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驯服量子理论中的复杂性Arxiv：2310.01484 ...
灵感来自物理系统只能包含有限数量的信息或复杂性的观念，我们引入了一个框架，该框架允许量化指定函数或集合所需的逻辑信息量。然后，我们将此方法应用于各种物理系统，并得出有效的Lagrangians中出现的参数依赖性物理观察物和耦合功能的复杂性。为了实施这些想法，必须考虑可以在O最低结构中定义的物理理论。o最小程度，是数学逻辑的概念，封装了驯服原则。人们认为，这种属性是许多已知的量子场理论固有的，并且与该理论的紫外线完成有关。要为这些理论中的每个语句分配复杂性，必须进一步限制允许的O-最低结构。为了举例说明这一点，我们表明可以使用PFAFFIAN O-WIMIMAL结构来置换许多物理系统，这些结构具有良好的复杂性概念。更普遍地，我们建议采用Binyamini和Novikov最近引入的急剧O-最低结构，作为衡量量子理论中复杂性的总体框架。
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5 de Jun。de 2024 - 机器学习，深度学习，密码学，计算机和网络安全性，数据。采矿，生物信息学，实时系统，大型网络物理系统...
工业和汽车网络中的分布式情报...
网络物理系统（CPSS）正在从单个系统发展为合作以实现高度复杂目标的系统的集体，实现了系统的网络物理系统（CPSOSS）方法。它们是包括各种自动CPS的异质系统，每个系统都具有独特的性能功能，优先级和追求目标。实际上，需要解决的CPSOSS的适用性和可用性面临重大挑战。CPSOSS的权力下放将任务分配给系统系统中的单个CPS。所有CPS均应谐调地追求基于系统的成就，并协作以做出基于系统系统的决策并实施CPSOS功能。汽车领域正在过渡到系统方法系统，旨在提供一系列新兴功能，例如交通管理，协作车队管理或大规模的汽车对物理环境的适应，从而提供了重大的环境利益和实现重大社会影响。同样，大型基础设施域正在发展为全球，高度集成的网络物理系统系统的系统，涵盖了价值链的所有部分。本调查对连接的网络物理系统中当前的最佳实践进行了全面的审查，并研究了双层体系结构需要感知和行为组成部分。提出的感知层需要对象检测，合作场景分析，合作定位和路径计划以及以人为中心的感知。行为层侧重于人类的（hitl）中心决策和控制，其中感知层的输出有助于人类操作员在监视操作员的状态时做出决策。最后，提供了数字双（DT）范式的扩展概述，以模拟，实现和优化大型CPSOS生态系统。
认知系统和企业中的互操作性
从自动化流程到通过认知能力（如记忆、适应性和在不确定情况下的决策）体现智能的机制的转变，标志着工业系统领域的一个转折点，特别是在信息物理系统和数字孪生的发展方面。在认知科学和人工智能进步的支持下，这一演变开辟了一个新时代，在这个时代，系统能够自主适应和发展，同时提供与人类用户更直观的交互。本文提出系统性文献综述，以收集和分析认知信息物理系统 (CCPS)、认知数字孪生 (CDT) 和认知互操作性的当前研究，这些研究对于当代信息物理企业 (CPE) 至关重要。从这篇评论中，我们首先试图了解传统上被视为人类特征的认知能力如何在工业 4.0/5.0 背景下的信息物理系统和数字孪生中定义和建模，以及它们实现了哪些认知功能。我们探索它们的理论基础，特别是与认知心理学和人文学科的定义和理论相关的理论。然后，我们分析如何考虑认知系统之间的互操作性，从而实现认知互操作性，并强调知识表示和推理的作用。
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集成网络、信息处理、传感和驱动功能使物理设备能够在不断变化的环境中运行。这使智能系统成为可能，但也需要一种新的“系统科学”，以实现前所未有的能力。紧密耦合的网络和物理系统表现出这种集成智能水平，有时被称为网络物理系统 (CPS)。所有 CPS 都有与物理组件交互的计算过程。这些可以相对简单（例如加热器、切割机），也可以包含复杂组件中的多个组件（例如车辆、飞机系统、炼油厂）。此类系统的计算和物理过程紧密相连并协调一致，以有效地协同工作，通常需要人类参与。
关键支持技术、应用和开放研究...
LINA BARIAH 1，（IEEE 会员）、LINA MOHJAZI 2，（IEEE 高级会员）、SAMI MUHAIDAT 1，（IEEE 高级会员）、PASCHALIS C. SOFOTASIOS 3，（IEEE 高级会员）、GUNES KARABULUT KURT 4，（IEEE 高级会员）、HALIM YANIKOMEROGLU 5，（IEEE 院士）和 OCTAVIA A. DOBRE 6，（IEEE 院士），1 阿联酋阿布扎比哈利法大学电气与计算机工程系 KU 网络物理系统中心，（电子邮件：{lina.bariah, muhaidat }@ieee.org。2 阿联酋阿布扎比哈利法大学电气与计算机工程系 KU 网络物理系统中心，阿联酋，以及英国格拉斯哥大学工程学院（电子邮件：l.mohjazi@ieee.org） 3 P. C. Sofotasios 就职于阿联酋阿布扎比 127788 哈利法大学电气与计算机工程系网络物理系统中心，以及芬兰坦佩雷大学电气工程系（坦佩雷 33101）（电子邮件：p.sofotasios@ieee.org） 4 土耳其伊斯坦布尔技术大学电子与通信工程系，34469 伊斯坦布尔（电子邮件：gkurt@itu.edu.tr） 5 加拿大渥太华卡尔顿大学系统与计算机工程系（电子邮件：halim@sce.carleton.ca） 6 荷兰圣约翰纪念大学电气与计算机工程系（A1C） 5S7，加拿大（电子邮件：odobre@mun.ca）
信息网络研讨会 - DOE科学办公室
主题一个 - 用于能源的化学和/或物理系统和材料的复杂动力系统：应用必须集中于革命性的理论和计算模型开发，而不是其传统制度中现有方法的使用。他们必须解决具有许多相互作用粒子或多体相互作用的能源含量化学和/或物理系统和材料的动力学，从而导致新兴行为。涉及跨越不同时间和长度尺度的多尺度建模的应用程序。模型开发必须至少针对以下亚主题之一：（i）系统化学转化和能量转导的系统化学方法，（ii）功能材料和化学系统中的电子/离子/自旋转运，或（iii）量子材料中的非线性现象。
NICT Beyond 5G/6G白皮书英文版3.0
图1.1 测量物理（现实）空间中的事件（大数据），将其投射到网络空间，寻找解决方案（最优解），并驱动物理空间事件的“信息物理系统”的实现。
基于数字孪生的信息物理系统测试
背景：信息物理系统对测试人员提出了挑战，为安全关键和协作环境带来了复杂性和规模。数字孪生通过与物理系统耦合的数据驱动和基于模拟的模型增强了这些系统，以提供可视化、预测未来状态和通信。由于数字世界和物理世界之间的耦合，数字孪生为信息物理系统测试提供了一个新的视角。 目标：本研究的目的是总结现有的基于数字孪生的测试文献。我们旨在发现新兴的采用领域、这些领域中使用的测试技术并确定未来的研究领域。 方法：我们进行了系统的文献综述，回答了以下研究问题：数字孪生目前用于测试哪些信息物理系统？如何为信息物理系统定义测试预言？在测试环境中，用于数字孪生的白盒、黑盒和灰盒建模技术的分布情况如何？如何定义测试用例以及这会如何影响测试输入？结果：我们通过精心挑选的搜索查询从 480 项研究中发现了 26 项相关研究。这些研究表明，在数字孪生引入行业后，人们开始采用基于数字孪生的测试，并且该技术的可访问性不断提高。测试中使用的预言机就是数字孪生本身，因此依赖于这两个系统