CO 2 捕获站点 • Fortum 在 Klemetsrud 和 Norcem 在 Brevik 捕获 CO 2 并将其存储在本地码头 • 每个站点的存储量必须考虑到每四天船舶到达的情况以及整个链条中任何意外情况的缓冲 • 码头作业假定由捕获工厂完成
行业分别依靠化石燃料和电力来满足其热量和电力需求。2022年,印度重工业(钢,水泥,铝,石化和氨水)总共耗尽了175个TWH的电力,占其整体能源消耗的11%。值得注意的是,钢,水泥和铝制部门使用了91%的电力。从RES中采购这种电力可以大大减少工业排放,并确保遵守诸如碳边界调整机制(CBAM)之类的国际规范。
第四次工业革命(或工业 4.0)是将现代智能技术应用于传统工业实践的自动化。新技术的集成提高了自动化程度,改善了通信和自我监控,并生产了无需人工干预即可分析和诊断问题的智能机器。此外,信息安全在当今技术变革的世界中发挥着重要作用,无论是系统安全、网络安全、应用程序安全还是设备安全。由于需要复杂的工具来保证系统的安全和健全,印度和全球对受过良好教育、了解实施工业 4.0 所需的信息安全各个方面的专业人员的需求很大。由于需要新技术和工具来使系统变得智能和独立,印度和全球对受过良好教育、了解工业 4.0 各个技术和安全方面的专业人员的需求很大。在本次暑期学校中,我们旨在探索新兴范式将如何影响行业自动化。基于这一想法,我们确定了几种推动这些范式的技术,并邀请来自行业和学术界的专家讨论当前现状和未来方向。
国防工业预备役人员按每年十天的周期报名。这十天主要用来进行培训、技能维护和实践工作。国防工业预备役人员具有军人地位。他们可以是士官,也可以是军官。他们的薪酬与同级别现役军人相同。
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摘要 — 单独增强单个深度学习模型的鲁棒性只能提供有限的安全保障,尤其是在面对对抗性示例时。在本文中,我们提出了 DeSVig,这是一个去中心化的 Swift Vigilance 框架,用于识别工业人工智能系统 (IAIS) 中的对抗性攻击,使 IAIS 能够在几秒钟内纠正错误。DeSVig 高度去中心化,提高了识别异常输入的有效性。我们尝试使用特殊指定的移动边缘计算和生成对抗网络 (GAN) 来克服由行业动态引起的超低延迟挑战。我们工作最重要的优势是它可以显着降低被对抗性示例欺骗的失败风险,这对于安全优先和延迟敏感的环境至关重要。在我们的实验中,工业电子元件的对抗样本由几种经典的攻击模型生成。实验结果表明,DeSVig 比一些最先进的防御方法更强大、更高效、更具可扩展性。
