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云端的 BES 操作
免责声明 可靠性指南、安全指南、白皮书和技术参考文档旨在为提高可靠性而针对特定技术领域提出方法或行为。白皮书并非强制性要求或约束性规范。相反，它们探讨主题的技术方面，并不创建强制性的可靠性标准。本白皮书中对云计算用例的探讨不应被解释为 NERC 或可靠性和安全技术委员会 (RSTC) 对任何特定云计算用例的认可，也不应被解释为对提供与此类用例相关的服务或解决方案的任何供应商的认可。本白皮书和此处的建议并不反映 RSTC 对任何 SAR 的认可，这些 SAR 可能由非 RSTC 实体制定。评估云计算用例和做出将任何运营或支持功能转移到基于云的解决方案的业务决策的选择完全取决于每个实体。本白皮书不构成对该决定的立场。安全集成和技术支持小组委员会 (SITES) 认可行业在探索云计算技术为支持大容量电力系统 (BES) 的各种应用所带来的价值方面的创新精神。电力行业供应商提供的创新产品正在稳步包括虚拟化和云解决方案。但是，公用事业公司应仔细评估将与 BES 可靠性运营服务 (BROS) 相关的系统和应用程序迁移到云的安全性和可靠性风险，尤其是那些具有高可用性要求的关键系统。SITES 认为 BES 运营范围很广，并且有很多机会使大型数据分析和非实时系统受益于云服务。SITES 打算为注册实体提供使用云的机会，但承认最终由各个实体决定其业务目标以及运营和技术要求，以确定可能适合他们的任何用例。SITES 强烈建议注册实体采取循序渐进的方式进行云迁移，从信息技术 (IT) 和非监管工作负载开始。实体应谨慎对待实时和关键 BES 现场和运营应用程序的云迁移，并确保实体在云技术方面的知识和能力已经成熟，能够验证云和应用程序架构以满足该实体对可靠性和安全性的要求，并确保实体已做好准备并了解应对合规性挑战的信息。此外，SITES 认识到，在云服务提供商 (CSP) 环境中托管的 BES 操作需要满足 NERC 关键基础设施保护 (CIP) 可靠性标准，而解决这些标准合规性问题会面临诸多挑战，这也是行业内采用云技术的一大障碍。SITES 已确定需要增强 ERO 企业审计师的基础和能力，让他们接受其他人的工作，包括第三方认证 CSP 是否符合云安全框架，以及来自注册实体的独立云风险评估，最终目标是帮助证明托管在 CSP 云中的 BES 操作符合 NERC CIP 标准。
思考并优化云端账本
摘要 “思考与精简：优化云端账本”探讨了云技术如何通过结合战略思维和精益原则来彻底改变财务账本管理。本文探讨了将基于云的解决方案与现代账本系统相结合，重点介绍了组织如何简化运营、降低成本和改善实时决策。通过采用“思考”思维方式，企业可以专注于数据驱动的洞察力，而“精简”方法则强调消除不必要的复杂性并自动执行日常任务。本文讨论了云账本优化的好处，包括增强的安全性、可扩展性和可访问性，以及组织在实施过程中可能面临的挑战，例如数据迁移、安全问题和变更管理。它还概述了成功采用的最佳实践，确保企业可以利用云技术来确保其财务运营的未来发展。最后，本文为寻求通过云优化账本系统提高经济效率、准确性和协作的组织提供了路线图。
在云端拯救生命 - 空中客车
我很自豪能够作为空中客车直升机公司的新任首席执行官在这里向你们致辞。直升机是一种独特而迷人的产品，我对它了如指掌。空中客车直升机也是我广泛合作过的一家公司，尤其是在我担任赛峰直升机发动机公司首席执行官的上一个职位期间。因此，我逐渐认识到空中客车直升机所秉持的价值观、专业知识以及为全球客户提供支持的奉献精神。我接手空中客车直升机时，尽管环境充满考验，但该公司仍表现出坚韧不拔的韧性，保持了市场份额。这要归功于其广泛的产品系列。我们将继续走这条卓越的道路，以保持我们的领先地位，我们的路线图很明确。我们必须首先通过履行承诺来确保客户忠诚度。我们将继续转型，目标是三个优先事项：我们产品的质量和安全性；我们解决方案的竞争力；以及公司的数字化。最后但并非最不重要的是，我们
云端的量子计算硬件
图 1 (A) 来自参考文献 [23] 的同心 transmon 量子比特设计及其等效电路图（插图）。两个超导岛（绿色和蓝色）由一个小的约瑟夫森结桥（橙色）分流。使用共面波导谐振器（红色）读出量子比特状态。该读出谐振器电感耦合到信号线（黑色）。（B）transmon 量子比特的状态由约瑟夫森结的正弦电位（黑色实线）决定。在相位基（Δφ）中求解，特征能量（实线）可以用谐振子（虚线，相应颜色）来近似，其简并性通过结上的电容充电能量的一阶校正来消除[24 – 26]。（C）布洛赫球面图。基态 j 0 i 和第一个激发态 j 1 i 用于定义量子比特的逻辑状态 j ψ i ，它是 j 0 i 和 j 1 i 的线性组合，具有各自的复振幅 α 和 β 。j ψ i 可以通过电压脉冲和门控操作进行操纵，并通过投影到指定的测量基础上进行读出
云端节能存储解决方案...
随着基于云的存储服务越来越多地融入企业运营，节能存储解决方案的需求也越来越大。为了保持基于云的存储即服务 (STaaS) 的性能、可扩展性和可靠性，本研究探索了降低能耗的创新方法。本研究探讨了虚拟化、节能硬件使用、分层存储、数据重复数据删除和节能数据放置等多种策略。本研究重点关注功耗、成本效益和环境影响，对传统存储系统和节能技术进行了比较。为了评估这些节能技术的实际实施效果，本研究方法融合了顶级云提供商的案例研究、实验分析和模拟建模。研究结果旨在帮助创建更经济、更环保的云存储基础设施。
基于云端的深度神经网络的优化及应用...
[2] Li K, Wang J, Wu X, et al. Optimizing Automated Picking Systems in Warehouse Robots Using Machine Learning[J]. arXiv preprint arXiv:2408.16633, 2024. [3] Tian J, Mercier P, Paolini C. Ultra low-power, wearable, accelerated shallow-learning fall detection for older at-risk persons[J]. Smart Health, 2024, 100498. [4] Xu, Q., Feng, Z., Gong, C., Wu, X., Zhao, H., Ye, Z., ... & Wei, C. (2024). Applications of explainable AI in natural language processing. Global Academic Frontiers, 2(3), 51-64. [5] Leong HY, Gao YF, Shuai J, et al. Efficient fine-tuning of large language models for Automated Medical Documentation[J]. arXiv preprint arXiv:2409.09324, 2024. [6] Soleimani M , Irani FN , Davoodi YM .楼宇暖通空调运行多目标优化:采用Koopman预测控制和深度学习的高级策略[J].建筑与环境, 2024, 248(Jan.):111073.1-111073.16。 [7] 王琳, 程颖, 项爱英, 张建, 杨华. 自然语言处理在金融风险检测中的应用[J].金融工程与风险管理, 2024, 7: 1-10。 [8] 程颖, 杨倩, 王琳, 项爱英, 张建.基于神经网络算法的商业银行信用风险预警模型研究[J].金融工程与风险管理, 2024, 7: 11-19。 [9] 李宇峰等，“结合知识图谱嵌入与深度学习的药物不良反应预测模型研究。”2024 第四届机器学习与智能系统工程国际会议（MLISE）。IEEE，2024 年。[10] 程宇峰，郭建军，龙胜，吴宇峰，孙敏，张荣军，高级
基因靶向挑战 - 云端部分
- 伦敦大学学院的 Ross Paterson MRCP 博士，正在进行 1b 期试验，以测试针对特定基因是否可以减少 tau 缠结，tau 缠结是阿尔茨海默病和许多其他神经退行性疾病的标志。
