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World File Search System控制决策
好恐惧，不好的恐惧
欧洲的Russo-American武器控制制度处于严峻的海峡。1该政权衰落的原因本质上是政治和技术的。在过去的二十年中，俄罗斯投资了越来越高级的导弹技术以及其他军事能力，并在核领域应用。最壮观的是高超音速武器的发展，这增加了出人意料和逃避检测的潜力。2不管鉴于俄罗斯在乌克兰的军事表现，围绕这些能力的运营有效性的不确定性如何，俄罗斯愿意在乌克兰进行大规模侵略的意愿也使这些发展变得更加威胁。事实仍然是，俄罗斯在地球上仍然拥有最大的核武库。欧洲以外的事件也很重要；由于国际体系的多极性以及美国需要对欧洲和亚洲剧院之间的武器控制决策来解释俄罗斯和中国，因此武器控制制度进一步恶化了。3
研究论文 运行智能预测方法...
大跨度预应力钢结构运维阶段是全寿命周期的核心环节。目前，对运维全过程安全风险变化规律的研究较少，尤其是如何有效利用运维阶段丰富的监测数据和相关安全风险信息，对结构运维全过程安全风险变化规律进行分析预测的研究，对预应力钢结构运维安全状态的判断和控制决策效率产生影响。以轮辐式索桁架为例，提出将数字孪生模型（DTM）与钢结构运维安全相结合的新理念。通过现实物理空间维度与数字虚拟空间维度的结合，基于假设的分析模型。以上提出了理论框架，并从大数据的角度对某预应力钢结构进行了案例分析，评估了该方法在预应力损失及不均匀雨雪荷载工况下应用的可行性。该方法可为运维管理提供指导，及时制定策略。
用于测试真实制造系统的实验室规模模型...
近年来，数据可用性的提高以及计算能力的增强使研究人员能够构思具有实时输入的生产计划和控制方法。文献中有大量使用模拟在线进行生产计划和控制决策的技术。然而，在真实系统上测试这些方法通常是不切实际的，而且数字实例上的实验是有限的，因为它们没有捕捉到物理方面。这项工作建议使用实验室规模的制造系统模型和符合工业标准的软件架构来测试实时模拟方法。这样的模型可以重现真实工厂环境中的物质流和生产控制逻辑。通过利用这种设置来测试新方法和新工具，可以提高他们自己可实现的技术就绪水平 (TRL)。该实验室已用于在柔性制造系统 (FMS) 模型上设置实时重新调度问题。测试涉及与当前系统状态一致的模拟模型，用于在线识别和实施减少预期完工时间的生产调度规则。结果表明，所提出的实验室规模模型可成功用于测试生产计划和控制方法。
研究论文基于数字孪生技术的预应力钢结构运维安全智能预测方法
大跨度预应力钢结构运维阶段是全寿命周期的核心环节，目前针对运维全过程安全风险变化规律的研究较少，尤其是如何有效利用运维阶段丰富的监测数据及相关安全风险信息，对结构运维全过程安全风险变化规律进行分析预测的研究，对预应力钢结构运维安全状态的判断与控制决策效率产生影响。以轮辐式索桁架为例，提出将数字孪生模型（DTM）与钢结构运维安全融合的新理念，通过现实物理空间维度与数字虚拟空间维度相结合，基于假设的分析模型，对钢结构运维安全进行综合评价。以上提出了理论框架，并从大数据的角度对某预应力钢结构进行了案例分析，评估了该方法在预应力损失及不均匀雨雪荷载工况下应用的可行性，可为运维管理提供指导并及时制定策略。
噪声免疫标准开发复杂的自动化技术过程
分析纯粹的“手动”和纯粹的“机器”控制的缺点使我们能够得出结论，在操作管理任务中有效使用计算机是创建交互式系统的，在这些系统中，计算机快速，准确地执行复杂计算的能力与提供给人的机会相结合的能力将其结合在一起，以评估该解决方案（包括通过非正式的批准），并予以确定的量度，并予以确定。用计算机直接通信用户可以提高决策的效率。用户与计算机的对话框通信是在计算机上解决问题的过程，在该过程中，操作员采取活动部分以获取必要的信息，控制决策过程，输入和校正初始数据以及在各种情况下的决策。因此，组织了一个人类机器复合物，其中用户执行尚不可用于计算机的功能，或者有助于考虑在解决问题过程中表现出来的因素。同时，运营商使用非正式的偏好系统评估了问题解决方案的质量，并以靠近最佳操作条件做出决定，并满足找到或继续搜索的解决方案[1]。
5G 中的人工智能：在线分布式迁移学习的案例......
摘要 — 迁移学习不是从头开始训练，而是利用现有模型来帮助训练更准确的新模型。不幸的是，在分布式云边缘网络中实现迁移学习面临着关键挑战，例如在线训练、不确定的网络环境、时间耦合控制决策以及资源消耗和模型准确性之间的平衡。我们将分布式迁移学习表述为长期成本优化的非线性混合整数程序。我们通过利用保留先前决策和应用新决策之间的实时权衡来设计多项式时间在线算法，这些算法基于每个单个时隙的原始对偶一次性解决方案。在协调模型放置、数据调度和推理聚合的同时，我们的方法通过结合现有的离线模型和正在训练的在线模型来生成新模型，这些模型使用基于动态到达的数据样本的推理自适应更新的权重。我们的方法可以证明，事后看来，推理错误的数量不超过单个最佳模型的常数倍，并且实现了总成本的恒定竞争比。评估证实了我们的方法与其他方法相比在实际跟踪中具有更优异的性能。
针对特定地点的棉花害虫防治方法。取样...
困难。由于土壤和环境影响，棉田被划分为不同的栖息地，而这些栖息地的侵染速度也不同，因此同一物种会存在不同的种群密度。这些不同的栖息地在空间分布上随时间而变化，表现出不同的散布模式、形状和大小。因此，在不考虑栖息地结构影响的情况下对多个种群密度进行抽样时，估计的种群平均值代表了具有不同平均值和方差的不同种群分布的汇总。这种对平均丰度的单一估计可能会导致错误的害虫管理决策，因为它可能会高估或低估棉田不同区域的害虫密度。划分栖息地类别对于制定局部控制决策至关重要。在大型商业棉田中，地面观察员绘制栖息地边界图过于费力，但遥感可以有效地创建棉田栖息地的地理参考分层地图。通过使用这些地图、简单的随机抽样设计和更大的样本单位大小，可以在没有大量样本的情况下估计每个栖息地的害虫丰度。按栖息地估计的害虫丰度，加上生态准则和顾问/生产者的经验，为害虫控制的空间方法提供了基础。使用小样本量，综合抽样方法可以绘制
能源专业知识 // 智能电网研究与实验室
• 开发系统以协调能够可靠传输数据的多个网络，然后管理 ICT 系统资源以有效提取有用信息来支持智能电网应用 • 具有大规模可再生资源整合的灵活主动配电网的运营规划和优化 • 与海上可再生能源弹射器合作开发新型电力系统规划方法，用于在严重不确定性下规划海上风电输电系统的基础设施 • 多学科多合作伙伴项目，研究实现大规模海上风电整合的措施 • 为电网规模存储应用和电网整合研究建模抽水热电存储系统 • 证明分布式能源资源控制器的自组织网络可以获取网络拓扑信息以做出智能控制决策。该方法包括在闭环运行的网络上运行的控制器硬件，并使用 RTDS 进行实时配电网络模拟。 • 设计智能定价方案以增强需求侧管理功能。它采用多目标优化方法，赋予智能电网中各种市场参与者权力。此外，还解决了消费者的隐私问题。 • 研究网络灵活性对增强网络稳定性和运行安全性的影响 • 评估大规模可再生能源整合对电力系统稳定性和安全性的影响
教学大纲：物理 231 物理计算
版本 3 – 此教学大纲为草稿，将会更改！课程目标和关键学习目标：物理计算是计算机与传感器和执行器之间交互的介绍。要实现感知，我们必须测量。然后我们做出反应来控制环境。环境可以是本地的（例如，响应某些机械过程调整电机的速度），也可以是远程的（例如，感知远程位置有人的存在并打开/关闭灯）。这种感知控制通路由计算单元介导，计算单元通常必须根据感知做出控制决策，介导通常采用反馈回路的形式。我们的工具是微控制器、软件、电子传感器、各种模拟和数字电子元件，以及以人类认为并非天生计算机化的方式预测和响应的算法。教学理念。该课程的结构非常适合面对面或远程学习；但是，该课程正式是面对面的。我们实现目标的方法在某种程度上是实验性的，但重要的是，这种方法比其他大学课程更能反映现实——答案并不总是通过查找找到的，而提供的答案可能是不完整或次优的，通常是故意设计的。您的部分目标是找到所需的完成或优化。总的来说，该课程将由四个部分组成：讲座、实验室、可行性提案练习和一组免费实验室（“项目”）。每个部分都将在课程完成时获得一定数量的“学分”。与您获得本科学位的方式大致相同，您将从最低数量的必修核心学分（所有学生都必须完成）和一定数量的选修学分中进行选择。这种方法将允许您根据自己的兴趣定制课程，同时仍保证您从讲师的角度来看具有最低限度的能力。下面将更详细地描述这四个组成部分中的每一个：
由人工智能和区块链支持的基于物联网的访问管理
物联网 (IoT) 正在改变物的世界，影响着制造业、交通运输业、汽车业、消费品和医疗保健业等许多经济部门 [1]。得益于集成电路设计的进步，物联网设备现已配备强大的新一代处理器，能够高效处理负载 [2,3]。这为在物联网设备以分布式方式运行复杂任务提供了机会。然而，物联网仍面临许多挑战或差距需要改进 [4]，例如各种物联网平台的中心化，例如亚马逊网络服务 (AWS)-IoT，与通信协议有关的安全和隐私问题，以及与物联网基础设施维护不善相关的各种攻击的脆弱性，例如 Mirai [5]。区块链 (BC) [6,7] 通过加密措施在分布式账本中提供数据记录的不可变存储。区块链可以帮助物联网基础设施处理中心化问题：当物联网基础设施在区块链中存储和处理数据时；这消除了当前可用的物联网平台（如 AWS IoT）中存在的单点故障 [4、8-10]。区块链在信息来源、不可否认性和真实性方面具有显著优势（每个发起者都使用其私钥签署每条记录），从而提高了系统的整体信息安全性 [11]。最后，人工智能 (AI) 在提供实时准确的数据分析方面发挥着重要作用。然而，使用人工智能设计和开发高效的数据分析工具也面临着诸如集中化和透明度等挑战 [12]。因此，将区块链与人工智能相结合可以产生一种解决这些问题的强大方法。人工智能通常被认为是一个黑匣子，提供分类器或预测器，缺乏透明度。然而，可以通过在给定区块链中的许多节点之间对人工智能决策进行排序来实现透明度。这提供了按时间排序的人工智能决策的精确、不可变的轨迹，例如，这可以构成管理访问控制决策的基础。因此，物联网、区块链和人工智能的同时应用展现出了成功的协同作用，改变了数据采集、分析和存储方式[11, 13, 14]。