架构图是软件开发,系统设计和通信的必需工具。他们通过提供组件,关系和数据流的视觉表示来促进对复杂系统的理解。但是,创建和解释这些图可能是耗时的,需要大量的专业知识。生成人工智能(AI)提供了一种潜在的解决方案,以使创建过程自动化并提高理解。本文探讨了如何利用生成AI来自动从文本描述和代码存储库中生成各种体系结构图。此外,研究还研究了AI技术如何帮助理解和分析现有图表,从而减轻维护,文档和利益相关者的沟通。本文讨论了这个不断发展的领域的现有方法,新兴技术,挑战和未来的方向。我们的发现表明,生成的AI可以显着减少创建图并改善分析的努力,同时还可以探索当前模型的局限性。
目标:►开发和演示异质分布式能源资源(DER)的控制架构,以规模为批量电力系统提供网格服务,并支持聚合和交易管理。►通过简化传输和分布(T&D)交互以及汇总资源响应的可靠性提高,对大规模服务的贡献。
•功能安全性 - 可用于帮助功能安全系统设计的文档设计:ISO6740-Q1,ISO6741-Q1,ISO6742-Q1•AEC-Q1•AEC-Q100具有以下结果: - 设备温度级:1:–40°C至125°C的环境隔离范围•隔离范围•50M隔离率•50m在1500V RMS的工作电压下 - 高达5000V RMS隔离额定值 - 高达10kV的电压 - ±150kV/μs典型的CMTI•供应范围:1.71V至1.89V至1.89V至2.25V至2.25V至5.5V至5.5V•1.71V•1.71V•1.71V至5.5V级至5.5V级别•默认输出•ISO674X-Q1-1674X-Q1-ef(ISO674X-Q1) per channel typical at 1Mbps • Low propagation delay: 11ns typical • Robust electromagnetic compatibility (EMC) – System-level ESD, EFT, and surge immunity – ±8kV IEC 61000-4-2 contact discharge protection across isolation barrier – Low emissions • Wide-SOIC (DW-16) Package • Safety-Related Certifications : – DIN EN IEC 60747-17 (VDE 0884-17) - UL 1577组件识别程序 - IEC 62368-1,IEC 61010-1,IEC 60601-1 - GB 4943.1
几何设计是伊斯兰艺术的重要特征,经过修改以超越对人类或动物受试者的限制,从而充当普遍适用的创造性代表手段。该研究旨在检查莫卧儿建筑中发现的几何模式,并特别强调它们作为装饰和符号成分的双重功能。该研究分析了两个著名的建筑项目,即Humayun的坟墓和Itmad-ud-Daulah的墓,强调了Mughals对几何学的复杂使用,这些几何形状证明了他们的数学专业知识,文化价值和科学成就。这项研究利用定量方法来检查模式,评估模式形成程度,基本形式及其变化的识别以及固体内容与JALIS中的空隙的比率。结果表明,莫卧儿体系结构的特征是其错综复杂的几何图案,这些几何图案仔细地在许多建筑组件(例如地板,墙壁和屏幕)上实现。这些模式不仅可以提高视觉吸引力,而且可以代表莫卧儿帝国的智力和精神原理,从而展示了创造性和数学精确度的无缝整合。通过对基本形状转换为复杂模式的转换,这项工作为莫卧儿建筑传统的技术基础提供了新的观点。本研究通过将其作为印度历史悠久的时期的创造性和科学才华的深刻体现来增强了我们对莫卧儿建筑的理解。
本质上,大多数已知的对象只有在超分子自组装中,例如蛋白质复合物和细胞膜。在这里,出现了树突状聚合物,该聚合物只有在自组装成二维超分子聚合物(2D-Suprapol)时,才抑制具有不可逆(病毒)机制的严重急性呼吸综合征2(SARS-COV-2)。单体类似物只能可逆地抑制SARS-COV-2,从而使该病毒在稀释后恢复感染性。组装后,2D-苏普醇在体外表现出显着的半抑制浓度(IC 50 30 nm)和叙利亚仓鼠模型中的体内具有良好的效果。使用冷冻-TEM,可以证明2D-Suprapol具有可控的侧向尺寸,可以通过调整pH值并使用小角度X射线和中子散射来调整,以揭示超分子组件的结构。提出了这种功能性的2D-Suprapol及其超分子结构,作为预防性鼻喷雾剂,可抑制病毒与呼吸道的相互作用。
因此,由网络策略,服务网格,授权策略制成的Kubernetes群集有一个零信任体系结构,并扩大了开放策略代理的身份验证可能性。可以进行格拉法纳,普罗米修斯和基里亚的监测。零信任体系结构增加了资源消耗;尤其是在公共云集群中,与没有零信任的标准设置相比,这种可访问的资源消耗可能是高成本的两倍。此外,对威胁的威胁的评估表明,仅安全最佳实践就可以为所检查的威胁提供全面的保护。此外,零值结构的挑战和缺点,例如增加的复杂性和所需的
摘要:深度学习(DL)已成为现代人工智能(AI)的核心组成部分,通过促进复杂系统的分析,从生物学的蛋白质折叠到化学和物理学中的粒子相互作用,通过促进了各种领域的显着进步。但是,深度学习领域正在不断发展,并且在架构和应用中都有最新的创新。因此,本文对最近的DL进展进行了全面的综述,涵盖了卷积神经网络(CNNS)(CNN)和经常性神经网络(RNNS)等基础模型的演变和应用,以及最近的体系结构,例如变形金刚,诸如变形金刚,生成性对抗性网络(GANS),CAPSULE Networks,Capsule Networks和Graph Neural网络和图形神经网络(GNNS)(gnns)(GNNS)(GNNS)(GNNS)(GNNS)(GNNS)。此外,本文讨论了新颖的培训技术,包括自我监督的学习,联合学习和深入的强化学习,这进一步增强了深度学习模型的能力。通过综合最新的发展并确定当前的挑战,本文提供了有关DL研究的最新状态和未来方向的见解,为研究人员和行业专家提供了宝贵的指导。
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