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面向未来的安全工程流程方法...
摘要。由于机组人员、乘客、维修人员和其他利益相关者使用的飞机客舱系统的功能日益复杂，安全工程已成为航空业系统工程流程不可或缺的一部分。本文讨论了复杂飞机系统开发的安全工程过程方法，该方法完全集成到开发过程中。作为一种适当的过程模型，我们引入了所谓的三 V 模型，它代表与安全工程过程 (SafEP) 和安全工程过程 (SecEP) 相关的管理系统工程过程 (SEP)。所有三个过程同时进行，并在每个开发级别与主要 SEP 相互作用。 我们详细描述了所涉及的安全工程活动，并最终展示了如何通过使用所谓的安全上下文参数 (SCP) 来改进和优化 SEP 和 SecEP 之间的交互。
面向基于联邦学习的协作自适应...
摘要：多微电网 (MMG) 通过提高智能电网的运营灵活性、稳定性和可靠性，为社会带来经济和环境效益。由于使用多种基础设施、通信协议、控制器和智能电子设备，MMG 比传统电网更复杂。MMG 的分布式和异构连接技术及其与外部来源交换信息的需求以及通信网络和基于软件的组件中的漏洞使 MMG 容易受到网络攻击。在本研究中，我们提出了一个协作自适应网络安全的概念框架，该框架能够主动检测安全事件。该框架利用联邦学习以分散的方式协作训练共享预测模型。本研究中使用的方法主要是分析性的。这涉及分析如何将协作自适应网络安全原则应用于 MMG 环境，从而开发理论模型，然后可以通过原型设计和实时模拟在实践中验证这些模型。
面向锯木厂生产规划和控制的数字孪生
摘要 锯木厂是林产品行业供应链的关键要素，发挥着重要的经济、社会和环境作用。然而，由于多种因素，包括但不限于原材料的异质性，锯木厂的生产规划和控制具有挑战性。在工业 4.0 背景下引入的新兴数字孪生概念引起了人们的极大兴趣，并已在生产规划和控制等多个领域进行了研究。在本文中，我们通过对锯木厂生产规划和控制这一更广泛主题的文献综述，探讨了数字孪生将为锯木厂行业带来的好处。我们还研究了促进其实施的机会以及学术和工业角度的持续挑战。
面向网络的个性化欺骗信号......
作者 EA Cranford · 2020 · 被引用 54 次 — 在这一研究领域，安全的目标是协助人类管理员保护网络免受网络攻击（Gonzalez、Ben-Asher、Oltramari 等...
面向行业的高级规划简报
操作要求 海况三 系统重量 ≤2200 磅 船舶平台 SL‐120（飓风级船舶） 环境 MIL STD‐810G（湿度、绿水、盐雾） 射频发射器 发射器 磁控管发射器 压水器至天线 4‐10MW 发射器调谐频段 2600‐3950MHz 调制 脉冲天线 天线频率范围 2600‐3950MHz 天线极化 水平 水平增益 30‐33dBi 天线重量 ≤400 磅 AZ/EL 铰接 机械或电动（范围待定） 调制器驱动 4‐10MW 脉冲宽度 可变，远程可编程 脉冲重复频率 可变，远程可编程 电压 可变，远程可编程 电弧检测 是 电压和电流监控 是 热管理解决方案 是 子组件 调制器组件，高压 电源输入440V/60Hz/3 相
面向自动目标识别的图像理解研究
1 显示了可用于 ATR 应用的各种传感器类型、武器平台类型、目标类型和先验信息。电磁波谱中能量的大气吸收决定了效用，并指导了常用于 ATR 应用的可见光、前视红外 (FLIR)、激光雷达、微波/毫米波雷达和声学传感器的开发。表 2 显示了这些传感器用于目标识别的工作原理和性能特征。术语 ATR 包括自主识别和辅助识别（或“人员在环”的提示）。在提示中，获取由瞄准系统完成，但最终识别由人完成。尽管许多研究人员希望自主执行各种各样的任务，但服务只会勉强自动化关键的操作员功能。人们天生就偏向于人类操作员的灵活性（例如，尽管拥有出色的陆基和海基战略导弹，但空军仍然依赖有人驾驶的战略核轰炸机）。人们更愿意将操作员从人类生存能力较低的任务中移除。士兵可能会远离“行动”，但预计不会放弃控制权。有“人在回路中”的辅助系统将优先于自主系统。现在已经确定，ATR 是一个多学科领域，需要在传感器、处理算法、架构、实施和软件和硬件系统评估方面拥有多样化的技术和专业知识。相关的计算机视觉和模式识别技术和系统已经从使用统计模式识别方法发展到基于模型的视觉，再到基于知识的系统。最近，实验室也在开发针对部分 ATR 问题的自适应和学习系统。图像理解 (IU) 与计算机视觉同义。IU 的重要目标之一是开发技术
面向现代企业的智能供应链
“我们很高兴能与 PALANTIR 合作，在 AWS 上提供这套工具，帮助我们的客户更快地获得洞察力，解锁他们已有的数据。使用 AWS，PALANTIR 的 ERP 套件可以帮助客户减轻复杂性，更快地从数据中获取情报，并做出关键决策，以节省时间和费用。”
面向主体不可知的情感识别
摘要 本文重点研究情感识别，旨在基于脑电信号在与主体无关的范式中实现。然而，脑电信号在与主体无关的情感脑机接口 (aBCI) 中表现出主体不稳定性，从而导致分布偏移问题。此外，该问题可以通过领域泛化和领域自适应等方法得到缓解。通常，基于领域自适应的方法比领域泛化方法产生更好的结果，但对于新主体，需要更多的计算资源。我们提出了一种新颖的框架，即基于元学习的增强领域自适应，用于与主体无关的 aBCI。我们的领域自适应方法通过元学习得到增强，它由一个循环神经网络、一个分类器和一个基于求和可分解函数的分布偏移控制器组成。此外，我们提出，解释求和可分解函数的神经网络可以有效地估计不同领域之间的差异。增强域自适应的网络设置遵循元学习和对抗学习，其中控制器通过测试阶段的几个自适应步骤迅速适应使用目标数据的新域。我们提出的方法在公共 aBICs 数据集上的实验中被证明是有效的，并且实现了与最先进的域自适应方法类似的性能，同时避免使用额外的计算资源。
面向在校学生的在线课程 - IIRS
这些太空任务所产生的数据和信息对于许多发展活动非常重要，包括在地球观测、卫星通信、导航、天气预报、远程医疗、环境和气候研究、农业、粮食和水安全、灾害管理等领域的更好的规划和决策。印度遥感研究所（IIRS）、印度空间研究组织德拉敦分部宣布为学校学生开设一门名为“自然资源研究遥感”的大规模开放在线课程（MOOC）。该在线课程的目的是向学校学生提供有关遥感及其应用各个方面的知识和认识。在此课程中，印度著名的空间科学家将发表技术课程。这将是年轻一代了解这一令人兴奋的遥感技术及其应用领域的独特机会。