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贝叶斯和人工智能驱动的嵌入式感知和
2009-20 年，在贝叶斯感知、风险分析和人类环境中机器人导航决策方面的新发现的推动下。这些新发现促使我们完成了几项研发行动（在科学成果、软件和专利方面），并开辟了新的研究方向和新的合作伙伴关系（包括法国国家研发机构 CEA），朝着未来智能移动机器人和自动驾驶汽车所需的软件/硬件集成迈出了决定性的一步。1 我在 2002 年 3 月由欧盟研发计划“未来新兴技术”在布鲁塞尔组织的“头脑风暴日”上介绍了这一新研究议程的第一个大纲（这次头脑风暴研讨会的主要目的是准备一份新的欧盟提案征集，题为“超越机器人”）。然后，我制定了一个 10 年的研究议程，通过结合几何、概率和人工智能方法，逐步解决已确定的关键理论和技术机器人问题。 2 IRT：法国技术研究院 - SVA 计划：长期“自动驾驶汽车安全”计划。 3 Inria 项目团队“e-Motion”于 2004 年成立，最初的想法经过了一年的孵化期。该研究团队由 Inria Grenoble Rhône-Alpes 和格勒诺布尔-阿尔卑斯大学 (UGA) 的 LIG 实验室共同组成。在 2004-14 年期间，e-Motion 项目团队收到了多个国际评估小组的出色反馈：2009 年 3 月的 Inria 机器人评估研讨会、2010 年 2 月的法国 AERES 对 LIG 实验室的评估（e-Motion 项目团队得分为 A+）以及 2013 年 3 月的 Inria 机器人评估研讨会。
基于嵌入式人工智能的智能入侵检测系统...
摘要。本文提出了一种通常适用于所有边缘到云应用的通用物联网框架，并对涉及汽车 V2X 架构的用例进行了评估研究，该架构在模拟智能车环境中的玩具智能车上进行了测试和验证。研究中的架构经过精细调整以模拟实际场景，因此玩具车上的传感器几乎涵盖了当今智能车中辅助常规 ADAS 的所有传感器。云连接通过 CoAP 协议维持，CoAP 协议是一种标准的物联网连接协议。最后，提出的安全解决方案是使用机器学习 (ML) 技术构建并部署在边缘的智能入侵检测系统 (IDS)。边缘 IDS 能够执行异常检测并将检测结果以及传感器收集的大数据报告给云端。在云端，服务器存储和维护收集的数据，以便进一步重新训练 ML 模型以进行边缘异常检测，该模型分为两类，即传感器异常检测模型和网络异常检测模型。为了演示无线软件更新 (SW-OTA)，评估设置中的云实现了从云到连接边缘的 ML 模型升级功能。此实现和评估提供了选择 ML 作为 IDS 候选的概念验证，并且该框架通常适用于各种其他 IoT 场景，例如医疗保健、智能家居、智能城市、港口和工业环境等，并为未来的优化研究铺平了道路。
使用Ti的嵌入式处理器和广泛的第三方硬件合作伙伴网络简化机器人系统设计
mmwave雷达技术通常是在LIDAR，相机和其他光学传感器上选择的，不仅是为了节省成本，而且还因为雷达在不良天气条件下工作得很好，而相机可能会受到较差的照明和天气的影响。雷达还具有广泛的范围和覆盖范围，可传感器检测到一百多米以上的物体。使用移动机器人应用程序需要节省功耗，并且通常有时客户使用雷达，而雷达可以达到1兆瓦的范围来进行检测。但是，将雷达与激光雷达，相机或其他光学传感器配对结合，可以帮助应用程序达到您的应用程序可能需要的几乎每个角落情况。
过渡嵌入式系统以发布量子...
用于研究加密硬件和软件实现的设计和分析。作为国际加密研究协会（IACR）的区域会议，Ches桥接了加密研究和工程社区，并吸引了学术界，工业，政府及其他地区的参与者。
Wi-Fi网络分析工具嵌入UICC（EUICC）
本文档的目的是为消费者和M2M解决方案以及远程SIM供应（RSP）体系结构提供嵌入式ICC/ ESIM的全面，特定的安全要求。EUICC是传统物理SIM卡的演变，可提供更大的灵活性，在移动电信方面的便利性。 EUICC应是一个由硬件和软件组成的离散防篡改组件，能够安全托管应用程序以及机密和加密数据。 ESIM（嵌入式SIM）由安装在EUICC芯片上的软件，该软件永久连接到具有MFF2的设备上。 这是一种硅芯片，它为将移动订阅详细信息存储到安全且值得信赖的数字格式中提供了安全的库。 RSP是移动电信行业中用于远程提供，管理和更新ESIMS（嵌入式SIMS）的技术和过程。 它允许消费者根据GSMA规格SGP.21版本3.0，SGP.22版本2.5和SGP.01版本4.3均引用了该文档，允许消费者远程激活嵌入在便携式设备，智能手机，智能手表等，ESIM和RSP体系结构之类的订户身份模块（SIM）。 与E（U）ICC卡有关的安全方面有各种国际标准化机构/协会。 GSMA，ETSI，3GPP，全球平台，SIM联盟（可信连接联盟），ISO/IEC在其中很少。 这些机构以及国家特定的安全要求所产生的规格是本文档的基础。EUICC是传统物理SIM卡的演变，可提供更大的灵活性，在移动电信方面的便利性。EUICC应是一个由硬件和软件组成的离散防篡改组件，能够安全托管应用程序以及机密和加密数据。ESIM（嵌入式SIM）由安装在EUICC芯片上的软件，该软件永久连接到具有MFF2的设备上。这是一种硅芯片，它为将移动订阅详细信息存储到安全且值得信赖的数字格式中提供了安全的库。RSP是移动电信行业中用于远程提供，管理和更新ESIMS（嵌入式SIMS）的技术和过程。它允许消费者根据GSMA规格SGP.21版本3.0，SGP.22版本2.5和SGP.01版本4.3均引用了该文档，允许消费者远程激活嵌入在便携式设备，智能手机，智能手表等，ESIM和RSP体系结构之类的订户身份模块（SIM）。与E（U）ICC卡有关的安全方面有各种国际标准化机构/协会。GSMA，ETSI，3GPP，全球平台，SIM联盟（可信连接联盟），ISO/IEC在其中很少。这些机构以及国家特定的安全要求所产生的规格是本文档的基础。本文档的简要说明开始了嵌入式UICC体系结构，其功能和远程SIM卡配置体系结构，然后继续解决EUICC的硬件，OS和元素的常见和特定安全要求。
在带有嵌入式的正方形围栏中的自然对流...
摘要：多孔介质中的自然对流代表了一种基本的运输现象，其在工程和自然系统中具有广泛的应用。这项全面的综述研究了包含嵌入物体的正方形外壳内的流体流，传热和多孔结构之间的复杂相互作用。通过分析最近的理论发展，数值研究和实验研究，本文提供了有关通过多孔培养基增强传热增强的机制的见解。特别注意几何配置，材料特性和操作条件对系统性能的影响。此处介绍的发现对热管理系统，地热应用和储能技术的设计和优化具有重要意义。KEYWORDS: Natural convection, Porous media, Heat transfer, Darcy flow, Computational fluid dynamics, Square enclosure, Thermal transport, Buoyancy-driven flow, Heat exchangers, Numerical simulation, Rayleigh number, Nusselt number, Thermal optimization, Geothermal systems, Energy storage, Embedded objects, Isotherm analysis, Streamline visualization, Finite volume method, Heat transfer enhancement I.引言1.1背景和动机多孔介质中自然对流的研究已成为研究的关键领域，因为它在众多工程应用和自然现象中的基本作用。从地热能提取到电子冷却系统，浮力驱动的流动结构的原理继续塑造技术进步。本综述旨在综合该领域的当前理解和最新发展，特别强调涉及带有嵌入式对象的正方形外壳的应用。1.2历史发展多孔媒体对自然对流的调查可以追溯到亨利·达西（Henry Darcy）在19世纪的开创性作品。Forchheimer，Brinkman等研究人员的后续发展已建立了通过多孔材料分析流量的理论框架。近几十年来计算方法的整合已大大提高了我们对这些复杂系统的理解。1.3 Applications and Significance The principles of natural convection in porous media find applications across diverse fields: • Geothermal energy systems and underground heat storage • Environmental remediation and groundwater flow • Heat exchangers and thermal management systems • Nuclear waste disposal • Solar energy collectors • Building thermal insulation • Chemical reactors and process equipment
Willems的非线性系统的基本引理，带有Koopman线性嵌入
摘要 - Koopman操作员理论和Willems的典型诱饵都可以为非线性系统提供（近似）数据驱动的线性表示。但是，为Koopman操作员选择提升功能是具有挑战性的，并且来自Willems的基本引理中数据驱动模型的质量无法保证对上的非线性系统。在本文中，我们将Willems的基本引理扩展到接受Koopman线性嵌入的一类非线性系统。我们首先表征非线性系统的轨迹空间与其Koopman线性嵌入的关系之间的关系。然后，我们证明了Koopman线性嵌入的轨迹空间可以通过非线性系统的丰富轨迹的线性组合形成。结合这两个结果会导致非线性系统的数据驱动表示，该系统绕过了对提升函数的需求，从而消除了相关的偏差误差。我们的结果表明，轨迹库的宽度（更多轨迹）和深度（较长的轨迹）对于确保数据驱动模型的准确性很重要。
将安全性嵌入 DevOps 实践的核心
尽管取得了这些进步，但将安全性完全集成到 DevOps 实践中仍然存在挑战，尤其是在云环境中。Shortridge 等人 (2020) 探讨了有效采用 DevSecOps 所需的文化和运营变革，强调开发、运营和安全团队之间需要协作。他们认为，必须克服这些团队之间的传统孤岛，以培养一种共同承担安全责任的文化。同样，Thomas 和 Whitman (2021) 解决了在多云环境中平衡速度和安全性的复杂性，并指出管理不同的安全协议和合规性要求可能是一个重大障碍。他们的研究表明，使用 AWS Secrets Manager 和 AWS Config 等工具可以通过提供全面的安全管理解决方案来帮助应对这些挑战。
嵌入式大豆：从了解挑战到采取行动
目前，约 76% 的大豆产量被用作肉类、奶制品和蛋类生产中低成本、高质量的动物饲料蛋白质来源。约 20% 被用作食用油和人类食品，例如豆腐、豆奶和豆豉。剩余的 4% 用于工业用途，主要以生物柴油的形式 3 。考虑到大豆产品在加工和转化后的下游目的地，那些专门为直接大豆采购做出“不砍伐和转化”和“不侵犯人权”承诺的公司可能只解决了其整体大豆暴露（或足迹）的一小部分。为了全面了解，公司应该评估他们的大豆足迹，即计算直接大豆以外的各种产品类别采购的大豆当量。这种评估可以帮助识别在生产层面可能面临更大风险的产品，并为其负责任的嵌入式大豆采购策略的后续步骤提供信息（见方框 1）。