摘要:使用全球数值天气和气候模型来估算近地面风,因为通过潜在的地形(尤其是瑞士等国家)对空气流进行了强烈修改。在本文中,我们使用基于深度学习和高分辨率数字高程模型的统计方法,将每小时近距离近地面风频段从ERA5重新分析(从原来的25公里网格到1.1 km网格)进行空间下降。来自国家气象服务Meteoswiss的运营数值天气预测模型COSMO-1的2016 - 20的1.1 km分辨率风数据集用于训练和验证我们的模型,这是一种具有梯度pe-Nalized pe-Nalized wasserstein损失的生成对抗网络(GAN)。结果是现实的高分辨率历史地图,该图在瑞士上的每小时风扇的栅栏,以及对聚合风速分布的非常好的预测。区域平均图像特异性指标相对于ERA5的预测有明显的改善,在瑞士高原上的位置通常比对高山区域的技能度量更好。缩小的风场表现出高分辨率,物理上合理的地形效应,例如脊加速和庇护所,这些效应在原始ERA5场中无法解决。
锂电池已被广泛用作新能量,以应对环境和能量的压力。锂离子电池的剩余使用寿命(RUL)的预后已经变得更加关键。方便的电池寿命预测允许早期发现性能定义,以帮助迅速维护电池系统。本文提出了一个基于降解轨迹和多个线性回归的坐标重新构造的锂离子电池的RUL预后模型。首先,使用新的采样规则来重新配置新电池的退化数据的坐标和截短的类似电池。然后,使用重新配置数据建立了相似和新的锂离子电池之间的关系。此外,通过考虑时间变化因素的影响,建立了基于降级轨迹和多线性回归的坐标重新配置和多线性回归的新的RUL预后模型,该模型可以通过小样本数据来提高预测准确性,并有效地减少产品开发时间和成本。
摘要:一种简单的电池操作优化方法试图最大化短期利润。然而,事实证明,这种方法无法优化长期盈利能力,因为它忽略了电池退化。由于电池在其使用寿命内可以执行的循环次数有限,因此最好只在利润较高时操作电池。研究人员已经使用各种策略来限制电池的使用,以减少短期收益以换取长期利润的增加,从而解决了这个问题。确定这种操作限制是文献中很少讨论的一个主题。人们通常会将退化影响任意量化为短期运行,这已被证明会对长期结果产生广泛的影响。本文对短期运行的不同退化控制方法进行了严格的审查。介绍了文献中发现的不同实践的分类。指出了每种方法的优缺点,并评论了未来对这一主题的可能贡献。最常见的方法是在模拟中实现的,用于演示目的。
降级:加州执法策略与技巧 2020 © 版权所有 2020 加州和平官员标准与培训委员会 2020 年出版 保留所有权利。未经加州和平官员标准与培训委员会事先书面许可,不得以任何形式或通过任何电子或机械手段或现在已知或今后发明的任何信息存储和检索系统复制本出版物的全部或部分,但以下情况除外:POST 和平官员计划中的加州执法机构和 POST 认证的培训讲师特此获得 POST 许可,可以复制本手册的部分或所有内容供其内部使用。州内或州外的所有其他个人、私营企业和公司、公共和私人机构和学院、专业协会和非 POST 执法机构均可打印或下载本出版物及其内容,仅供个人(非商业)使用。侵犯版权保护法和此处以及 POST 网站上版权/商标保护项下规定的行为将由法院追究。关于本出版物的版权保护和例外情况的问题可直接咨询出版物经理。术语:就本出版物而言,“执法”或“警察”和类似术语是指任何警察局、治安官部门、地方检察官、县缓刑部门、交通机构警察局、学区警察局、加利福尼亚大学、加利福尼亚州立大学或社区学院任何校区的警察局、加利福尼亚公路巡逻局、鱼类和野生动物部以及司法部。每当使用特定性别的术语时,除非明确说明,否则应理解为指两种性别。这样做仅仅是为了使文本更易于阅读。
为了抵御中间人 (MITM) 攻击等安全威胁,低功耗蓝牙 (BLE) 4.2 和 5.x 引入了仅安全连接 (SCO) 模式,在此模式下,BLE 设备只能接受来自发起者(例如 Android 手机)的安全配对,例如密码输入和数字比较。但是,BLE 规范并不要求发起者采用 SCO 模式,也没有指定 BLE 编程框架应如何实现此模式。在本文中,我们表明发起者的 BLE 编程框架必须正确处理 SCO 启动、状态管理、错误处理和绑定管理;否则,严重缺陷可能被利用来执行降级攻击,迫使 BLE 配对协议在用户不知情的情况下以不安全模式运行。为了验证我们的发现,我们使用 5 部 Android 手机测试了 18 种流行的 BLE 商业产品。我们的实验结果证明,所有这些产品都可能遭受 MITM 攻击(由降级引起)。更重要的是,由于 BLE 编程框架中的此类系统缺陷,Android 中的所有 BLE 应用程序都可能受到我们的降级攻击。为了防御我们的攻击,我们在 Android 开源项目 (AOSP) 上为 Android 8 上的 SCO 模式构建了一个原型。最后,除了 Android,我们还发现所有主流操作系统(包括 iOS、macOS、Windows 和 Linux)都无法正确支持 SCO 模式。我们已将已识别的 BLE 配对漏洞报告给蓝牙特别兴趣小组、谷歌、苹果、德州仪器和微软。
a USL Toscana Sud-Est 公司意大利格罗塞托“ Misericordia ”医院肺病学系 b 意大利罗马“ Tor Vergata ”大学系统医学系实验医学和系统“博士课程” c 意大利佛罗伦萨大学 Careggi 大学医院实验和临床医学系呼吸医学科,Largo A Brambilla 3, 50134,佛罗伦萨 d 意大利比萨大学外科学、医学、分子生物学和重症监护系 e 意大利比萨国家研究中心临床生理学研究所 f 意大利福贾大学医学和外科科学系呼吸疾病研究所 g 意大利卡坦扎罗大希腊大学医学和外科科学系呼吸疾病科 h 米兰理工大学生物医学和临床科学系(DIBIC),意大利米兰 L. Sacco 医院肺部疾病科、ASST Fatebenfratelli- Sacco i 研究所 Clinic Scienti fi c Maugeri IRCCS、Telese 研究所呼吸康复科,82037,Telese Terme,BN,意大利 j 意大利罗马“Sapienza”大学 Umberto I 综合医院耳鼻咽喉科诊所感觉器官系 k 意大利帕维亚大学“San Matteo”医院基金会 IRCCS 呼吸疾病科 l 意大利巴勒莫大学内科和医学专业生物医学系 (DIBIMIS) m 意大利佩鲁贾医院肺病科 n 意大利佩鲁贾大学职业医学、呼吸系统疾病和毒理学科 o 意大利佩鲁贾大学特尔尼医院职业医学意大利利沃诺 USL 6 号公司皮翁比诺医院医学部 意大利锡耶纳大学医学、外科和神经科学系、呼吸系统疾病和肺移植科 意大利锡耶纳大学 r 意大利罗马锡拉健康之家过敏科 意大利罗马圣安德烈亚大学临床和分子医学系肺病学分部 意大利罗马“Tor Vergata”大学实验医学系呼吸科
基于有源电子扫描天线 (AESA) 的雷达具有“优雅降级”这一理想特性。此类雷达使用小型化发射-接收 (TR) 模块,少数模块故障不会导致任务失败。例如,在基于 AESA 的地面 MTI 雷达中,少数模块故障不会影响阵列性能。在这种情况下,静态地面杂波以零频率为中心,没有与运动相关的多普勒频移。然而,在机载 AESA 雷达中,由于平台运动和杂波通过天线旁瓣泄漏,地面杂波具有与角度相关的多普勒频率。因此,天线旁瓣电平决定了要针对其执行目标检测的旁瓣杂波。检测性能受信号与干扰加噪声比 (SINR) 控制。对于机载监视雷达,TR 模块的随机和系统故障及其对 SINR 的影响是特征化的。结果表明,单通道处理不能有效地提供平滑降级功能,因为故障导致的 SINR 损失很大。但是,与随机故障相比,系统故障对 SINR 损失的影响较小。还提出了一种有效的阵列馈电方案。
静态冗余分配不适用于在可变和动态环境中运行的硬实时系统(例如雷达跟踪、航空电子设备)。自适应容错 (AFT) 可以在时间和资源约束下确保关键模块具有足够的可靠性,方法是将尽可能多的冗余分配给不太重要的模块,从而优雅地减少它们的资源需求。在本文中,我们提出了一种支持实时系统中自适应容错的机制。通过为动态到达的计算选择合适的冗余策略来实现自适应,以确保所需的可靠性并最大限度地发挥容错潜力,同时确保满足最后期限。使用模拟 AWACS 预警机中雷达跟踪软件的实际工作负载来评估所提出的方法。结果表明,在满足时间约束的任务方面,我们的技术优于静态容错策略。此外,我们表明,这种以时间为中心的性能指标的增益不会将执行任务的容错性降低到预定义的最低水平以下。总体而言,评估表明,所提出的想法产生了一个在容错维度上动态提供 QOS 保证的系统。