本研究分析了机器学习在网络物理系统中的挑战，包括实时决策、安全性和数据隐私，并概述了联邦学习在CPS中的发展，比较了其在CPS与物联网中的应用。

本文提出了一种框架，结合深度神经网络与决策树，有效解决网络物理系统中的虚假验证问题，能够识别CPS中的不安全执行反例。

本研究提出了一种混合自编码器方法（hybrid TDC-AE），旨在提高网络物理系统中的异常检测效率和分类性能。该方法利用传感器数据的时间相关性和物理原理，增强系统的弹性，以应对数字化和物联网设备带来的新漏洞问题。

本研究探讨了智能合约在网络物理系统中执行正式协议时缺乏统一形式化的问题。通过应用情况演算，研究为合约执行过程提供了理论基础，并优化了智能合约的建模与实现。

本研究提出了一种新方法，通过在开源游戏引擎Godot中重建场景，直接生成网络物理系统（CPS）的测试场景，以确保其在动态环境中的安全性。

本文探讨了基于博弈论的协作人工智能系统，旨在提高系统的可恢复性并减少CO2足迹。研究涉及网络物理系统的攻击模型、任务生成方法及其在物理推理中的应用，强调多智能体运动预测与控制的交互建模问题，并提出优化算法以应对攻击策略。

本文探讨了人工智能在自动化系统中的应用，提出了一种图形建模语言以降低维护和整合工作量。尽管AI在工业4.0中具有潜力，但在制造业的应用仍面临系统集成、数据管理和可信性等挑战。文章总结了现有解决方案并提出未来研究方向，以评估AI在网络物理系统中的成本效益。

研究发现大型语言模型（LLMs）在物联网传感器和执行器与物理世界互动和推理方面具有潜力。LLMs能够解释物联网传感器数据并进行推理，为LLMs在新的应用领域中的发展提供了机会，并将人类知识纳入到网络物理系统中。