5G连接的自动驾驶汽车(CAVS)通过共享感应和驱动信息来帮助增强对车辆驾驶环境和合作的看法,这是一项有希望的技术,旨在避免事故并提高道路使用效率。骑士之间合作的关键问题是将通信车辆与摄像机,LIDAR等传感器捕获的车辆相匹配。不正确的车辆匹配可能会导致严重事故。虽然现在可以适用于自动驾驶汽车的厘米水平定位,但将连接的车辆匹配到感知的车辆(MCSV)仍然具有挑战性,并且很少研究。在本文中,我们有动力研究5G骑士的MCSV问题,提出和评估解决方案以弥合研究差距的解决方案。我们提出了MCSV问题,并提出了两种支持合作驾驶的MCSV方法。第一种方法是基于车辆注册号(VRN),它是识别车辆的独特之处,可以在MCSV的CAVS中共享。vrn在共享之前进行了悬浮,以保护隐私,并将与共享的车辆匹配相提并论。第二种MCSV方法基于车辆外部视图的视觉特征,该视觉特征与其他骑士共享,并将其与从视觉传感器获得以匹配感兴趣的车辆的骑士相比。开发了一个新的MCSV数据集来评估所提出方法的有效性。实验结果表明,两种方法都是可行且有用的,它们的假阳性速率非常低,这对于合作驾驶安全至关重要。
预计,许多国家未来能源供应将以可再生能源发电为主,这将导致对灵活性选项的需求增加。卡诺电池提供了满足这种灵活性需求的技术前提条件,而且相对容易扩展。本文通过结合能源系统优化模型 REMix 和基于代理的电力市场模型 AMIRIS,研究了卡诺电池未来的经济潜力。REMix 评估能源系统成本最低的基础设施配置以及卡诺电池在其中的作用,而 AMIRIS 则关注这些存储系统的相应盈利能力。建模链应用于 2050 年中欧零排放能源系统的案例研究。为了为有前景的技术开发提供指导,对该系统进行了卡诺电池成本和效率的参数扫描。我们发现,从能源系统设计的角度来看,低成本存储介质的可用性是使用卡诺电池的关键驱动因素。此外,与电化学电池系统相比,卡诺电池与风能的结合具有更长的存储时间,因此具有优势。卡诺电池运营商可以实现正年度毛利润,这取决于系统设计、其在能源系统中的指定角色,尤其是其市场力量和竞标策略等因素。我们得出的结论是,必须充分利用卡诺电池的发展潜力,使其在更大范围内与其他存储技术竞争。
胶体系统实验控制的最新进展推动了中尺度热力学装置生产的革命。功能性“教科书”发动机,如斯特林循环和卡诺循环,已在远离平衡的胶体系统中生产出来。同时,此类装置的设计和分析也取得了重大的理论进展。在这里,我们使用热力学几何方法来表征与时变热浴接触的参数谐振子的最佳有限时间非平衡循环操作,特别关注布朗卡诺循环。我们推导出最佳参数化的卡诺循环以及另外两个新循环,并将它们耗散的能量、效率和稳态功率产生相互比较,并与之前测试过的卡诺循环实验方案进行比较。我们证明了,与之前实验测试的方案相比,我们的一款发动机的耗散能量提高了 20%,在其他条件下提高了 ∼ 50%,而我们的最终发动机比我们考虑过的其他发动机更高效、更强大。我们的结果为通过实验实现最佳中尺度热机提供了手段。
2024 2025 十二月 一月 27 28 29 30 31 1 2 3 0 12 0 12 0 12 0 12 0 12 0 12 0 12 0 12 0 12
只需一个系统,您就可以大幅提高终端散装油处理的生产率、安全性和效率。COTAS 控制并自动化产品接收、库存控制和卡车/船舶或铁路车辆装载的整个过程。无论产品的接收或装载是通过铁路车辆、管道还是驳船进行;无论已在使用哪种液位测量系统:COTAS 几乎可以处理任何应用。该系统不仅处理装载过程本身,还涵盖管理任务,例如每日收据、每月帐户和产品管理。对您来说是个好消息:装载程序大大简化和加速,数据安全性增强,操作程序安全,成本降低。您的人员需求可以大大减少 - 即使在部分自动化的情况下也是如此。
日本邮船株式会社 (NYK)、其集团公司 Knutsen NYK Carbon Carriers AS (KNCC) 和 JFE Shoji Corporation (JFE Shoji) 最近完成了一项可行性研究,确认了用于制造 LCO 2 -EP 货罐 (以下简称“货罐”) 的生产设施、生产能力和钢材成本。这些货罐可用作 LCO 2 运输船货罐和使用高压 (EP) 模式进行 LCO 2 运输所需的陆上临时储罐。这些公司现在有明确的前景在亚洲地区建立稳定的钢材供应。根据今年 3 月签署的关于二氧化碳捕获和储存 (CCS) 战略伙伴关系的谅解备忘录,三家公司一直在研究建立稳定的大容量货罐供应网络。将继续联合开发,以尽早实施 CCS 项目。该储罐可作为LCO 2 运输船的货罐和陆上临时储罐,作为LCO 2 -EP系统*的一部分使用。储罐采用通用碳钢制成,可在现有的大口径钢管制造厂使用自动焊接机进行生产,从而可以建立交货时间短、成本低的大规模制造和供应体制。
这是一份论文的预印本,旨在发表在期刊或会议论文集上。由于在出版前可能会做出更改,未经作者许可,不得引用或复制此预印本。本文件是作为美国政府机构赞助的工作的记录而编写的。美国政府及其任何机构或其任何雇员均不对任何第三方使用本报告中披露的任何信息、设备、产品或流程或此类使用结果作出任何明示或暗示的保证,或承担任何法律责任或义务,也不表示此类第三方对其的使用不会侵犯私有权利。本文表达的观点不一定是美国政府或赞助机构的观点。
本信息是作为美国政府机构赞助的工作记录而编写的。美国政府及其任何机构或其任何雇员均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证,也不承担任何法律责任或义务,也不表示其使用不会侵犯私有权利。本文以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构对其的认可、推荐或支持。本文表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。