智能配电网态势感知(Situation Awareness of Smart Distribution Network,SASDN)是配电网稳定运行和精准调度的基础。然而,SASDN面临着通信延时、科学计算耗时、不同子站系统响应时长不一等所引起的一系列时滞不确定性问题，常导致智能配电网精准调度失效，限制了其应用范围。针对该问题，本项目拟采用区间仿射方法研究SASDN时滞不确定性。首先，构建SASDN时滞区间仿射模型，深入探索SASDN时滞的作用机理；其次，基于Lyapunov直接法，探索SASDN时滞区间

目前装配式混凝土结构的研究多集中于“湿式”连接结构，并形成了一类“等同现浇”设计理论。我国规范(如GB50666-2011、JGJ1-2014)也要求装配式混凝土结构的设计和施工以“等同现浇”为目标。然而，对于另一类“干式”连接型装配式混凝土结构，其基本性能研究与实际工程应用仍处于起步阶段。“干式”结构具有全预制、快速装配等特点，且具有较好的震后可修复性，更契合装配式技术的本质。然而,“干式”结构种类繁多、缺乏可靠的设计理论，尽管国外已有部分研究，但对于国内高层、超高层发展需求以及抗震防灾的设计需求，相关

nnotationThe phenomenon of programmed cell death (PCD) is characteristic of all living organisms. It is compulsory for the development of embryos and in an adult organism to maintain the homeostasis of all tissues and organs. It is obvious that the mecha

Outline of Research at the Start:This project tackles the challenge of adversarial robustness in AI,focusing on large-scale and multi-modal systems.We propose Transformed Low-rank Tensor Networks(TLTNs)to enhance robustness and efficiency.The research inc

Outline of Research at the Start:極めて高い効率性を有する脳は,リソースの集中のために注意制御を担う青斑核(LC)-ノルアドレナリン(NE)神経系によって,大脳の領野を選択的に活性化させる.この機構は高い学習効率を有するリザバーコンピューティング(RC)の更なる効率化への応用が期待できる.本研究では,近年深層学習に迫る性能を示す一方，計算コストの増大が懸念されるリカレントニューラルネットワークを複数配置したマルチリザバー機構に対して,LC-NE神経系の注意機構の導入による高

Outline of Research at the Start:本研究の目的は、学習データセットが分散配置された環境での深層学習モデルの新しい学習法を構築するために、各データに対して異なる暗号鍵を使用できる学習可能暗号化を開発することである。その際、一般に2つの要件を満たす必要がある。第1はデータのプライバシー保護であり、第2は複数のクライアントと統合モデルを学習する中央サーバ間の通信コストの削減である。このような背景から、本研究では、画像及び音声信号を例にして(A)鍵管理不要な学習可能暗号化法(B)通