电离辐射会导致电子系统的退化。对于存储设备,这种现象通常表现为存储数据的损坏,在某些情况下,在操作过程中电流消耗突然增加。在这项工作中,我们提出了增强的实验仪器,以对电子系统进行深入的单粒子效应 (SEE) 监控和分析。特别是,我们专注于存储设备中的单粒子闩锁 (SEL) 现象,其中测试需要电流监控和控制。为了揭示所提出的仪器的特性和功能,我们展示了 PROBA-V ESA 卫星上使用的 SRAM 存储器案例研究的结果。在这项研究中,我们在两个不同的辐照设施中使用质子和重离子进行了实验活动,展示了仪器的功能,例如同步、高采样率、快速响应时间和灵活性。使用这种仪器,我们可以报告观察到的 SEE 的截面,并进一步研究它们与观察到的电流行为的相关性。值得注意的是,它可以识别 95% 的单事件功能中断 (SEFI) 是在 SEL 事件期间触发的。
增强移动宽带 (eMBB):峰值数据速率将达到数十 Gbps。重要的是,eMBB 还具有三个不同的属性:1) 更高容量 - 可在人口密集的室内/室外区域使用;2) 增强连接性 - 可在任何地方使用;3) 更高用户移动性 - 可在从汽车到飞机的移动交通工具中使用。典型的物联网用例包括需要更高容量和更低延迟的视频和数据流设备,以及基于 AR/VR 的数字孪生的工业应用。 海量机器类型通信 (mMTC):它支持海量网络容量,可以可靠地连接数千个物联网端点和边缘设备,而不会出现拥塞问题。典型的端点是低成本、电池供电的设备,它们定期通过 mMTC 物联网网关将少量存储数据传输到核心或其他本地设备。 超可靠和低延迟通信 (URLLC):它为自动驾驶、工业自动化无线控制和机器人手术等关键任务应用提供低延迟和高可靠性。
PATRIOT(相控阵跟踪拦截目标)系统在开始时没有使用任何 PEM,因为高运行率和备件及导弹的长期储存需要较高的平均故障间隔时间 (MTBF)。增长计划和采购精简(即成本)要求“重新审视”PEM 的使用。目前的低运行率允许将 PEM 整合到地面设备中,但由于长时间处于休眠状态且运行时间短,因此无法整合到导弹中。目前,PATRIOT 系统部署在从炎热潮湿到凉爽潮湿的各种环境中。由于 PATRIOT 系统使用外部空气来冷却设备,因此 PEM 会“呼吸”而 HSM 不会“呼吸”这一事实对于操作和存储环境来说是一个问题,尤其是因为缺乏普通、干包装和氮气存储的 PEM 以及组件上的保形涂层 PEM 的存储数据。随着我们进入 21 世纪,可以预见 PEM 的使用将会增加,届时性能要求而不是技术数据包 (TDP) 将决定最终项目。
金融行业能够利用各种云服务模式,包括软件即服务 (SaaS)、平台即服务 (PaaS) 和基础设施即服务 (IaaS)。SaaS 需要提供预构建的软件应用程序,而 PaaS 则提供用于创建定制应用程序的开发和部署平台。另一方面,IaaS 授予对虚拟化计算资源的访问权限,使组织能够监督和管理其基础设施。云部署策略为公共、私有和混合方法提供了选项。在公共云中,任何人都可以存储数据并在线访问,计算资源由云服务提供商管理。另一方面,私有云(也称为内部云或企业云)使组织能够在内部或通过第三方构建和运营自己的数据中心。至于混合云,它结合了公共云和私有云的元素。在私有云上运行的服务只能由组织内的授权用户访问,而公共云上的服务任何人都可以访问。虽然混合云提供了一种平衡,但需要注意的是,公共云服务可能仍然可以从外部访问,从而影响排他性水平。
内存(RAM、ROM、PROM)计算机程序和数据以编码的二进制数字(位)的形式存储在内存中。主内存有两种基本类型:随机存取内存 (RAM) 和只读内存 (ROM)。CPU 可以“随机”添加或删除 RAM 中的数据。因此,RAM 通常比 ROM 更快。程序的数据部分在执行期间必须驻留在 RAM 中。由于 RAM 速度的提高,大多数程序的指令部分也在 RAM 中。这与只读内存 (ROM) 不同,只读内存永久存储数据,无法通过 CPU 的“随机”写入进行更改。ROM 即使在断电后也能保留存储的数据,因此被称为非易失性内存。此外,CPU 在其芯片内包含一个小型 RAM 缓存存储区域,用于存储常用数据。CPU 将始终访问其内部缓存内存,然后再从主内存或辅助(外部存储)内存中检索其他数据。
摘要:随着机器人技术在安全监控,医疗保健,图像分析和其他高私人领域中的应用,机器人操作系统(ROS)中的视觉传感器数据面临着增强安全存储和传输的挑战。最近,有人提出,利用区块链的分布优势来提高ROS中数据的安全性。仍然,它具有诸如高潜伏期和大量资源消耗之类的局限性。为了解决这些问题,本文介绍了Privshieldros,这是一个由行星际文件系统(IPFS),区块链和Hybridabenc开发的扩展机器人操作系统,以增强ROS中视觉传感器数据的机密性和安全性。系统利用IPF的分散性质来增强数据可用性和鲁棒性,同时结合杂交式访问控制。此外,它通过使用区块链技术持续存储数据分配机制的安全性和机密性来确保数据分配机制的安全性和机密性。最后,通过三个实验验证了该系统的有效性。与最新的区块链扩展的ROS相比,PrivShieldros显示了关键指标的改进。本文已部分提交给IROS 2024。
人们认为人工智能 (AI) 的概念源于机器人的概念。随着生物合成机器在劳动中的使用越来越多,这一概念变得越来越突出。人工智能可以定义为机器模仿人类智能的能力。根据应用,人工智能可以分为两个分支:虚拟和物理。物理组件可以体现在医疗设备、复杂机器人(护理机器人)和行动不便的辅助机器人中。虚拟组件可以体现在机器学习中。机器学习是一种通过经验学习的数学算法。1 对于医生来说,患者护理的两个最重要因素是知识和经验。由于时间限制,人类在通过收集大量数据进行学习方面受到限制。在人类学习过程中,知识和经验都是必需的,并且是在一生的职业生涯中获得的。计算机可以使用算法来获得更多的经验,并且在比人类短得多的时间内存储数据。一名放射科医生将在 40 年内查看大约 225,000 次 MRI/CT 检查,而人工智能可以从 225,000 次扫描开始进行自我训练,并在 40 年内完成数百万次扫描。
EDM-800 的功能 免提、自动扫描(711:仅限主要扫描) 所有编程均可在前面板上完成 精益查找 TM 通过真正的峰值检测找到第一个和最后一个达到峰值的气缸 - 消除了假峰值 同时显示峰值以下和峰值的精益温度 带警报的电池电压 24 可编程警报限值 标准化视图 DIF 从低到高 EGT 带警报 EGT 稳定在 1°F 分辨率 每个气缸都监控冲击冷却 用户可选索引率 快速响应探头 非易失性长期存储器 记录和存储数据长达 30 小时 飞行后数据检索 数据检索软件 燃油流量 固态转子燃油流量传感器 以加仑、千克、升或磅为单位的燃油量 低油量警报 低油时间警报 GPS 接口 瞬时燃油流量 消耗的燃油总量 剩余燃油总量 当前燃油流量下的耗油时间 显示 % 马力和 RPM 自动计算百分比马力
有效的计算或Levenshtein distance是一种用于评估序列相似性的普遍指标,随着DNA存储和其他生物学应用的出现,引起了显着的关注。序列嵌入将Levenshtein的距离映射到嵌入向量之间的调用距离,已成为一种有前途的解决方案。在本文中,提出了一种基于泊松再生的新型基于神经网络的序列嵌入技术。我们首先提供了对嵌入维度对模型性能的影响的理论分析,并提出了选择适当的嵌入性识别的标准。在此嵌入维度下,通过假设托管式分离后的固定长度序列之间的levenshtein距离来引入泊松式,这自然与左环特链距离的定义相一致。此外,从嵌入距离的分布的角度来看,泊松回归大约是卡方分布的负面对数可能性,并在消除偏度方面提供了进步。通过对实际DNA存储数据的全面实验,我们证明了与最新方法相比,采用方法的出色性能。
EEPROM是一种电可擦写可编程存储器,技术成熟稳定,成本低廉,是日常生活中电子产品应用中的主流,人们使用它的场合非常多,在个人身份证、银行卡、医保卡、交通卡等与个人财产密切相关的智能卡领域,以及在通讯系统和PDA、数码相机等消费电子产品领域,都使用到EEPROM。在仪器仪表和其他嵌入式系统中,如智能流量计,通常需要保存设置参数、现场数据等信息,这就要求系统掉电时不丢失,以便下次能恢复原来设置的数据,因此需要一定容量的EEPROM。通过存储单元的浮栅管上电子的存储或释放,读出浮栅管时,存储器呈现导通或截止状态,因此会判断其逻辑值为“0”或“1”。逻辑“0”或“1”的定义根据产品的逻辑设计而有所不同。本工作设计了一个由两个晶体管组成的存储单元,NMOS管作为选择管,由字线控制,可以承受一部分高压,降低浮栅晶体管超薄氧化层被击穿的概率。本文设计的EEPROM器件模型作为存储管,可以很好地通过隧道氧化层来存储数据,实现更好的存储功能、更高的工作效率和更低的功耗。