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基于物联网的自主解决方案的安全性和保障性...
摘要。物联网技术发展推动的持续商业革命正在影响着各行各业。物联网对汽车行业的影响因自动驾驶 (AD) 等其他趋势而进一步增强。用户对自动驾驶的接受度取决于物联网与信息物理系统 (CPS) 的成功集成，而信息物理系统是监控和控制的关键组件。它们对数据的依赖与可靠性密切相关。本文介绍了针对自动驾驶的安全物联网解决方案的架构设计，同时考虑了奥地利国家资助项目 IoT4CPS 的设计原则。IoT4CPS 旨在创建指南、方法和工具，以将物联网安全集成到自动驾驶和相关智能生产中。它解决了 V2X 通信网络中的安全定位以及供应链中垂直利益相关者的紧密整合。数字孪生模型用于评估全生命周期的安全解决方案。我们还提出了确保物联网可靠性的设计方法。 IoT4CPS 提出的整体安全架构考虑了完整的生命周期和价值链。
建筑中的数字孪生网络安全...
摘要：建筑行业的最新技术发展正在寻求通过使用信息物理系统 (CPS) 来增强 BIM 等信息模型来创建智慧城市。目前，BIM 模型通常用于与基于物联网的系统配合使用，并采用在通信层提供互操作性的智能技术。未来，可以预见数字孪生将通过监控和模拟为信息物理系统提供新的可能性。然而，在这个快速发展的领域，很少有人充分考虑安全性。本文回顾了有关在建筑环境中使用物联网的相关文献，并分析了当前的做法。它还介绍了使用物联网改善建筑和生活体验的城市示例。最后，它回顾了数字孪生如何在 CPS 中定义的多个层中发挥作用，从物理对象到信息模型。根据此次审查，我们提出了建议，记录了如何扩展 BIM 规范以符合物联网标准、增强标准以支持网络安全，以及确保数字孪生和城市标准能够完全融入未来安全的智慧城市。
航空航天人机系统的传感器网络
摘要：智能自动化和可信自主性正在被引入航空航天信息物理系统，以支持包括数据处理、决策、信息共享和任务执行在内的各种任务。由于这些任务中人与自动化之间的集成/协作水平不断提高，当机器监控操作员的认知状态并适应它们以最大限度地提高人机界面和交互 (HMI 2 ) 的效率时，闭环人机系统的操作性能可以得到增强。技术发展已使神经生理学观察成为一种可靠的方法，可以使用各种可穿戴和远程传感器来评估人类操作员的状态。传感器网络的采用可以看作是这种方法的演变，因为如果这些传感器实时收集和交换数据，同时远程控制和同步它们的操作，则具有显着的优势。本文讨论了航空航天信息物理系统传感器网络的最新进展，重点关注认知 HMI 2 (CHMI 2 ) 的实现。本文讨论了在此背景下使用的关键神经生理测量及其与操作员认知状态的关系。本文还介绍了基于机器学习和统计推断的合适数据分析技术，因为这些技术可以处理神经生理和操作数据，以获得准确的协同作用。
ISO/IEC 物联网和数字孪生标准化战略
• 物联网是一个系统概念，它使用了许多由其他 JTC 1 实体和 SDO 标准化的技术，从网络和数字孪生到云计算和人工智能。 • 物联网系统是软件和数据密集型的，也是以网络为中心的。它们可能非常复杂，从简单的架构到多层分布式计算网络物理系统。 • 物联网系统是“智能万物”的关键推动因素
微生物学测定作为确定抗生素效力的替代方法：综述
数字化，开放性，实时数据可用性和协作是认为可以定义第四次工业革命工业4.0的一些技术趋势。物联网（IoT）和增强的网络物理系统将这种新工业范式的数字和物理领域团结在一起。全球经济和市场有望受到这种行业转型的影响，该行业变革预计将增强制造过程并提高生产力。该研究旨在概述2011年构思的工业4.0组成部分，并详细描述了这些概念的历史发展，强调了数字供应链和逻辑4.0概念的特征，基本特征以及含义4.0，这些概念是行业4.0影响的结果。短语“行业4.0”涵盖了广泛的创新技术，包括但不限于：网络物理系统，机器人，物联网，云计算，增强现实，人工智能，数据安全，大数据和服务。在以前的三项工业革命带来了巨大的效率增长以及社会和经济转变之后，工业4.0的想法代表了世界第四次工业革命。在工业4.0下，生产链中的所有内容，包括供应商，运营商和产品，都通过数字连接。
生物和物理科学部更新
物理科学项目 • 基础物理项目 • 材料科学、燃烧科学、流体物理、软物质/颗粒材料、量子物理、生物物理 • 了解物理系统和过程在不同重力水平下的行为 • 从机械上理解在没有重力或部分重力的情况下的物理现象，以开发数值和预测模型 • 使用微重力或行星际距离作为研究工具，研究物理学的基本定律
杰克·C·加特赛德博士
直接在复杂的物理系统中实施机器学习正在成为解决此问题的一种有吸引力的低能耗解决方案 2 。所谓的“神经形态计算” 3 从大脑中汲取灵感，将计算迁移回最初启发人工智能的复杂物理系统 4 。纳米磁阵列是神经形态硬件的理想候选者。它们被动存储信息、提供记忆，并通过磁振子 5 （它们的集体 GHz 动力学）执行复杂的非线性处理。值得注意的是，现代软件神经网络的数学源自物理学家在 1970 年代开发的理论框架，用于描述强相互作用磁网络 6 ，纳米磁体和神经网络架构之间具有很大的协同作用。早期的机器学习社区采用了这些框架（最初称为 Hopfield 网络 7 ），并对其进行了调整和完善，形成了今天的人工智能。我在伦敦帝国理工学院的团队（特别是 Kilian Stenning 博士和 Will Branford 博士）最近设计了世界上第一个功能齐全的神经形态计算机，它由一种称为“人造自旋冰”的特定纳米磁网络 8 构建而成。在这次演讲中，我将向大家介绍这个系统、我们最近的进展 9 和新发展。
![arxiv：2402.10347v1 [physics.optics] 2024年2月15日](/simg/5\589dc52abcc9ae6e09dae8400fba3e6b89e79856.webp)
arxiv：2402.10347v1 [physics.optics] 2024年2月15日
在近年来，光子Chern材料具有拓扑边缘状态，这些状态具有强大的疾病，有望实现缺陷 - 不合时宜的光子晶体平板设备。然而，以前已忽略了这些光子Chern板的平面外辐射损失，从而预测这些系统的拓扑保护的准确性有限。在这里，我们开发了一个通用框架，用于测量光子系统中的拓扑保护，例如光子晶体板中，同时考虑了平面内和平面外辐射损耗。我们的方法依赖于频谱定位器，该光谱定位器结合了系统的位置和哈密顿矩阵来绘制系统拓扑结构的真实图案。这种基于操作员的拓扑方法使我们能够使用有限元元素方法（FEM）离散化后直接从全波麦克斯韦方程中得出的有效哈密顿量，从而完整地说明了系统的所有物理过程。由于光谱fem-localizer是由系统主方程的fem离散化构建的，因此所提出的框架适用于任何物理系统，并且与常用的FEM软件兼容。向前迈进，我们预计该方法的一般性是有助于对广泛的复杂物理系统进行拓扑分类的一般性。
经济下劳动力市场数字化
摘要。相关物体的扩散，目前拥有超过80亿个物联网设备，到2027年预计将增加到410亿，这意味着技术在智能城市，工业4.0，电子商务和电子卫生等领域的广泛集成。本研究重点介绍了制造过程中网络物理系统（CPS）的安全评估，利用具有61个功能的数据集中的六种监督算法。结果不仅提供了对安全性的宝贵见解，而且还为机器学习模型的优化做出了贡献。这项研究通过承认CPS技术的更广泛影响来隐式地解决可持续性方面。网络物理系统（CPS）对机器学习模型的优化不仅符合行业4.0框架促进环保实践的总体目标，而且还在可持续性与这些复杂系统建立的安全范式之间建立了至关重要的联系。这种互惠互利的关系强调了如何改善机器学习算法以减少环境影响的目标，也有助于加强CPS的安全基础设施。行业4.0通过强调生态意识实践的发展和应用来优先考虑环境责任。它还承认在动态网络物理生态系统框架内可持续性和安全的相互依存关系。
Synopsys Automotive VDK，用于 4 级虚拟 ECU 抽象
下一代汽车和汽车系统集成了强大的计算平台、多个网络和不断增加的软件内容，可自主操作复杂的物理系统。虚拟原型（即数字孪生）提供了正在开发的产品或系统的数字表示，对于加速汽车数字化转型至关重要。它能够实现更早的开发和测试、更高的生产率，并持续交付更好、更安全、更可靠的产品