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redriver：自动驾驶汽车的运行时执行
自主驾驶系统（ADSS）整合了自动驾驶汽车中的感应，感知，驱动器控制以及其他几项关键任务，激发了对评估其安全性技术的研究。虽然有几种在高保真模拟器中测试和分析它们的方法，但一旦它们在真实的道路上部署到涵盖的情况下，ADSS仍可能会遇到其他关键场景。可以通过监视和执行广告运行时的关键属性来建立额外的置信度。现有工作只能监视模拟安全性（例如，避免碰撞），并且仅限于诸如撞击紧急制动器之类的钝器执行机制。在这项工作中，我们提出了Redriver，这是一种通用和模块化的运行时执行方法，在该方法中，用户可以基于信号时间逻辑（STL）的特定语言指定广泛的属性（例如，国家交通法）。重新放置基于STL的定量语义来监视AD的计划轨迹，并使用梯度驱动的算法在违反规范的情况下使用梯度驱动的算法来修复轨迹。我们对两个版本的阿波罗（即受欢迎的广告）实施了重新介绍，并将其遵守了违反中国交通法的基准。结果表明，Redriver显着提高了Apollo对最小开销的规范的一致性。
redriver：自动驾驶汽车的运行时执行
自主驾驶系统（ADSS）整合了自动驾驶汽车中的感应，感知，驱动器控制以及其他几项关键任务，激发了对评估其安全性技术的研究。虽然有几种在高保真模拟器中测试和分析它们的方法，但一旦它们在真实的道路上部署到涵盖的情况下，ADSS仍可能会遇到其他关键场景。可以通过监视和执行广告运行时的关键属性来建立额外的置信度。现有工作只能监视模拟安全性（例如，避免碰撞），并且仅限于诸如撞击紧急制动器之类的钝器执行机制。在这项工作中，我们提出了Redriver，这是一种通用和模块化的运行时执行方法，在该方法中，用户可以基于信号时间逻辑（STL）的特定语言指定广泛的属性（例如，国家交通法）。重新放置基于STL的定量语义来监视AD的计划轨迹，并使用梯度驱动的算法在违反规范的情况下使用梯度驱动的算法来修复轨迹。我们对两个版本的阿波罗（即受欢迎的广告）实施了重新介绍，并将其遵守了违反中国交通法的基准。结果表明，Redriver显着提高了Apollo对最小开销的规范的一致性。
SAP BTP，Cloud Foundry Runtime
•在使用基于消费的商业模型的全球帐户中，SAP BTP，云铸造运行时未列出SAP BTP驾驶舱的权利页面中。默认情况下将200 GB的云铸造运行时内存的技术限制分配给每个子帐户。限制定义了可以在子帐户中使用的最大运行时内存量。请注意，基于消费的商业模型中的“标准”计划是一个付费计划，并且根据您消耗的云铸造运行时的数量来收费。有关消费监控的更多信息，请参阅消费监视。
ROS- ...
摘要 - 在越来越多的领域（例如制造，医疗保健和太空探索）中，动物系统变得普遍存在。为此，工程软件已成为建立可维护和可重复使用的机器人系统的关键学科。机器人软件工程研究领域已受到越来越多的关注，促进了自主权作为基本目标。但是，鉴于模拟无法实现现实模仿现实世界现象的解决方案，机器人技术开发人员仍然受到挑战，试图实现这一目标。机器人还需要在不可预测且无法控制的环境中操作，这需要在软件中实现的安全且值得信赖的自适应功能。应对挑战的典型技术是运行时验证，基于现场的测试和缓解技术，可实现故障安全解决方案。但是，基于建筑师ROS的系统没有明确的指导来启用和促进运行时验证和基于现场的测试。本文旨在通过提供可以帮助开发人员和质量保证（QA）团队在开发，验证或测试其机器人的机器人时提供指南来填补这一空白。这些准则经过精心量身定制，以应对现实情况下测试机器人系统系统的挑战和要求。我们进行了（i）关于针对机器人系统的运行时验证和基于现场测试的研究的文献综述，（ii）基于ROS的应用程序存储库，（iii）通过两个问卷验证了55个答案，验证了两个问卷的适用性，清晰度和有用性。我们为开发人员提供20个指南：为8个指南，为12个指南贡献了为机器人软件工程领域的研究人员和从业人员制定的QA团队。最后，我们将指南绘制为迄今为止在运行时验证和基于现场的基于ROS的系统的测试方面的挑战，并概述了该领域有希望的研究方向。指南网站和复制软件包：https：//ros-rvft.github.io
自主UAS
摘要 - 放松保证（RTA）是针对安全至关重要系统的设计时间档案，内部监视器在检测侵犯财产时作用。单纯形架构是RTA的一个实例，当不信任的控制器违反安全属性时，采取的动作是将整体系统控制给受信任的控制器。Simplex RTA正在成为一种方法，可以将AI/ML和其他未经验证的软件集成到飞机操作等安全至关重要的应用中。为此，美国测试和材料学会（ASTM）和NASA都发布了有关在此类系统中使用RTA的准则。在这项工作中扩展了Hybrid程序语言中简单RTA框架的正式验证。混合程序是包括离散和连续动态的程序，可用于建模复杂的网络物理系统。plaidypvs是一种能够在PVS定理供体中形式化混合程序的工具。plaidypvs可以验证一般的单纯形RTA框架，然后通过专门介绍混合程序的某些组件，在将未经信任的组件视为黑匣子的同时验证框架的实例。本文介绍了这种形式化的应用于无人飞机系统（UAS）操作的选择。正式验证过程提供了对系统的设计时间验证的好处，并且还对确定RTA框架“开关”属性的传感器采样率提供了要求。索引条款 - 跑步保证，混合程序，PLAIDYPVS，PVS
运行时优化：随着数据中心减少UPS ...
“更改工作负载和公司优先事项已导致数据中心建设者和运营商仔细研究UPS Runtimes。随着人工智能的爆炸性市场增长而有所不同，并且通常会降低备份功率要求。同时，较大的设施意味着如果发电机未能启动，电池运行时3分钟至7分钟之间的差异可能不会影响最终结果。专门针对达到足够的运行时间来乘坐发电机的启动和加载转移，使我们的数据中心客户可以减少资本量，减轻其供应链负担，并减少设备足迹，从而使他们在设施中最大化可销售的空间。”
利用 AI-SPRINT 推进 AI 应用程序的设计和运行时管理
人工智能 (AI) 技术的应用正在稳步增长。然而，要实现全面普及，AI 需要网络边缘的资源。云可以提供大数据所需的处理能力，但边缘计算靠近数据产生的地方，因此对于及时、灵活和安全的管理至关重要。在本文中，我们介绍了 AI-SPRINT“安全隐私保护计算连续体中的人工智能”项目，该项目将提供在计算连续体环境中无缝设计、分区和运行 AI 应用程序的解决方案。AI-SPRINT 将为 AI 应用程序开发、安全执行、轻松部署以及运行时管理和优化提供新颖的工具：AI-SPRINT 设计工具将允许在应用程序性能（就端到端延迟或吞吐量而言）、能源效率和 AI 模型准确性之间进行权衡，同时提供安全性和隐私保障。运行环境将支持实时数据保护、架构增强、敏捷交付、运行时优化和持续适配。
Astrée：证明不存在运行时错误 - APR
摘要：安全关键型嵌入式软件必须满足严格的质量要求。测试和验证占开发成本的很大一部分，而且这一比例还在不断增长。近年来，基于语义的静态分析工具已出现在各种应用领域，从运行时错误分析到最坏情况执行时间预测。它们的吸引力在于，它们有可能在提供 100% 覆盖率的同时减少测试工作量，从而提高安全性。静态运行时错误分析适用于大型工业规模项目，并生成确定的运行时错误和潜在运行时错误的列表，这些错误可能是真错误，也可能是误报。过去，通常只修复确定的错误，因为由于大量误报，手动检查每个警报太耗时。因此，无法提供运行时错误不存在的证据。本文介绍了可参数化的静态分析器 Astrée。通过专业化和参数化，Astrée 可以适应所分析的软件。这使得 Astrée 能够高效计算出精确的结果。Astrée 已成功用于分析大型安全关键型航空电子软件，且误报率为零。
D4.3：CERBERO 多层运行时适配策略（版本 1）
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