XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System模式更新
SHIP 技术成本及 SHIP 业务和融资模式更新
• 太阳能空间供热和水加热（任务 14、19、26、44、54、69） • 太阳能制冷（任务 25、38、48、53、65） • 工业和农业过程的太阳能供热（任务 29、33、49、62、64、72） • 太阳能区域供热（任务 7、45、55、68） • 太阳能建筑/建筑/城市规划（任务 8、11、12、13、20、22、23、28、37、40、41、47、51、52、56、59、63、66） • 太阳能热能和光伏（任务 16、35、60） • 日光照明/照明（任务21、31、50、61、70） • 太阳能加热和冷却的材料/部件（任务 2、3、6、10、18、27、39） • 标准、认证、测试方法和 LCA/LCoH（任务 14、24、34、43、57、71） • 资源评估（任务 1、4、5、9、17、36、46） • 太阳能热储存（任务 7、32、42、58、67） 除了我们的任务工作之外，IEA SHC 的其他活动包括：
IMA 系统开发和配置 - INSU
摘要：ARINC 653 标准越来越多地用于航空航天安全关键系统。与传统软件开发工作流程相比，此类系统的设计和实施经验引入了新的考虑因素，主要与在同一系统上运行多个应用程序的目标有关。本文介绍的经验包括一种拟议的 UML 扩展（通过配置文件），该扩展解决了 ARINC 653 工件缺乏 UML 建模形式主义的问题，XML 模式更新以适应应用程序独立性的目标，一种经过验证的自动生成与所有 ARINC 653 元素相关的代码的方法，一个用于定义测试和所需存根的最佳框架，以及使用合格的工具来验证和生成系统配置表的二进制版本。
车辆通讯 - 欧洲 - 加迪夫大学
随着连接和自动驾驶汽车的增殖，控制器区域网络（CAN）总线由于其速度和效率而成为车载网络的主要通信标准。但是，CAN总线缺乏基本的安全措施，例如身份验证和加密，使其非常容易受到网络攻击的影响。为了确保车辆安全性，入侵检测系统（IDS）必须检测到可见的攻击，并为新的，看不见的攻击提供强大的防御，同时保持轻量级的实用部署。以前的工作仅依赖于CAN ID功能，或者使用了手动功能提取的传统机器学习（ML）方法。这些方法忽略了其他可剥削的功能，这使得适应新的看不见的攻击变体和损害安全性。本文介绍了一种尖端，新颖，轻巧，车载，IDS玻璃，深度学习（DL）算法，以解决这些局限性。所提出的ID采用多阶段方法：在第一个阶段的人工神经网络（ANN）来检测可见的攻击，以及在第二阶段进行长期的短期记忆（LSTM）自动编码器，以检测新的，看不见的攻击。要了解和分析各种驾驶行为，使用最新的攻击模式更新模型，并保留数据隐私，我们提出了一个理论框架，以在层次结构联合学习（H-FL）环境中部署我们的ID。实验结果表明，我们的IDS的F1得分超过了0.99，对于看到的攻击，新型攻击的检测率为99.99％，超过0.95。这使我们的模型可与可见和看不见的攻击进行稳健。此外，误报率（FAR）在0.016％的情况下极低，最小化了错误警报。尽管使用了以其在识别复杂和零日攻击方面的有效性而闻名的DL算法，但IDS仍然轻量级，确保了其对现实世界部署的可行性。