XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System中间件
用于分布式光伏协调的机会混合通信系统
该项目在范围、预算和时间方面均符合预期，详见本报告。开发了许多测试用例，用于架构和算法（中间件和优化）的开发和测试：来自电气和电子工程师协会测试用例的配电和传输级数据作为机会混合通信系统和光伏/分布式状态估计任务的输入，这需要对 SunShot 赞助的综合电网建模系统项目进行大量测试和修改；对于光伏状态估计任务，住宅光伏板由模拟的、经过测量校准的时空太阳数据驱动，这些数据来自太阳能集成国家数据集和夏威夷的测量数据。在参考测试用例 A (RTC-A) 的基础上，成功开发了一套基于 NS-3 模拟器的机会混合通信系统仿真模型，用于架构和算法（中间件和优化）的验证和评估：六个代表已开发的机会和混合通信系统的 RTC-A 仿真模型得到了智能解决。这些需要大量的开发和验证参数和功能，对于开发任务来说，还需要应对多种替代通信技术、IPv6 到 IPv4 隧道技术和可扩展性问题的挑战。
超材料的互联网及其软件启用器
摘要在本文中引入了一种称为超材料事物互联网（IOMMT）的新范式，可以将具有实时可调节物理特性的人工材料互联以形成网络，以通过软件控制的电磁，声学，声学和机械能波来实现连续性。iommt将通过在其一生中通过生态软件更新来优化地层材料设备之间的物理能量传播，从而显着丰富了物联网生态系统。首先，探索了这些材料背后的复杂物理学的手段，表明它们与物联网世界的整合。随后，提出了两个针对材料事物的新型软件类别，即分别负责应用程序和物理域的超材料应用程序编程界面和超材料中间件。关于API，本文提供了数据模型和工作，以通过回调获得和设置材料的物理属性。超材料中间件的任务是将这些回调与通过嵌入式元素匹配相应的材料变化作用。此外，还提出和评估了电磁超材料案例软件的完整堆栈实现，并结合了上述所有方面。最后，讨论了有趣的扩展和设想的Iommt概念用例。
国防部企业 DevSecOps 实践社区
平台即服务 (PaaS) 在 IaaS 和软件应用程序之间提供了一个抽象服务层。它包括集成到软件开发管道环境中的 IaaS，可用于开发随后作为服务提供的应用程序。此管道支持应用程序的开发、测试、部署和维护。PaaS 提供了抽象 IaaS 提供的基础设施的所有优势，从而降低了复杂性。它还抽象了创建应用程序所需的开发环境、中间件和托管软件。
电子维护中的生成AI：神话还是现实？
摘要 - 随着对系统的可靠性，可用性，效率，有效性，生产率和安全性的要求增加，诊断和维护的重要性也在增加。电子维护作为维护管理的主要概念，主要涉及在历史案例数据上使用特定领域的技术语言处理（TLP）技术。由于其受欢迎程度，具有大语言模型（LLM）的生成AI（GAI）开始在各种技术领域越来越多地使用，因此开始在诊断和维护中越来越重要。从以下事实开始：信息和通信技术的快速发展（ICT）是电子维护概念的出现和发展的主要因素，即在上下文中所有形式的生成AI的潜在更严重应用的重要性是显而易见的。这在难以或无法进入组件的位置或与过程类型（例如核，航空，空间，海上）相关的情况下尤其明显。自动驾驶汽车，船只和飞机（作为当今智能运输系统的必不可少的一部分）无疑是这些案件的主要例子。不管自治的水平如何，这些系统都非常复杂且难以维护，并代表了新方法的明确挑战。因此，本文的作者提出了使用中间件的使用，该中间件将使各种GAI工具，算法和模型的集成，以尽可能接近实时的诊断和维护的有效性。但是，这种方法的可能性和局限性的确切程度尚未确定。
利用以太网产品优化 AI 和 HPC 的创新
无缝采用以太网并轻松转换您的应用程序。该套件在使用以太网支持 AI 和 HPC 应用程序方面发挥着关键作用。支持 OFI 的应用程序和中间件将通过 Intel EFS 运行而无需更改。此外，与英特尔® 消息传递接口 (Intel ® MPI) 配合使用的应用程序将看到与各种英特尔 MPI 版本和结构的二进制应用程序兼容性，甚至与现有或较旧的 MPI 应用程序兼容。英特尔 EFS 适用于大多数主要操作系统发行版。
人工智能驱动的应用管理服务：
如今，人工智能不能只是在系统或流程之上添加一层。它必须成为您运营的核心。以人工智能为核心，AMS 能够真正高效地解决性能问题、监控交易指标以及处理与各级支持 API 和中间件相关的问题。借助智能 AMS，您可以轻松预测 SAP 流程中的错误，而无需等待它在后期出现。流程不合规时的自我修复等功能使其更加强大。
博士教授Karsten Berns博士教授Karsten Berns
RPTU的当前研究活动是实现可靠，复杂，自主机器人系统的实现。他和他的部门正在开发FINROC机器人中间件，基于IB2C行为的控制体系结构和各种验证方法。主要应用来自越野机器人，其中已经实现了自动驾驶汽车，例如小型卡车，挖掘机，收割机，拖拉机和救援机器人。在人形机器人领域，正在研究Android系统Robin和Emah进行人类机器人的相互作用，并且正在研究两足动物行走的新方法。
比较边缘到...
分布式系统之间涉及通信的数据传输和涉及的设备的数量增加使其具有挑战性，但要具有高效且可靠的网络中间件。在机器人技术和自主系统中，ROS 2的广泛应用带来了使用各种网络中间Wares与ROS 2中的DDS一起使用的可能性，以更好地在边缘设备之间或边缘设备和云之间进行更好的通信。但是，缺乏将这些网络中间件与ROS 2进行整合的全面沟通性能比较。在这项研究中，我们提供了用于使用多个主机系统中ROS 2中的DDS（包括MQTT和ZenoH）在内的使用网络中间Wares的通信性能的定量分析。为了进行完整可靠的比较，我们通过通过以太网，Wi-Fi和4G（包括以太网，Wi-Fi和4G）发送不同的数据和数据来计算这些中间Wares的潜伏期和吞吐量。将评估扩展到现实世界的应用程序方案，我们评估了这些网络中间Wares引起的漂移误差（位置变化），机器人以相同的方形路径移动。我们的结果表明，在以太网下，Cyclonedds的性能较好，而在Wi-Fi和4g下表现更好。在实际的机器人测试中，通过Zenoh随时间时间（96 s）的机器人移动轨迹漂移误差是最小的。值得注意的是，我们对这些网络中间Wares的CPU利用率以及通过在本文末尾在ROS 2中启用安全功能造成的性能影响进行了讨论。
使用串行连接 LCD 的 RX 系列 QE for Display GUI 显示应用程序开发指南
QE for Display [RX] 2.0.0 及更高版本能够支持基于 SEGGER Microcontroller 高性能图形库的 emWin GUI。QE for Display [RX] 2.1.0 及更高版本还能够支持使用 Aeropoint GUI for RX 创建的 GUI，它是 CRI Middleware 的 GUI 中间件。这样就可以选择最适合您需求的 GUI 绘制工具。此外，QE for Display [RX,RA] 3.1.0 及更高版本支持串行连接的 LCD，即使在未配备图形 LCD 控制器 (GLCDC) 的 RX MCU 上也可以显示 LCD。
