P-8A是国防部唯一的远程全频谱ASW,Cue-to-Kill平台,具有实质性的ASUW和网络ISR功能。增量3块2提供了对P-8A机身和航空电子系统的显着升级,其中包括新的机身架子,辐射,天线,天线,传感器和接线。修改结合了一个新的战斗系统套件,具有改进的计算机处理和更高的安全架构功能,宽带卫星通信系统,ASW信号智能能力,轨道管理系统以及其他通信和声学系统,以增强搜索,检测和定位功能。
摘要 — 最近,忆阻器在各种应用中受到了广泛关注。即使是电阻式存储器件 (RRAM) 的一些主要缺点(例如可变性),也已成为以物理不可克隆功能 (PUF) 形式实现硬件安全性的有吸引力的特性。尽管文献中已经出现了几种基于 RRAM 的 PUF,但它们仍然存在与可靠性、可重构性和大量集成成本相关的一些问题。本文介绍了一种新型轻量级可重构 RRAM PUF (LRR-PUF),其中使用连接到同一位线和相同晶体管 (1T4R) 的多个 RRAM 单元来生成单个位响应。所使用的脉冲编程方法也很有创新性:1) 它允许实现节能的实现,2) 它利用切换 RRAM 单元作为 PUF 的主要熵源所需的脉冲数量的变化。所提出的 PUF 的主要特点是它几乎不需要额外成本就可以与任何 RRAM 架构集成。通过大量模拟,包括温度和电压变化的影响以及统计特性,我们证明了 LRR-PUF 表现出其他之前提出的基于 RRAM 的 PUF 所缺乏或难以实现的出色特性,包括高可靠性(几乎 100%),这对于加密密钥生成、可重构性、唯一性、成本和效率至关重要。此外,该设计成功通过了相关的 NIST 随机性测试。
lmb具有锂金属作为阳极的LMB有望达到高达500 WH kg-1的高能密度。但是,商用电解质系统与锂金属和电解质之间的反应性高的锂阳极不兼容。此外,高波动性,强烈的易燃性和较差的热稳定性对LMB构成了安全威胁。因此,电解质系统在确保LMB的电化学性能和安全性方面起着至关重要的作用。开发具有较高界面稳定性的内在安全电解质系统最近是LMB的研究热点。非易易易受电解质系统,例如固态电解质,(局部)高浓度电解质,离子液体(IL)电解质(IL)电解质和共晶电解质,以提高LMB的安全性和可靠性[1]。
预计将开发具有高能量密度和高安全性的全稳态电池(ASSB)。使用高容量负电极(例如锂金属和硅)以及高容量的正极电极(例如基于硫基于硫的氧化物和富含Li的氧化物材料)的主要挑战是,正和负电极的活性材料在充电和排放期间经历较大的体积变化。在该项目中,将开发适合这些高容量电极的机械性能,电化学稳定性和离子电导率的固体电解质。我们还专注于界面设计,以形成和维护电极和电解质,电池制造过程之间的固体界面以及高级分析和计算方法,以阐明循环过程中界面处发生的机制。该图显示了使用基于硫的阳性电极和晚期阳性液体使用富含Li的氧化物阳性电极的发育目标。我们将建立基本技术,以加速具有高能量密度和高安全性的Assb的商业化,并在将来实现GX。
摘要。电动汽车 (EV) 对于降低碳排放和解决全球环境问题至关重要。电池为电动汽车提供动力,因此电池管理对于安全性和性能至关重要。作为一种自检系统,电池管理系统 (BMS) 可确保运行可靠性并消除灾难性故障。随着电池老化,内阻会增加,容量会降低,因此 BMS 会实时监控电池的健康和性能。电动汽车储能系统 (ESS) 需要复杂的 BMS 算法来保持效率。使用考虑充电时间、电流和容量的电池效率计算,这种方法应该可以可靠地预测电池的 SoC 和 SoH。随着电池老化,内阻会增加,从而缩短恒流 (CC) 充电时间。通过分析这些变化,可以更准确地预测 SoH。用于估计 SoC 和增强 BMS 性能的传统方法(例如深度神经网络)用于最大限度地降低错误率。然而,随着电池老化,AI 方法因其提供精确诊断、故障分析和热管理的能力而备受瞩目。这些 AI 驱动的技术显著提高了充电和放电周期的安全性和可靠性。为了进一步确保安全,BMS 中集成了故障诊断算法。该算法主动解决潜在问题,从而保持电池的效率和安全性。通过在 ESS 中的成功应用证明了所提出的 BMS 算法的有效性,验证了其管理电池状态、提高性能和确保电动汽车运行可持续性的能力。
制动系统的可靠性和性能直接影响车辆安全性。研究表明,有效的制动系统可以显着降低制动距离,这是避免事故的关键因素[1],[16]。例如,ABS可以通过防止车轮锁定,从而降低滑动道路上的制动距离,从而保持轮胎和道路表面之间的牵引力。EBD确保前轮和后轮之间制动力的最佳分布,这在车辆承载沉重的负载或在不平坦的道路条件下时尤为重要。EBA在紧急制动期间提供额外的制动力,这对于防止碰撞至关重要。RB不仅提高了能源效率,而且还提供了额外的制动力,可以减少液压制动系统的负载,从而增强安全因子[14],[17]。
他们的犯罪,我们本质上将澳大利亚一些最脆弱的儿童定为犯罪。许多人是处理代际创伤和劣势的孩子,残疾儿童,心理健康问题和学习问题。这些孩子及其家人中有许多人生活在贫困,边缘化和系统性种族主义中。对于某些人来说,他们最基本的需求没有得到满足,例如一个安全的住所。旨在帮助他们的系统,包括健康,教育和社会服务,并不适合用途,这些孩子正在陷入差距。
Venkata Bhardwaj,数据工程负责人,Venkatbhardwaj@yahoo.com摘要自主驾驶(AD)是一种新兴技术,有望彻底改变运输的未来。除了通过减少人体错误提供改善道路安全的机会外,AD的应用还将通过提高驾驶和交通流量稳定性来提高交通效率,因为可以开发高级算法,以开发用于预测分析的高级算法。在本文中,我们强调了以下事实:与人类驾驶员相互作用的自动化车辆(AV)的动力学是弱集体的开放系统复杂的复杂,本质上是时间的和表示层次结构。为了针对支持AI的自主驾驶的实现挑战,我们开发了具有感知和学习模块的预测性计划,以在操作和战术计划中执行与任务相关的场景理解。关于支持AI的运输的讨论将功能和实现级别分开,并将它们链接在一起。启用AI-AD系统的动态可视化框架很容易扩展到广泛的复杂系统中的其他类似系统和过程。
(h) 在评估任何为提供过渡服务而提交的投标时,AEMO 必须首先确定这些投标是否具有竞争力。如果 AEMO 寻求的过渡服务可以从其收到的符合要求的投标中提供,并且任何一份符合要求的投标被丢弃,或者任何一方的所有符合要求的投标被丢弃,则为提供过渡服务而提交的投标将被视为具有竞争力。如果为提供过渡服务而提交的投标不被视为具有竞争力,AEMO 和中标投标人必须真诚谈判,商定提供过渡服务的合理条款和条件,同时考虑到以下需要:
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