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EPANET
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新的HydroJEV模型为水务网络提供快速、无需训练的网络攻击检测
研究人员开发了HydroJEV,这是一种新颖的、无需训练的模型,用于供水网络中的网络攻击和故障快速归因。与需要大量标记数据或速度慢的大型语言模型的传统监督分类器不同,HydroJEV可以在大约一秒钟内处理SCADA警报。在C-Town网络的基准测试中,HydroJEV在标记数据稀缺的情况下,表现与规则树相当,并优于监督分类器。这种快速筛选能力可以显著减轻人工审查员的工作量,有可能在不影响准确性的情况下自动化约三分之一的审查过程。
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人工智能框架利用大型语言模型解决约旦的水流失问题
研究人员开发了一个人工智能驱动的框架,通过减少约旦50%的水流失的非收益水(NRW)来应对水资源短缺。该系统集成了水力建模、数字孪生、SCADA数据和大型语言模型代理,以持续监控水网并调整决策。通过Ollama使用llama3.1:8b进行的概念验证演示了自动异常检测和健康报告,响应时间不到两分钟。