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摘要：本文提出了一种有关完全分布的AC/DC微电网的新型合作控制技术。基于逆变器的分布式生成具有两种类型，即当前源逆变器（CSI），也称为PQ逆变器，电压源逆变器（VSI）。两种逆变器形式具有两层配位机制。本文提出了一种用于调节逆变器内部电流的数字比例共振（PR）控制器的设计方法。逆变器将提高微电网的电压质量，同时将总线的平均电压保持在相同的所需水平。关于谐振和比例增益以及数字共振路径系数的计算有全面的细节。本文包括数字PR控制器设计及其在频域中的分析。分析基于W域。本文的主要贡献是提出的方法，该方法不仅侧重于瞬态响应，而且还改善了平滑电压的稳态响应。此外，所有逆变器都有效地参与了以提高微电网对更好的电源管理的能力。建议的合作控制技术用于具有完全分布的通信的IEEE 14总线系统。令人信服的结果表明，建议的控制技术是调节微电网电压以获得更均匀稳定的电压曲线的有效手段。微电网包含分布式资源，并用作分析与智能电网相关的功率流和质量指标的主要元素。最后，使用数值模拟观测来证实推荐的算法。
Aldewachi，Hasan，Al-Zidan，Radhwan N.，Conner，Matthew T.和Salman，Mootaz M.（2021）。在发现新颖的的高通量筛选平台 意图阅读和信任人类机器人互动 Naji Alhasnawi，Bilal Naji，Jasim，Basil H.，Issa，Walid和Esteban，M。Dolores（2020）。智能混合动力的逆变器的新型合作控制器 客户价值理论和争议解决策略 Ciolfi，Luigina（2019）。魔术作为技术乌托邦？在陶器中解开交互性和基础架构的问题。在：文化政治 JI，Hongfen，Wang，Dawei，Bao，Weichao，Lu，Zhilun，Wang，ge，ge，Yang，Huijing，Mostaed，Ali，ali，Lihao，Lihao，Linhao，Feteira，Feteira，Antonio，Antonio，Sun，Sun，Sun，Sun，Shikuan，Shikuan，Xu，Fangfang，Fangfang，l L
摘要：神经退行性疾病（NDDS）是无法治愈的，令人衰弱的疾病，导致中枢神经系统（CNS）中神经细胞的进行性变性和/或死亡。对CNS疾病的可行治疗靶标和新治疗方法的认同，尤其是NDD是药物发现领域的主要挑战。 这些困难可以归因于所涉及的细胞的多样性，神经回路的极端复杂性，组织再生的能力有限以及我们对基本病理过程的不完全理解。 药物发现是一个复杂而多学科的过程。 当前药物发现方案中的筛查速率意味着只有一种可行的药物可能是由于数百万筛查的化合物而产生的，因此需要改善发现技术和方案以解决多种损耗原因。 这已经确定需要筛选较大的库，其中使用有效的高通量筛选（HTS）成为发现过程中的关键。 HT可以每天研究成千上万种化合物的含量。 但是，如果可以筛选较少的化合物并损害成功的可能性，则成本和时间将大大降低。 为此，计算机辅助设计，计算机库中的最新进展以及分子对接软件结合了基于细胞平台的升级，已进化，以提高筛选效率，并具有更高的可预测性和临床适用性。对CNS疾病的可行治疗靶标和新治疗方法的认同，尤其是NDD是药物发现领域的主要挑战。这些困难可以归因于所涉及的细胞的多样性，神经回路的极端复杂性，组织再生的能力有限以及我们对基本病理过程的不完全理解。药物发现是一个复杂而多学科的过程。当前药物发现方案中的筛查速率意味着只有一种可行的药物可能是由于数百万筛查的化合物而产生的，因此需要改善发现技术和方案以解决多种损耗原因。这已经确定需要筛选较大的库，其中使用有效的高通量筛选（HTS）成为发现过程中的关键。HT可以每天研究成千上万种化合物的含量。但是，如果可以筛选较少的化合物并损害成功的可能性，则成本和时间将大大降低。为此，计算机辅助设计，计算机库中的最新进展以及分子对接软件结合了基于细胞平台的升级，已进化，以提高筛选效率，并具有更高的可预测性和临床适用性。我们在这里审查了HT在当代药物发现过程中，尤其是NDD的越来越多的作用，并评估其成功应用的标准。我们还讨论了HTS对新型NDD疗法的需求，并研究了验证新药物靶标和开发NDD的新疗法的当前主要挑战。
确保智能解决方案：网络零信任环境
毕马威会计师事务所与联邦政府机构合作了一个多世纪。我们的团队了解您在现代化的旅程中遇到的独特问题，压力和挑战。我们利用政府运营知识来提供供应链，网络和零信任方法，以帮助您克服这些挑战，并从头到尾与您合作，以提供重要的结果。此外，毕马威（KPMG）在私人和公共部门都具有实施供应链和网络解决方案的丰富经验，可以将这些经验带给每个政府客户。
您可以依靠诊断。您可以信任的指导。
内联检查捕获了有关管道健康的大量信息。但是，您如何将原始ILI数据的Terabytes变成有效的现实世界策略？简单地利用了NDT Global的行业领先的诚信服务。使用高级分析工具和无与伦比的专业知识，我们将原始检查数据转换为可行的见解。我们的诚信服务可帮助您像您这样的运营商确定维修，优化维护并做出明智的决定，以确保您的资产安全和寿命。我们的无缝解决方案旨在简化您的完整性管理过程。
基于区块链和AI的Mediot应用程序的信任和可靠性：
摘要 - 本文批判性地回顾了医学互联网应用程序（Mediot）应用程序中人工智能（AI）和区块链技术的整合，他们共同承诺彻底改变医疗保健服务。通过检查当前的研究，我们强调了AI在进行诊断和患者护理方面的潜力，以及区块链增强数据安全和患者隐私的能力。我们特别关注培养信任并确保这些系统内可靠性的当务之急。我们的评论重点介绍了用于管理医疗保健数据和挑战的创新解决方案，例如确保可伸缩性，保持隐私和促进Mediot领域内的道德实践。我们提出了将AI驱动的见解与医疗保健区块链安全整合在一起的愿景，对当前的研究和未来方向进行了全面的审查。我们以一组确定的研究差距结束，并建议解决这些差距对于实现明天的可靠，安全和以患者为中心的Mediot应用至关重要。
零信任和区块链云安全分析
摘要本研究集成了零信任体系结构（ZTA）和区块链，以增强云计算安全性。在数字时代，云计算已成为全球存储和处理数据的主要技术。然而，事实证明，一种基于传统的外线安全模型在应对现代威胁方面无效，例如内部威胁，高达60％，勒索软件攻击2022年的大型计算云提供商，导致多达数十亿美元的美元，增强了现有安全模型的弱点。零信任体系结构（ZTA）提供具有颗粒状访问和身份验证控制方法的解决方案，但其应用仍然面临着效率和可伸缩性的挑战，区块链，通过分散技术和难忘的记录，提高透明度和数据完整性，但它们的使用通常受到能源消耗和高潜水的限制。本研究旨在探索ZTA和区块链之间，作为提高云安全性的创新解决方案。通过结合基于ZTA的访问控制和区块链透明度，本研究为内部和外部威胁开发了弹性的安全模型。仿真表明，ZTA和区块链的完整性可以将内部人员的威胁降低35％，并将数据审核效率提高20％。这种方法不仅提供了更强大的保护，而且还提供了一个迅速增长的云基础设施的自适应和透明系统。
增强信任在保持有用的生活预后模型
摘要。准确估算工业系统中剩余的使用寿命（RUL）对于优化维护策略和规定资产寿命至关重要。数据驱动的RUL模型利用机器学习（ML）算法从操作数据中提取模式，从而在捕获复杂关系中进行例外。尽管RUL预后模型的进步发展，但机器学习算法的黑盒性质仍为工业用户带来挑战，阻碍了信任和采用。明显的人工智能（XAI）方法通过使复杂的模型透明和可解释来提供有希望的解决方案。本文着重于应用XAI方法来增强对RUL预后的机器学习模型的信任。我们强调对解释机制的定量评估，包括一致性和鲁棒性等指标。我们的研究有助于制定更可信赖和可靠的预测维护策略。我们评估了XAI方法的规定RUL模型，该模型应用于工业型数据的现实情况。我们的发现旨在为工业从业人员提供宝贵的见解，并指导他们选择RUL预后技术。
人工智能中的用户体验：对基于算法的投资决策的信任
建议引用：Szeli, Leon (2020)：人工智能中的用户体验：基于算法的投资决策中的信任，初级管理科学 (JUMS)，ISSN 2942-1861，初级管理科学等，Planegg，第 5 卷，Iss。1，第 1-18 页，https://doi.org/10.5282/jums/v5i1pp1-18
引用 Schepman, A., & Rodway, P. (2023)。《对人工智能的一般态度量表 (GAAIS)：确认性验证以及与个性、企业不信任和一般信任的关联》。《国际人机交互杂志》，39(13)，2724-2741。https:// doi.org/10.1080/10447318.2022.2085400
摘要 个人心理相关因素可能预测人们对人工智能 (AI) 的接受程度，本文对此进行了研究。研究 1 报告了对人工智能总体态度量表 (GAAIS) 的确认性验证，此前已在其他地方进行了初步验证。验证性因子分析证实了双因素结构（积极、消极），并显示出与相关量表的良好收敛和发散效度。研究 2 测试了心理因素（五大人格特质、企业不信任和一般信任）是否能预测对 AI 的态度。内向者总体上对 AI 的态度更为积极，可能是因为他们欣赏算法。尽责性和随和性与对 AI 消极方面的宽容态度有关。企业不信任程度越高，总体上对 AI 的态度就越消极，而一般信任程度越高，对 AI 的好处的看法就越积极。普遍信任与企业不信任之间的分离可能反映了公众对人工智能利弊的归因。结果与理论和先前的发现相关。