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网络系统工程师 - 职位描述 - 诺斯罗普·格鲁曼公司
角色 毕业的 V&V 工程师将向 V&V 团队负责人汇报并执行指定的 V&V 任务，包括：规划、实施和报告，以证明我们的产品符合相关要求 毕业的 V&V 工程师将在项目交付管理和 V&V 领导的指导下，在多个多学科项目团队中获得工作经验，以有效、高效地完成指定的 V&V 活动。主要职责 • 支持开展适用于项目的 V&V 活动，以达到 V&V 和项目管理所期望的质量水平，包括： 设计估算汇编， 系统/软件集成和验收测试， 需求汇编， E&EMC 测试活动， 编制和发布管理计划、流程和指标 根据项目/交付管理的要求控制帐户管理活动， 项目设计和风险审查， 故障/问题报告 定期向 NG 管理和项目团队报告 • 按照批准的管理计划、使用批准的方法、称职的人员、有效的交付系统和流程开展 V&V 活动
使用 3D 神经网络系统自动检测多参数脑 MRI 中的关键发现
随着脑部 MRI 的快速发展和使用日益广泛，人们对自动图像分类的兴趣日益浓厚，以帮助人类进行解释并改善工作流程。我们的目标是训练一个深度卷积神经网络，并评估其在识别异常脑部 MRI 和关键颅内发现（包括急性梗塞、急性出血和占位效应）方面的表现。总共 13,215 项临床脑部 MRI 研究被分类为训练（74%）、验证（9%）、内部测试（8%）和外部测试（8%）数据集。每个脑部 MRI 最多包含八个对比，并且每个图像体积都重新格式化为通用分辨率，以适应扫描仪之间的差异。在审查放射学报告后，三位神经放射学家将每项研究分配为异常与正常，并确定了三个关键发现，包括急性梗塞、急性出血和占位效应。深度卷积神经网络由定位特征提取 (LFE) 模块和全局分类器的组合构建，以识别脑部 MRI 中 4 个变量的存在，包括异常、急性梗塞、急性出血和占位效应。训练、验证和测试集是根据患者随机定义的。训练是在 9845 项研究中进行的，使用平衡抽样来解决类别不平衡问题。进行了接收者操作特性 (ROC) 分析。我们内部测试数据中 1050 项研究的模型 ROC 分析显示，正常和异常脑 MRI 的 AUC/敏感性/特异性为 0.91/83%/86%，急性梗塞为 0.95/92%/88%，急性出血为 0.90/89%/81%，质量效应为 0.93/93%/85%。对于我们外部测试数据中的 1072 项研究，其显示正常和异常脑 MRI 的 AUC/ 灵敏度/特异性为 0.88/80%/80%，急性梗塞的 AUC/ 灵敏度/特异性为 0.97/90%/97%，急性出血的 AUC/ 灵敏度/特异性为 0.83/72%/88%，占位效应的 AUC/ 灵敏度/特异性为 0.87/79%/81%。我们提出的深度卷积网络可以准确识别单个脑 MRI 上的异常和关键颅内发现，同时解决了某些 MR 对比可能在单个研究中不可用的事实。
迈向无线网络系统中的混合古典量子计算结构
在当今的无线网络工作中，交通负载前所未有，设计挑战从无线网络本身转移到无线网络背后的计算支持。在这种情况下，由于它们有可能大大加速处理，因此可以改善网络吞吐量，因此对量子计算方法有了新的兴趣。然而，由于具有变形和噪声的物理现象，今天实际上实际存在的量子硬件比基于硅的硬件更容易受到计算错误。本文探讨了两种类型的计算之间的边界（用于无线系统中优化问题的典型 - 量词混合处理），以增强无线如何模拟利用这两种方法的好处。我们使用当今最先进的实验可用技术之一（反向量子退火）探索了使用真实硬件原型的混合系统的可行性。在5G新无线电路线图中设想的低延迟，大型MIMO系统的初步结果令人鼓舞，在处理时间方面的性能大约比先前发布的结果更高。
DC微网络系统中的分配电压基于马来西亚砂拉越的太阳能PV拓扑配置
摘要：在过去的几十年中，砂拉越农村地区的长屋社区已经经历了电力供应的局限性。由于砂拉越的地理，从公用电网到传输线向这些农村地区的供电也只会导致许多损失，因此利用太阳能作为主要来源的启动是有利的解决方案。将实现该领域的直流微电网系统，因为太阳能光伏系统是为Longhouse社区中电器产生电气供应的DC来源。然而，砂拉越的热带气候和地理位置，例如太阳辐射不一致，温度变化，高湿度和大雨将是实施太阳DC微电网系统的主要约束。因此，本文提出了一项有关直流微电网配置电压分布的全面研究，以研究系统的可靠性和效率。使用MATLAB Simulink设计了DC微网格模型的配置，并且还为验证目的而开发了一个实验性呈现Simulink的实验。获得的仿真和实验结果证实，与径向系统相比，具有多种源系统的环形系统的拟议配置在不同总线的直流电压分布方面更可靠，更有效。因此，根据每个总线的电压分布，提出的配置更可靠。
研究论文可修复桥梁网络系统仿真的可用性等效性分析
在可靠性分析中，主要有两种方法可以改进不可修复系统的设计。这两种方法是：（i）缩减法，该法假定可以通过将一组部件的故障率降低因子ρ（0 < ρ < 1）来改进系统；（ii）冗余法，实际上该法又分为多种冗余方法，如热冗余、温冗余、冷冗余和不完全开关冗余的冷冗余[1]。冗余和缩减方法也可用于改进可修复系统。此外，可通过将某些系统部件的修复率提高因子σ（σ > 1）来改进可修复系统[2]。对于最小尺寸和重量过大的系统，使用冗余法可能不是一种实用的解决方案[3]。因此，出现了可靠性/可用性等价概念。在这种概念中，按照减少或增加方法设计的改进系统必须等同于按照指定的冗余方法之一设计的改进系统。也就是说，使用这个概念，可以说系统性能可以通过替代设计得到改善[4]。在这种情况下，不同的系统设计
飞行运营作为网络系统：社会技术...
摘要。本文报告的研究使用系统团队合作事件分析 (EAST) 方法从多个角度（调度、ATC/ATM、维护、装载和驾驶舱）检查航空运营。这些网络是为飞行的五个关键阶段创建的：(i) 机组人员简报，(ii) 飞行前检查和发动机启动 (iii) 滑行和起飞，(iv) 下降和着陆，以及 (v) 滑行、停放和关闭。这些网络是作为“信息审计”生成的，以便了解当前系统内的交互和连接。关键词。航空、网络、STS、EAST 1. 简介航空是一个社会技术的“系统的系统”，涵盖技术、人力和组织方面（Harris 和 Stanton，2010 年）。在这些系统中，存在不同的操作独立性（飞机运营；维护；空中交通管理/管制），并且每个方面都具有管理独立性（它们由独立公司或国家供应商运营）。然而，它们受一套通用的操作原则和国际设计和操作规则的约束。这些操作的固有复杂性很难完全捕捉，因为它们在时间和空间上都是分散的。为了克服分布式认知建模的挑战，斯坦顿和同事们设计了 EAST 方法 (Stanton 等人，2008)。EAST 的基础是这样一个概念：复杂的协作系统可以通过以下方式有意义地理解：
智能网络系统的网络物理云计算愿景
本报告是日本国家信息通信技术研究所 (NICT) 和美国国家标准与技术研究所 (NIST) 联合项目的初步成果。两个组织的研究团队合作构思了本报告中介绍的信息物理云计算 (CPCC) 架构框架。这项研究的动机之一是 2011 年 3 月袭击日本的地震和海啸以及由此造成的破坏。日本地震和海啸的规模凸显了强大且可重构的灾难恢复系统的重要性。信息技术的最新进展为电网、交通和医疗保健系统创建智能网络系统提供了机会，这将增强现有的灾难管理解决方案。智能网络系统和社会将由新兴的人际网络、智能设备和移动个人计算和通信设备 (mPCD) 产生。
CIP-002-5.1 - BES 网络系统分类 - NERC
BES 网络资产的一个特性是实时范围特性。对于应用这些版本 5 CIP 网络安全标准的 BES 网络系统和 BES 网络资产而言，重要的时间范围被定义为对 BES 可靠运行的实时操作至关重要的时间范围。为了提供比“实时”更好的时间范围定义，BES 网络资产是指那些如果不可用、降级或滥用，将在激活或实施入侵后 15 分钟内对 BES 的可靠运行产生不利影响的网络资产。此时间窗口不得考虑冗余 BES 网络资产或 BES 网络系统的激活：从网络安全的角度来看，冗余并不能缓解网络安全漏洞。
IntelliBus 网络系统
IBIM 设计集成到单个封装中：• 可编程增益放大器 (PGA) • 可编程低通滤波器 (LPF) • 精密电压激励 • 集成电源 • 符合 IntelliBus 的数字协议处理器