当今最新技术秩序的发展与第四次工业革命的开始相关,而第四次工业革命的基础是“信息物理系统”——CPS(Cyber-Physical Systems)的大规模引入。从信息技术系统的物理和数字组件相互作用的角度研究信息技术系统的各种特性是现代科学的一个新兴且相关的方向[1]。正是随着对信息物理系统概念的理解和此类操作系统的出现,向工业 4.0 的过渡才联系在一起——一个可预测的事件,即信息物理系统大规模引入到生产中并满足人类需求。
领导将学术和设施整合在一起,设计和建造新的 PSC,成功利用奥巴马政府的“复苏法案”资金增加州资金,监督新大楼的入住情况,包括广泛的实验室和基础设施改进以及针对各个 PI 的定制。在 10 年的预算持平或减少期间聘请了优秀的教师队伍。启动了几个专业学科中心(粒子理论、天体物理学、凝聚态),监督 NIST 在量子信息和 NSF 物理前沿中心(原子和凝聚态物理学之间的接口)的直接投资每年增长 500 万美元。倡导教师获得奖励、认可、国家科学院会员资格等。3. 主席 IT 委员会,2014-2016 年
人工神经网络技术旨在为未来的机器提供完全的自主性,即自主控制和决策,依靠先前的经验和分析,而无需人类的直接参与。人工神经网络是生物神经网络的模型,用于解决算法未知的问题 [1-3]。如前所述,发动机转速控制可以通过反馈控制和 PID 控制器来实现。事实上,标准 PI (D) 控制律构成了绝大多数现代电子柴油机控制器的主要线性模块。然而,控制原理是基于推进系统传递函数的标准形式,使用传递函数和热力学、物理化学过程(例如燃烧)中固有的任何非线性的线性化。
在许多网络物理系统中,我们遇到了对地理分布和远程物理过程的远程状态估计的问题。本文研究了传感器传输的调度,以估计多个遥控,动态过程的状态。来自不同传感器的信息必须通过无线网络传输到中央门户,以进行监视,其中通常比需要监视的过程更少可用的无线通道。要在网关上有效估算,需要适当地安排传感器,即在每次即时需要确定哪些传感器访问网络且不能确定哪些传感器。为了解决这个调度问题,我们制定了关联的马尔可夫决策过程(MDP)。然后使用深Q-Network解决此MDP,这是一种最近的深层增强学习算法,它立即可扩展且无模型。我们将调度算法与流行的日程安排算法进行比较,例如循环蛋白和降低的等待时间等。对于许多示例场景,我们的算法显示出明显优于这些算法。©2019 Elsevier Ltd.保留所有权利。
能源供应脱碳是管理全球温室气体排放、从而缓解气候变化的关键。大数据、机器学习和物联网等数字技术正受到越来越多的关注,因为它们可以在有限的投资下帮助脱碳进程。这些新技术的协调,即所谓的信息物理系统 (CPS),提供了进一步的协同效应,提高了能源供应和工业生产的效率,从而优化了经济可行性和环境影响。这篇全面的评论文章评估了 CPS 中数字技术对能源系统脱碳的当前和潜在影响。对 CPS 及其子系统的选定应用的临时计算不仅可以估计经济影响,还可以估计减排潜力。这项评估清楚地表明,使用 CPS 对能源系统进行数字化彻底改变了边际减排成本曲线 (MACC),并为向低碳能源系统过渡创造了新的途径。此外,评估得出结论,当 CPS 与人工智能 (AI) 相结合时,脱碳可能会以不可预见的速度进行,同时引入不可预测和潜在的存在风险。因此,讨论了智能 CPS 对系统弹性和能源安全的影响,并得出了政策建议。评估表明,只要政策制定者管理好这些风险,潜在的好处显然大于潜在的风险。
系统。回顾拉格朗日形式主义; Lagarange方程的一些特定应用;小振荡,正常模式和频率。(5L)汉密尔顿的原则;变异的计算;汉密尔顿的原则;汉密尔顿原则的拉格朗日方程式; Legendre Transformation和Hamilton的规范方程;从各种原理中的规范方程式;行动最少的原则。(6L)规范变换;生成功能;规范转换的例子;集体财产; Poincare的整体变体;拉格朗日和泊松支架;无穷小规范变换;泊松支架形式主义中的保护定理;雅各比的身份;角动量泊松支架关系。(6L)汉密尔顿 - 雅各比理论;汉密尔顿汉密尔顿原理功能的汉密尔顿雅各比方程;谐波振荡器问题;汉密尔顿的特征功能;动作角度变量。(4L)刚体;独立坐标;正交转换和旋转(有限和无穷小);欧拉的定理,欧拉角;惯性张量和主轴系统;欧拉方程;重型对称上衣,带有进动和蔬菜。(7L)非线性动力学和混乱;非线性微分方程;相轨迹(单数点和线性系统);阻尼的谐波振荡器和过度阻尼运动; Poincare定理;各种形式的分叉;吸引子;混乱的轨迹; Lyaponov指数;逻辑方程。(6L)相对论的特殊理论;洛伦兹的转变; 4个向量,张量,转换特性,度量张量,升高和降低指数,收缩,对称和反对称张量; 4维速度和加速度; 4-Momentum和4 Force;
全球范围内的恶意软件主要涉及制造业、石油和天然气以及教育领域。BlackEnergy2 和 Triton 等恶意软件能够对组织和石油和天然气等关键基础设施系统造成严重的、危及生命的损害。安全研究人员和从业人员正在寻找有效的解决方案来缓解此类恶意软件攻击。因此,本文提出了一种恶意软件网络物理系统 (CPS) 分类来检测攻击。这种分类的灵感来自系统发育学,借鉴了生物学领域中生物体之间的进化关系。至于网络安全视角,它发现了恶意软件基因的进化祖先。这种恶意软件分类方法包括恶意软件行为、攻击模式和网络中的连接资产。它可以根据相关性检测多种形式的恶意软件攻击。这项研究对 CPS 开发商、供应商和承包商、监管和管理公用事业运营的政府机构以及负责保护 CPS 的国家网络安全中心 (NCSC) 都有好处。
摘要 :如今,全球最常受到恶意软件攻击的行业是制造业、石油和天然气以及教育。诸如 BlackEnergy2 和 Triton 之类的恶意软件能够对组织和关键基础设施系统(例如石油和天然气)造成严重的、危及生命的损害。安全研究人员和从业人员正在寻找有效的解决方案来减轻此类恶意软件攻击。因此,本文提出了一种恶意软件网络物理系统 (CPS) 分类来检测攻击。这种分类的灵感来自系统发育学,借鉴了生物学领域中生物体之间的进化关系。至于网络安全视角,它发现了恶意软件基因的进化祖先。这种恶意软件分类方法包括恶意软件行为、攻击方式和网络中的连接资产。它可以根据相关性检测多种形式的恶意软件攻击。这项研究对 CPS 开发商、供应商和承包商、监管和管理公用事业运营的政府机构以及负责保护 CPS 的国家网络安全中心 (NCSC) 都大有裨益。
摘要:如今,传感器的可靠性是物联网数据在汽车和制造业等关键新兴领域广泛应用的最重要挑战之一。本文简要回顾了欧洲主要的研究和创新行动,以及一些正在进行的与信息物理系统 (CPS) 中的传感器可靠性相关的研究。本文报告的研究还侧重于设计一种用于评估信息物理系统中物联网传感器可靠性的程序。本文还展示了汽车行业自动驾驶场景中传感器可靠性评估案例研究的结果。设计了一个协同仿真框架,以实现虚拟和真实传感器之间的实时交互。案例研究包括基于物联网 LiDAR 的协作地图,以评估基于 CPS 的协同仿真框架。具体来说,所选的传感器是具有物联网附加功能的 Ibeo Lux 4 层 LiDAR 传感器。使用机器学习方法预测误差的建模库在本地级别实现,基于 Q 学习的决策自学习程序在全局级别运行。使用模拟和真实数据介绍了支持联合仿真框架实验评估的研究。结果证明了所提出的方法对于使用
信息物理系统 (CPS) 是一种大型系统,通过一个支持连接、传感和数据处理的网络层无缝集成物理和人为因素。CPS 的主要示例包括智能电力系统、智能交通系统和物联网 (IoT)。这种大规模信息物理互连带来了各种运营优势,有望将城市、基础设施和网络系统转变为更高效、互动性更强、互连性更强的智能系统。然而,这种无处不在的连接性使 CPS 容易受到严重的安全威胁,最近发现的 Stuxnet 蠕虫和 Mirai 恶意软件以及最近报道的电网和物联网等多个 CPS 应用领域的安全漏洞就是明证。应对这些最终的安全挑战需要对 CPS 安全性进行全面分析,这需要:1) 确定可能对 CPS 的攻击的影响以及任何已实施的防御机制的有效性,2) 分析 CPS 中发生的多代理交互(人类和自动化系统之间)对系统的安全状态有直接影响,3) 认识到人类及其决策过程在 CPS 安全中的作用。基于这三个原则,本论文的中心目标是通过开发万无一失的防御策略来增强具有人类参与者的 CPS 的安全性