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World File Search System物理系
分布式信息物理系统的设计空间探索：最新进展、挑战和方向
摘要 — 工业信息物理系统 (CPS) 是复杂的异构分布式计算系统，通常集成和互连大量子系统，包含大量硬件和软件组件。这些分布式信息物理系统 (dCPS) 的生产商在设计下一代机器方面面临着严峻的挑战，需要在 (早期) 设计决策中获得适当的支持，以避免出现代价高昂且耗时的疏忽。这需要针对 dCPS 的高效且可扩展的系统级设计空间探索 (DSE) 方法。在本立场文件中，我们回顾了 DSE 的当前发展水平，并认为针对 dCPS 的高效且可扩展的 DSE 技术或多或少是不存在的，并且构成了一个很大程度上未知的研究领域。此外，我们确定了需要解决的几个研究挑战，并讨论了针对 dCPS 的此类 DSE 技术的可能方向。索引词——分布式信息物理系统、设计空间探索、工作负载建模、性能建模、模型推理、工作负载动态
网络物理系统建模和仿真
信息物理系统 (CPS) 是一种新兴的、实时的、复杂但可控的技术系统，它以复杂的方式结合了离散符号计算和连续物理过程 [1]。CPS 广泛采用网络（可理解为信息和通信环境）和嵌入自然元素的硬件基础设施的组合来感知、控制和驱动物理世界行为以及人类决策交互。网络部分的技术创新是整个系统智能可靠行为的基础。CPS 的进步使适应性、可扩展性和弹性等多项特性成为可能，此外还具备安全性、可用性和能力等关键基础设施所认可的其他传统特性，从而拓展了这些关键系统的视野。
数字孪生与信息物理系统：简要概述
5 无线通信生态系统研究组，电气工程系，工程学院，朱拉隆功大学，曼谷 10330，泰国 电子邮件：a amir.p@chula.ac.th，b，* lunchakorn.w@chula.ac.th（通讯作者） 摘要。信息物理系统 (CPS) 是计算和物理过程的集成。物理过程由嵌入式计算机和网络监视和控制，它们通常具有反馈回路，物理过程会影响计算，反之亦然。为了简化系统分析，可以用高保真虚拟模型取代昂贵的物理工厂，这些模型为数字孪生 (DT) 提供了框架。本文旨在简要回顾 DT 和 CPS 的最新进展。回顾了 CPS 中的三个主要组成部分，包括通信、控制和计算。此外，通过智能制造、第六代无线技术 (6G)、健康、生产、能源等方面的第四次工业革命中 DT 的主要应用，讨论了实施实际 DT 所需的主要工具和方法。最后，讨论了主要限制和未来评论的想法，然后简要介绍了 DT 在 CPS 中的实际应用。关键词：数字孪生、信息物理系统、控制、通信、计算、5G、人工智能、机器学习、计算智能。
研究生课程 - 应用物理系
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物理系简介
多年来一直是本系的传统和骄傲。几乎每年，我们系的学生都名列优秀学生名单之首。理学学士学位的成绩2022 年物理荣誉学位最后一年的考试如下所示，而之前的结果显示在该系主页的菜单中：- 2022 年参加学生人数：34 通过学生人数：33 一等人数：33 二等人数：无 简单通过人数：无 部门通过率：97.05% 优秀名单中的位置数量：08 位置持有人： 第一名：S Debala Devi：94.75% 第二名：Suman Barua：93.25% 第三名：Nehal Rai：90.00% 第四名：Shristi Chakraborty 和 Senorita Benedict：88.25% 第七名：Hiinyo Antun：86.25% 第八名：F Lalmuanpuia : 86.13% 第 9 位：Chandana Chakraborty : 85.88% 2. 校友：该系以其地位显赫、成绩斐然的校友而自豪。大多数
社论：工业信息学中受认知大脑启发的网络物理系统
人工智能 (AI)、认知计算、机器学习和脑启发计算是信息物理系统 (CPS) 中最热门的研究重点。脑启发计算可以更快、更有效地检测 CPS 中的威胁。这导致了脑启发计算算法的发展，包括自然启发算法、遗传算法、群体算法和模式识别算法，用于解决困难的计算问题和 CPS 研究挑战。认知信息物理系统 (CCPS) 正在经历快速转型，成为一种跨学科技术，它融合了物理组件和计算设备以实现基于 AI 的解决方案。CCPS 正在将机器学习/AI 与脑启发计算相结合，以实现智能系统。这个时代正在见证数字技术的快速转型，具有脑启发计算解决方案的 AI 将在工业信息学中发挥至关重要的作用。CCPS 与脑启发计算在工业 4.0 工业革命中的应用使智能工厂成为工业革命的一部分。其他应用，如智能家居设备、医疗系统、自动驾驶系统、连接设备中的机器人系统、数据分析、云计算和人工智能，使该过程进一步自动化。这些支持技术具有提供互操作性、信息透明度、技术援助和分散决策的全部功能。第五次工业革命有望将人类和机器配对，进一步利用人类的智力和创造力，通过将工作流与智能系统相结合来提高流程效率。在工业 5.0 中，机器人不仅将是可编程的机器，而且在某些情况下还将转变为理想的人类伴侣。随着脑启发计算和人工智能的最新发展，现在可以创建更现实和脑智能级别的算法。本社论的目的是探索支持 CPS 技术及其最新方法的研究成果，介绍最新进展，从而展示脑启发计算在 CCPS 中的潜力。在本期特刊中，发表的论文展示了脑启发学习和计算的全面概述/方法论方法，重点关注 CCPS 感兴趣的应用。
评估网络物理系统以平衡维护更换政策并优化飞机资产的长期平均成本
摘要：许多飞机资产都受预防性（计划内）和纠正性（非计划内）更换政策的约束，以确保足够的可靠性和可用性。问题在于，特别是对于大量存在的资产，预防性更换任务通常涉及从飞机上移除整个资产群体，而不管之前是否有任何资产在纠正性基础上被替换过。为了避免与过早移除资产相关的成本，本研究评估了使用网络物理系统方法管理已识别的飞机资产。这种方法建立在已在航空维护环境中实施和部署的工业架构之上。本研究概述了基于网络物理的资产识别如何促进平衡维护更换政策，以优化单位时间的长期平均成本。提出了一个数学模型，并使用工业数据验证了建议的方法。
用于移动信息物理系统舰队反应式舰队维护支援规划的多智能体系统
摘要：提高移动信息物理系统车队的可用性和可靠性以及在车队层面面临意外事件时调整维护计划决策的能力是制造商和运营商面临的主要问题。在本研究中，作者提出了一种用于移动信息物理系统车队维护计划的反应式多智能体系统模型。为此，使用了 ANEMONA 多智能体设计方法。在该方法中，对智能体进行建模，然后描述它们的组织和交互视图。在静态和动态环境中进行数值实验。在静态环境中，将提出的多智能体系统与数学规划模型进行比较，以验证前者在满足车队可用性和可靠性预期方面的有效性。在动态环境中，模拟扰动用于说明所提出的多智能体系统的反应性。最后，提出了一种应用于法国庞巴迪运输公司列车维护的铁路运输应用。为此，所提出的多智能体系统集成在目前正在开发的名为“MainFleet”的决策支持系统的模型层中。
物理系 - 蒂鲁帕蒂
1. 固体物理学，C. Kittel，第 8 版，2012 年，John Wiley & Sons。2. 固体物理学，AJ Dekkar，第 1 版，2000 年。Macmillan India Ltd. 3. 固体电子设备，BG Streetman。第 7 版，2018 年，Pearson Education India 4. 基础固体物理学，M. Ali Omar，1993 年，Addison-Wesley。5. 固体物理学，MA Wahab，第 3 版，2020 年，Narosa Publishing House。 6. 高 TC 超导，CNR Rao 和 SV Subramanyam，世界科学出版公司，1989 年 7. 固体物理学，SO Pillai，第 6 版，2009 年，New Academic Science Ltd 8. 固体物理学，SL Kakani 和 C. Hemarajan，第 4 版，2005 年，Sultan Chand and Sons 9. 固体中的电子，Richard H. Bube，第 3 版，1992 年 Elsevier，10. 固体物理学，RK Puri VK Babbar 编，第 1 版，2017 年。S. Chand。
当网络物理系统遇上人工智能：基准、评估和前进之路
信息物理系统 (CPS) 已广泛应用于安全关键领域，例如汽车系统、航空电子设备、医疗设备等。近年来，人工智能 (AI) 越来越多地被用于控制 CPS。尽管人工智能 CPS 很受欢迎，但公开的基准测试却很少。人们对不同工业领域的人工智能 CPS 的性能和可靠性也缺乏深入了解。为了弥补这一差距，我们提出了七个领域的行业级 CPS 公共基准，并通过最先进的深度强化学习 (DRL) 方法为它们构建人工智能控制器。在此基础上，我们进一步对这些人工智能系统与传统系统进行系统评估，以确定当前的挑战和未来的机遇。我们的主要发现包括：(1) AI 控制器并不总是优于传统控制器；(2) 现有的 CPS 测试技术（具体来说，证伪）不足以分析支持 AI 的 CPS；(3) 构建一个混合系统，在 AI 控制器和传统控制器之间进行战略性组合和切换，可以在不同领域实现更好的性能。我们的结果强调了对支持 AI 的 CPS 的新测试技术的需求，以及对混合 CPS 进行更多研究以实现最佳性能和可靠性的需要。我们的基准、代码、详细评估结果和实验脚本可在 https://sites.google.com/view/ai-cps-benchmark 上找到。