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World File Search System物理系
生成式 AI 工具 – 物理系指导
伦敦帝国理工学院 Blackett 实验室 2024 年 9 月 16 日 v1.1 生成式 AI 工具——物理系指导背景 生成式人工智能 (GAI) 工具，例如 ChatGPT、Scribe、GITHub Copilot 等，在工业和学术界变得无处不在。这些工具可以帮助开展研究、增进理解和提高产出。但是，如果误用或未仔细审查输出而使用，则会带来严重风险。我们根据最新的大学生成式 AI 工具指导概述了一些一般要点。 • AI 模型功能强大，可有效地用于检查您的书面作业质量、激发新想法或生成复杂主题的简化解释以支持您的学习。但是，这些模型在处理数学信息、科学证据和代码方面的成功有限。模型的训练基于有限的、有时是陈旧的信息。AI 模型的预测性质意味着它们通常无法区分准确的参考和捏造。因此，它通常会返回不正确、不相关或错误的信息。 • 将他人或他人创建的作品和评估当作自己的作品提交，属于剽窃，是一种作弊行为。这包括人工智能生成的内容。请参阅学院的学术不端行为政策了解更多信息（另请参阅物理剽窃指南）。
物理系，拉吉夫·甘地政府。研究生学院，Ambikapur-497001，印度恰蒂斯加尔邦 div>
（2）一个带电的圆柱导体，（3）无限的电荷片和两个平行的充电板，电容器，静电场能，电场中导体表面的每单位部位的力，在电场中指导球，以均匀的电场。介电常数，极性和非极性电介质，电介质和高斯定律，介电极化，电动极化矢量P，电位移矢量D.三个电载体，介电敏感性和介电常数和介电常数，二线易感性和极化机制，lorentz local fielt，lorentz lorentz locection和claius fieltriric等方程电介质，稳定电流，电流密度J，非稳态电流和连续性方程，LR，CR和LCR电路中电流的上升和衰减，衰减常数，交流电路，复数及其在解决交流电路问题中的应用，复杂的启发和反应性，串联和平行共振，Q因子，Q因子，Q因子，Q因素，Q因子，AC Coutfer a Ac Coutive a Ac Coutival a ac Coutive aC Ac Coutival aC AC Cower a ac Coution，AC Coution，AC Cower town aC，电动因子，电动因子，发电机，发电机，发电机，发电机，电动因子。
应用物理系（AP）
(Y/N) AP10005 Physics I 3 ALL N/A Y Y Y Y AP10006 Physics II 3 ALL N/A Y Y Y Y AP10007 Applied Physics Laboratory 3 ALL N/A Y Y Y Y AP20002 Materials Science 3 ALL N/A Y Y Y Y AP20006 Quantum Mechanics for Scientists and Engineers 3 ALL N/A Y Y Y Y AP30010 Radiation Physics 3 ALL N/A N Y Y Y AP30011 Solid State Physics 3 ALL N/A N Y Y Y AP30022 Scientific Instrumentation and Automation 3 ALL N/A N Y Y Y AP40009 Advanced Photonics Laboratory 3 ALL N/A N N Y Y AP40012 Machine Learning in Physics 3 ALL N/A N N Y Y AP40013 Energy Conversion and Storage with Machine Learning 3 ALL N/A N N Y Y AP40014 Imaging: Detector, Display and Processing 3 ALL N/A N N Y Y AP40023通过密度功能理论建模的材料3全部不适用
使用Fortinet OT安全平台确保网络物理系统
版权所有©2024 Fortinet，Inc。保留所有权利。fortinet®，fortigate®，forticare®和fortiguard®以及某些其他商标是Fortinet，Inc。的注册商标，此处的其他Fortinet名称也可以注册和/或Fortinet的普通法商标。所有其他产品或公司名称可能是其各自所有者的商标。的性能和其他指标，实际绩效和其他结果可能会有所不同。网络变量，不同的网络环境和其他条件可能会影响性能结果。Nothing herein represents any binding commitment by Fortinet, and Fortinet disclaims all warranties, whether express or implied, except to the extent Fortinet enters a binding written contract, signed by Fortinet's SVP Legal and above, with a purchaser that expressly warrants that the identified product will perform according to certain expressly-identified performance metrics and, in such event, only the specific performance metrics expressly identified in such binding written contract shall对Fortinet有约束力。为了绝对清晰，任何此类保修都将仅限于与Fortinet内部实验室测试相同的理想条件下的性能。Fortinet完全根据明示或暗示的任何盟约，代表和保证。Fortinet保留更改，修改，转让或以其他方式修改本出版物的权利，恕不另行通知，最新版本的出版物应适用。
物理系
PH 121 普通物理 I (GT-SC1) 学分：5 (3-2-1) 课程描述：力、扭矩、能量、动量、功的概念，用于涵盖流体、波、声音、温度、热量；生物、物理示例（非微积分）。先决条件：MATH 120 和 MATH 125 可以同时修读，MATH 124 和 MATH 125 可以同时修读，MATH 127 或 MATH 155 可以同时修读，MATH 157 可以同时修读，MATH 160 可以同时修读。注册信息：必须注册讲座、实验室和复习课。不允许同时获得 PH 121 和 PH 141 的学分。开课学期：秋季、春季、夏季。评分模式：传统。特殊课程费用：无。其他信息：生物和物理科学 3A、自然和物理科学（带实验室）（GT-SC1）。
特别部分：增强工业网络物理系统的安全性和保障
主题：计算，通信，控制和传感技术的快速发展导致工业网络物理系统的出现。随着工业网络物理系统在日常生活中继续证明其能力，确保他们的安全和保障已上升到关注的最前沿。工业网络物理系统对网络威胁的固有敏感性强调了解决潜在风险（例如网络攻击和隐私漏洞）的关键。此外，随着这些系统的规模和复杂性的扩展，故障的出现对功能安全构成了明显的威胁。因此，需要精心解决与工业网络物理系统面临的安全和安全挑战的需求是无可辩驳的。机器学习理论和技术已获得了巨大的好评和成功。应用这些机器学习方法来解决工业网络物理系统中的安全和保障问题，这是很大的希望。
从网络物理系统攻击中保护供应链
摘要本评论论文探讨了保护供应链针对网络物理系统（CPS）攻击的不断提高的挑战，强调了CPS在现代供应链和他们引入的多方面漏洞中的关键作用。我们系统地概述了一个全面的框架，其中包括预防措施，检测和响应策略以及恢复和弹性计划，以减轻这些风险。此外，我们探讨了整合网络安全和物理安全策略所固有的实施挑战，突出了创新的技术解决方案以及政策和监管合规性的关键作用。本文旨在提供可行的见解，以增强供应链的安全姿势，强调利益相关者之间协作努力的重要性，以驾驶网络物理威胁的复杂景观。关键字：网络物理系统，供应链安全，网络安全，物理
在课堂上使用培养皿用于网络物理系统的控制器开发的好处
抽象的网络物理系统（CPS）在我们的日常生活中越来越普遍。作为CPS的主要组成部分，嵌入式控制器的发展需要应对过去几十年来持续复杂性增加的影响。模型驱动的开发策略由具有精确语义和交互式工具的图形形式主义支持，允许模型编辑和组成，仿真，验证和自动代码生成，可以提供一种高效的方法来实现快速的原型和可靠的实现。在定义学术课程并选择教学方法来教授相关主题时，这些挑战会产生很大的影响。petri网可以提供这种类型的支持，因为它们是可以提供的，可以为这种类型的控制器中提出的主要特征提供支持，即并发和并行性，冲突和资源共享建模以及对模块化和合成性的支持。在本文中，将使用基于停车场控制器的分析的一系列示例，以说明学生在使用PETRI网中描述相关嵌入式控制器的行为时，学生如何面对推荐的建模挑战。考虑了停车场基础设施的不同配置，呈现了几种类型的练习，以解决不同级别的复杂性。这种示例可以在不同类型的课程中使用，从关注系统级建模的课程到专注于特定实施策略的课程，在这些课程中，可以使用几类自主和非自治的PETRI网络。
在行业中增强物联网和网络物理系统4.0
像GPT-4这样的大型语言模型的出现（LLM）在人工智能领域开辟了新的可能性。在行业4.0的背景下，LLM有可能改变我们与物联网和CP的互动方式。这些模型，尤其是在本地部署时，可以处理和解释大量的自然语言数据，从而实现更直观的人机相互作用并促进复杂的决策过程。llms可以分析维护记录，操作数据和实时传感器输出，以提供预测性维护，过程优化甚至自主系统调整的见解。LLMS理解和生成类似人类的文本的能力允许更有效地进行故障排除，实时问题解决和主动系统管理，从而弥合了复杂的工业数据和可行的见解之间的差距。