XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System可靠运行
Cr2O3:Mg/β-Ga2O3 p–n 的可靠运行...
基于β-氧化镓（b-Ga2O3）的半导体异质结最近已展示出在高压和高温下的改进性能，因此有望应用于电力电子设备和恶劣环境传感器。然而，这些超宽带隙（UWBG）半导体器件的长期可靠性问题仍未得到解决，并且可能受到 p – n 异质结界面化学反应的强烈影响。在这里，我们通过实验演示了操作并评估了 Cr2O3:Mg/b-Ga2O3 p – n 异质结二极管在 600C 下长期运行期间以及在 25 至 550C 之间重复 30 次循环后的可靠性。计算出的 Ga-Cr-O 材料系统的 pO2 -温度相稳定性图预测 Ga2O3 和 Cr2O3 在很宽的氧气压力和工作温度范围内在相互接触时应该保持热力学稳定。制备的 Cr 2 O 3 :Mg/b-Ga 2 O 3 p-n 异质结二极管在 6 5 V 时显示室温开/关比 > 10 4 ，击穿电压 (V Br ) 为 390 V 。漏电流随温度升高而增大，直至 600 C，这归因于 Poole-Frenkel 发射，其陷阱势垒高度为 0.19 eV。在 600 C 下进行 140 小时的热浸泡后，器件的开启电压和导通电阻分别从 1.08 V 和 5.34 m X cm 2 增加到 1.59 V 和 7.1 m X cm 2 。从飞行时间二次离子质谱分析观察到，这种增加归因于 Mg 和 MgO 在 Cr 2 O 3 /Ga 2 O 3 界面处的积累。这些发现为未来适用于恶劣环境的 UWBG 半导体器件的设计策略提供了指导，并强调了对 b -Ga 2 O 3 基器件进行进一步可靠性评估的必要性。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
边缘计算：可靠运行的考虑因素
在产生大量汽车尾气或制造过程中产生的气态污染物的地方（例如造纸厂、轮胎和橡胶厂、石油炼油厂），可能需要安装化学过滤以满足腐蚀要求并避免因腐蚀引起的 IT 设备故障。