在网络和系统（LNNS）中发表诉讼的机会。我们真诚地感谢您持续的支持，鼓励和信任我们。提交给SOCTA2024的所有论文都经历了同行评审过程，随后进行了修订，然后最终被接受。SOCTA系列成功的荣誉，请参阅我们的导师，主题演讲和邀请演讲者，首席嘉宾，荣誉嘉宾，顾问委员会成员，顾问委员会（国家与国际），计划委员会成员，Springer团队作为出版伙伴（特别是Aninda Bose，特别是Aninda Bose，尤其是执行编辑 - 跨学科应用科学委员会；我们也期待在即将到来的SOCTA系列中获得这种出色的支持。我们很高兴通知您，SOCTA系列中的下一个，即SOCTA 2024计划在印度的Mnit斋浦尔拉贾斯坦邦。期待在SOCTA系列中做出重大贡献……
使用软件材料清单评估软件供应链的安全风险
摘要 - 软件供应链由越来越多的组件组成，包括二进制文件，库，工具和微服务，以满足现代软件的要求。由软件供应商组装的产品通常由开源和商业组件组成。软件供应链攻击是网络安全威胁的最大增长类别之一，供应商产品的大量依赖性使单一脆弱性传播到许多供应商产品中成为可能。此外，软件供应链还提供了较大的攻击表面，可允许上游传播依赖性的漏洞影响核心软件。软件材料清单（SBOM）是一种新兴技术，可以与分析工具一起使用，以检测和减轻软件供应链中的安全漏洞。在这项研究中，我们使用开源工具Trivy和Grype来评估从各个域和大小的第三方软件存储库中开采的1,151个SBOM的安全性。我们探讨了SBOM跨SBOM的软件漏洞的分布，并寻找最脆弱的软件组件。我们得出的结论是，这项研究通过软件供应链漏洞表明了安全性的威胁，以及使用SBOMS来帮助评估软件供应链中的安全性的可行性。索引条款 - 软件供应链安全，材料清单，采矿软件存储库，第三方代码
具有应变诱导结构色彩的可拉伸软复合材料
已用于机械响应变色聚合物[8–10]，而电子转移机制已被用于制造电致发光机器人皮肤。[11] 具有应力可调结构色的软材料也已开发出来，使用水凝胶基质中的定向纳米片或有机双层、聚合物渗透的光子晶体和液晶系统。[4,5,12] 尽管概念验证材料和设备已经成功展示，但目前这些材料在自主和节能的块体设备中的利用受到以下因素的阻碍：诱导颜色变化所需的高能量输入、速度慢、不可逆性以及扩大合成和制造工艺的挑战。与人造设备相比，鱼、鱿鱼和变色龙等动物已经进化出优雅、节能的细胞内结构，可以动态控制颜色，从而进行交流、警告、保护和伪装。 [13–17] 其中一些动物的彩虹色是由一种名为虹细胞的特殊细胞内的层状纳米结构反射光线的建设性干涉产生的。颜色和亮度的变化是通过细胞介导对这些反射结构的层状间距和方向的操控而产生的。例如，霓虹灯鱼只需使用所谓的百叶窗机制倾斜高反射率的鸟嘌呤板，就能将颜色从蓝绿色（≈ 490 纳米）变为靛蓝色（≈ 400 纳米）（图 1 A、B 和电影 S1，支持信息）。[13] 在电刺激虹细胞的驱动下，颜色变化是可逆的，而且速度超快。由于该机制依靠入射光作为动力源，并且反射光线通过建设性干涉得到加强，因此这些动物可以用最少的能量输入产生强烈、动态可调的颜色。人们还广泛探索了堆叠的薄片形式的层状结构，以便对合成材料的性质和功能进行结构控制。受软体动物壳结构的启发，粘土和无机薄片排列成珍珠层的砖和砂浆结构，可用于显著提高聚合物基复合材料的刚度和断裂韧性。[18–22] 除了机械性能外，人们还开发了具有精心设计的薄片取向的结构材料，以提高锂离子电池石墨阳极的充电速率[23]，或实现受植物启发的变形结构[24]和软机器人的形状变化。[25] 与许多可以实现的组装过程相比，
IATI 软件弃用计划模板 - PDF
- 标准化或增强命名的一致性 - 该功能已被更强大的替代功能所取代。 - 该功能包含设计缺陷，通常是安全缺陷，因此应该避免，但现有代码依赖于它。 - 该功能被视为无关紧要，将来将被删除，以简化整个系统。 - 该软件的未来版本将进行重大的结构更改，从而不可能（或不切实际）支持旧功能。
AI云制造图 - Tekla软件产品
本文档提供了有关Tekla Trust Center中介绍的内容的其他信息，重点是AI云制造图纸服务。Tekla结构及其用法被排除在外。访问AI Cloud Fabrication图纸服务基于有效的产品特定订阅许可证。用户的访问权限，身份和许可由Tekla在线资料服务和Trimble Identity服务提供。AI云制造图服务为Tekla结构提供了一种在Tekla结构内生产图纸的替代方法。它有助于生成更高质量的图纸，并减少最终用户编辑它们所需的时间。该服务基于上传到前面创建的云集合的Tekla图纸，创建具有正确字体设置，尺寸和标记位置的图纸。从AI Cloud Fabrication Drawing Service的管理控制台控制每个图纸集合中的权利和权利。可以授予个人或拥有该集合的整个组织。也可以将其提供给客户的内部或外部用户。在集合中，可以为用户分配编辑器或查看器角色。
CSE 3224 信息系统设计和软件工程实验室
使用已经提供的封面 报告或演示幻灯片不应有冗余信息 对于数据分析流程图，使用智能艺术和图表 报告格式应保持 Cambria 字体，12pt 字号 pt。1.0 行距 演示文稿应在每张幻灯片（封面幻灯片除外）的页脚中包含演示日期 [左侧]、幻灯片编号 [右侧] 和演示组名称 [中间] 任何图表都应适当标记 如有必要，使用附录
竞价优化软件
2 机构概况 硅谷清洁能源 硅谷清洁能源 (SVCE) 是一家社区选择能源机构，它正在重新定义当地电力市场，为我们的居民和企业提供新的清洁能源选择——具有竞争力的可再生和无碳电力。SVCE 成立于 2016 年，是一家联合权力机构，目前为以下十三个社区服务区内约 270,000 个住宅和商业电力客户提供服务：坎贝尔、库比蒂诺、吉尔罗伊、洛斯阿尔托斯、洛斯阿尔托斯山、洛斯加托斯、米尔皮塔斯、蒙特塞雷诺、摩根山、山景城、萨拉托加、桑尼维尔和圣克拉拉县非建制区。SVCE 服务区内 97% 的电力客户从 SVCE 获得电力。有关 SVCE 的更多信息，请访问：https://www.svcleanenergy.org/ 中央海岸清洁能源
高能物理中的软件和计算。 - Indico Global
● 英国粒子物理技术咨询小组（PPTAP）（链接）[34] 同样，在软件和计算领域，英国在许多重要领域都处于领先地位，包括计算加速器的开发、低功耗计算单元的开发、计算操作、支持软件和计算、重建算法、软件框架开发、跨实验开发工具的开发、HPC 的使用以及碰撞模拟/生成程序的开发。
通过控制和设计共选
软机器人利用合规的材料以灵活的方式与复杂和不确定的环境相互作用，从而可以操纵脆弱的物体并与生物的安全相互作用。它们的适应性推动了医学和制造等领域的创新。设计软机器人即使对于经验丰富的设计师，由于其非线性材料，多物理耦合，多个身体与环境之间的复杂相互作用及其许多自由度，即使对于经验丰富的设计师来说也很具有挑战性。这解释了为什么软机器人技术中的第一批设计受到自然的启发，模仿了诸如蠕虫或章鱼之类的软动物。软体能够符合硬对象并重新配置DI FF任务，然后将控制的重要部分委派给身体。与刚性机器人不同，体现的智能仍然是软机器人技术中的新兴话题。但是，很明显，可以很好地适应其环境的代理商可以快速学习智能行为。本文摆脱了传统的训练控制和敏捷性的关注，旨在通过将人工智能与软机器人设计联系起来来应对控制挑战。软机器人技术领域在建模，控制和设计方面提出了许多挑战。Inria Lille的除霜团队已经开发了几种有限元方法（FEM）的工具来应对这些挑战，从而可以准确地模拟软机器人。这些工具已用于低级控制，并在制造前评估了软机器人设计。此探索需要解决一些挑战。在这项工作中，应用了各种基于FEM的仿真和数值优化工具来探索软机器人的计算设计。设计空间必须非常大，才能探索相关的设计，但也受到了足够的限制，以使优化问题可以解决。开发相关的数学适应性功能对于准确评估软机器人设计的性能和效果至关重要。鉴于计算设计算法的重要数据要求和准确模拟的计算费用，我们旨在通过选择平衡计算时间和准确性的模型或使用学习技术来加速FEM模拟来加快模拟的速度。本论文探讨了软机器人的计算设计，重点是对数值结果的模拟到真实性。解决了两个参数软操作器的设计优化，一个具有嵌入式传感器，另一个具有自动接触功能。随着控制任务，环境和设计空间变得更加复杂，计算负担增加。这激发了从FEM模拟中学到的替代模型的发展，以表征软机器人的设计和控制。通过各种情况证明了该模型的适用性，特别是对气动操纵器的嵌入式控制和软操作器的计算设计。此外，这项工作的一个关键目标是开发工具以选择软机器人设计和控制。
