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安全的IOT启用MPPT控制的太阳能光伏系统，具有智能制造，以优化能量收获
摘要太阳能光伏（PV）系统中的增加整合到可再生能源景观中需要进步能量优化和网络安全。传统的最大功率跟踪（MPPT）算法通常很难适应迅速波动的环境条件，从而导致功率收获效率低下。同时，采用物联网（IoT） - ） - 启用PV系统引入了重大的网络安全脆弱性，损害了操作可靠性。本研究提出了一个与安全的IoT框架和高级制造技术集成的AI驱动的MPPT控制系统，以增强太阳能PV安装的性能，安全性和寿命。基于AI的MPPT算法动态优化能量提取，利用机器学习模型以实时适应环境变化。区块链加密的IoT通信协议确保安全数据传输，减轻网络威胁并增强系统弹性。此外，定制制造技术，包括3D打印的热管理解决方案，提高了PV系统组件的耐用性和效率。实验验证证明了拟议系统在能源效率，网络安全鲁棒性和成本效益方面的优势。这些发现有助于开发网格连接和离网应用的智能，自主和网络弹性太阳能解决方案。关键字：AI驱动的MPPT，安全的IoT，区块链网络安全，智能制造，太阳能PV，能量优化
AWS规定指导 - 为亚马逊销售合作伙伴启用业务报告和生成AI功能
Understand application authorization .............................................................................................. 12 Authorize vendor groups for application access ............................................................................ 13 Connect to the SP-API .............................................................................................................................. 13 Building a data ingestion pipeline ............................................................................................... 14 Implementing analytics capabilities ............................................................................................ 16 Implementing generative AI ......................................................................................................... 18
焦点可调的两光子纤维镜在选定的深度处启用体内成像
微型的两光子成像设备可以在体内和亚细胞分辨率下进行实时成像，这对于临床应用和基础研究（例如神经科学）非常有价值。但是，在不同深度下实现高质量的体积成像仍然具有挑战性。在这项研究中，我们证明了2p纤维镜在直径350μm和400μm深度的圆柱体积上进行三维成像。深度扫描是通过将基于微电视的变种透镜（VL）纳入二维扫描2P Fiberscope来实现的，该扫描的焦点是通过调节VL驱动电压来调节的。首先使用幻像表征纤维镜的性能，然后通过对荧光染色的静电板和GFP小鼠脑切片以及体内动态GCAMP基于醒的小鼠中皮质神经元的基于体内动力学的钙成像来证明。
可旋转的天线启用了带视觉识别的无线通信系统：原型实现
摘要 - 可润滑的天线（RA）是一种具有巨大潜力来利用额外空间自由度（DOF）的新兴技术，它通过灵活地改变每个天线的三维（3D）方向/无视。在此演示中，我们开发了具有RA支持的无线通信系统的原型，该原型具有视觉识别模块，以评估RA在实用环境中提供的绩效增长。尤其是通过对数字伺服电机，定向天线和微控制器进行机械驱动的RA的开发，该电动机能够动态调整RA方向。此外，RA的方向调整是由目标识别模块提供的目标的方向指导的，从而显着提高了系统响应速度和定向精度。实验结果表明，与常规的基于固定天线的系统相比，基于RA的通信系统在通信覆盖效果方面取得了出色的改进。索引术语 - 可润滑的天线，视觉识别，3d orimitation。
Space-O-Ran：在6G中启用智能，开放和可互操作的非地面网络
摘要 - 非事物网络（NTN）对于无处不在的连通性至关重要，可在遥远和非层面区域提供覆盖范围。但是，由于目前NTN是独立运作的，因此他们面临诸如隔离，可扩展性有限和高运营成本等挑战。与地面网络集成卫星的明显，提供了一种解决这些局限性的方法，同时通过应用人工智能（AI）模型实现自适应和成本效益的连接。本文介绍了Space-O-Ran，该框架将开放式无线接入网络（RAN）原理扩展到NTN。它使用分布式空间运行智能控制器（Space-rics）的层次结构闭环控制，以动态管理和优化两个域之间的操作。为了启用自适应资源分配和网络编排，所提出的体系结构将实时卫星优化和控制与AI驱动的管理和数字双（DT）建模集成在一起。它结合了分布式空间应用程序（SAPP）和分离的应用程序（DAPP），以确保在高度动态的轨道环境中的稳健性能。核心功能是动态链接接口映射，它允许使用卫星上的所有物理链接适应特定的应用程序要求并更改链接条件。仿真结果通过分析不同NTN链接类型的LAS限制来评估其可行性，表明群集内协调在可行的信号延迟范围内运行，而将非实时时间任务降低到地面基础架构对地面基础设施的降低可以增强对第六代（6G）网络的可扩展性。
IoT启用了智能车辆的动力总成质量保证
最幸福的Minds Technologies Limited（NSE：HAPPSTMNDS）是一家正念的IT公司，可以通过提供无缝的客户体验，业务效率和可行的见解来为企业和技术提供商提供数字化转型。我们通过利用一系列破坏性技术来做到这一点，例如：人工智能，区块链，云，数字过程自动化，物联网，机器人/无人机，安全性，虚拟/增强现实等。定位为“天生数字”。天生的敏捷'，我们的能力跨度产品与数字工程服务（PDES），生成AI业务服务（GBS）和基础架构管理与安全服务（IMSS）。我们在行业群体中提供这些服务：银行，金融服务和保险（BFSI），Edtech，Healthcare＆Life Sciences，Hi-Tech和媒体与娱乐，工业，制造业，能源与公用事业以及零售，CPG＆Logistics。该公司因其在公司治理实践方面的卓越表现而受到Golden Peacock和ICSI的认可。最佳的工作认证公司的好地方，最快乐的头脑总部位于印度班加罗尔，在美国，英国，加拿大，加拿大，澳大利亚和中东拥有运营。
地形脑肿瘤解剖结构驱动风险并启用基于机器学习的预测
目的：本研究的目的是在初次诊断脑肿瘤时确定癫痫发作的相关风险因素，并开发和验证基于机器学习的预测，以允许基于风险的抗癫痫疗法进行量身定制。方法：临床，电生理和高分辨率成像数据是从1051例新诊断的脑肿瘤的连续队列中获得的。与因子相关的癫痫发作风险差异允许确定特定地形，人口统计学和组织病理学变量在诊断时可用的癫痫发作风险时可用的相关性。数据以70/30的比例分为培训和测试集。在选择高性能的同时选择其可追溯性的广义添加剂模型（GAM）之前，对基于机器学习的不同预测模型进行了评估。基于风险因素的临床分层，对三个不同的GAM进行了培训和内部验证。结果：总共923名患者有完整的数据并包括在内。可以确定驱动癫痫发作风险的特定地形解剖模式。脑肿瘤的异质，介质或原发性运动/s骨或躯体的新染色性结构导致癫痫发作风险的显着且临床上相关的增加。虽然地形输入与GAM最相关，但最好的预测是通过形态，人口统计学和组织病理学信息的组合来实现的（验证：AUC：0.79，准确性：0.72，灵敏度：0.81，特异性：0.66）。结论：本研究将特定的系统发育解剖模式鉴定为癫痫驱动因素。GAM允许使用地形，人口统计学和组织病理学数据预测癫痫发作风险，从而在保持透明度的同时实现了公平的表现。
将定向演化与机器学习结合起来启用准确的基因型至表型预测
摘要：将序列变化与表型效应联系起来对于有效利用大型基因组数据集至关重要。在这里，我们提出了一种新的方法，将定向进化与蛋白质语言建模相结合，以表征水稻免疫受体的自然发展变体。使用高通量定向进化，我们设计了水稻免疫受体PIK-1，以结合和识别真菌蛋白AVR-PIKC和AVR-PIKF，它们通过当前特征的PIK-1等位基因避免检测。在此数据上对蛋白质语言模型进行了微调，以将序列变化与配体结合行为相关联。然后使用此建模来表征3,000个水稻基因组项目数据集中发现的PIK-1变体。两种变体因与AVR-PIKC的结合高度评分，并且体外分析证实了它们在野生型PIK-1受体上的提高配体结合。总体而言，这种机器学习方法确定了水稻中有希望的疾病抗性来源，并显示了探索其他感兴趣蛋白质的表型变化的潜在效用。