XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System吞吐量
混合控制和...的高级解决方案
BLENDO 有 16 种型号：2、3、4、6 或 8 种成分，吞吐量为 150、300、600、1000 至 2000 kg/h。标准配备集成补料阀，滑动门类型。倾斜螺旋进料器可提高计量精度并防止不必要的滴料。它们由直流电机驱动，速度范围很广，配有长寿命刷子和闭环速度调节。螺旋钻适用于颗粒或自由流动的粉末。级联混合器提供出色的添加剂分散性，包括具有不同堆积密度或颗粒大小的成分。集成称重下水道料斗，用于挤出机需求或重量式吞吐量控制。称重传感器用于感应重量变化（无超声波或电容式传感器）。易于使用，只需设置剂量百分比即可。
TS 122 261-V15.6.0-5G-ETSI
与之前试图提供“一刀切”系统的 3GPP 系统不同，5G 系统有望为各种不同的服务、不同的流量负载和不同的最终用户群体提供优化的支持。各种行业白皮书（最著名的是 NGMN 5G 白皮书 [2]）描述了一个多方面的 5G 系统，能够同时支持可靠性、延迟、吞吐量、定位和可用性的多种组合。通过引入接入和核心方面的新技术，例如灵活、可扩展的网络资源分配，可以实现这一技术革命。除了提高灵活性和优化之外，5G 系统还需要支持延迟、可靠性、吞吐量等严格的 KPI。空中接口的增强有助于满足这些 KPI，核心网络的增强也是如此，例如网络切片、网络内缓存和更靠近端点的托管服务。
Yukon Energy Corporation
根据预期吞吐量，将20年的BES寿命视为合理（请参阅第3.1.2节有关BESS用途）。假设在指定的电荷范围内运行，据估计，锂离子电池的4,000-4,500电荷/放电周期（吞吐量除以可用的能量存储容量）通常会导致20％的容量淡出。基于该项目的预期20年周期（1,570个“典型年”周期至2,878个“最坏情况”的情况），如下3.1.2节所述，BESS的周期相关能力在20年内估计在7-8％和13-15％之间估计（katch，第76页）。终身20年是合理的，在十年年度的过度建筑或容量增加。Yukon Energy将与供应商合作，以评估相关选择，包括任何适当的增加能源过度建筑。
泌尿生殖器癌的自适应免疫
更改。[1]这需要将太阳能电池的生产提高到Terawatt量表[2]，同时降低生产成本。激光处理已成为生产太阳能电池的估计工具。[3 - 5]目前，它主要用于生产钝化发射极后细胞（PERC）的激光接触开口（LCO）过程。[6]由于有限的可用性，银消耗是大规模制造的挑战。[7]未来的无银方法，例如电镀[8]或铝制金属，[9]也需要激光开口。在大多数应用中，激光消融过程仅需很少的消耗品。因此，对LCO系统的所有权成本（COO）的主要贡献包括收购，劳动力和方面的成本，其成本超过75％。[10]因此，增加吞吐量是降低每个细胞处理成本的非常有效的方法。对于诸如化学批处理处理之类的前端过程，对于晶圆尺寸M10（182毫米），晶圆吞吐量预计将从10 200增加到16 700 wph。[6]这增加了70％以上。对于激光过程，例如激光掺杂的选择性发射极（LDSE）和LCO，预计吞吐量增益仅为约7000至10 000 wph，即约为42％。[6]这种错误匹配也是由于以下事实：基于批处理的过程（例如湿化学碱性纹理或炉子扩散和氧化）可以通过增加批处理大小来有效地扩展。[11]
2023 年 Smead 航空航天学生项目研讨会
无线电和激光路径无关通信实验 (RALPHIE) 是一颗立方体卫星，是空军研究实验室 (AFRL) 大学纳米卫星计划 (UNP) 资助的第 11 组卫星的一部分，被选中进行开发。RALPHIE 旨在通过飞行演示路径无关通信 (PAC) 系统（一种高吞吐量光通信链路，均由 Blue Cubed 开发）和 Amplified Space 的软件定义电源控制器 (SDPC) 充电控制器，打破立方体卫星数据吞吐量和电力系统 (EPS) 开发时间的障碍。RALPHIE 被设计为一颗 6U 立方体卫星，借鉴了 MAXWELL 和 SWARM-EX 立方体卫星的飞行传统。作为 UNP 的一部分，RALPHIE 将参加 2024 年 1 月的飞行选择审查，届时它有可能被选中发射。
多代理的深入强化学习，用于密集的MMWave网络中的分布式切换管理
毫米波小细胞与定向光束形成的密集部署是一种有前途的解决方案，可增强当前无线通信的净工作能力。但是，毫米波通信链路的可靠性可能会受到严重的路径，阻塞和耳聋的影响。作为一种款项，移动用户受到频繁的交接，这会限制用户吞吐量和移动终端的电池寿命。为了解决这个问题，我们的论文提出了一个深层的多代理控制学习框架，用于分布式移交管理，称为Rhando（增强移交）。我们将用户建模为代理商，他们在考虑相关成本的同时，学习如何执行移交以通过网络优化网络。所提出的SOUTIOT已完全分布，从而限制了信号传导和计算开销。数值结果表明，与传统方案相比，所提出的解决方案可以提供更高的吞吐量，同时大大限制了移交的频率。
第一部分：直接墨水书写
本文是一系列文章中的第一篇，这些文章全面讨论了微尺度增材制造工艺的最新进展，并提出了解决阻碍其可扩展性的挑战的解决方案。本文探讨了一类称为直接墨水写入/喷射工艺的增材制造技术，研究人员已使用这些技术制造具有不同几何自由度的微尺度部件。本文通过分析材料约束、几何约束和特征尺寸分辨率限制，确定了使用这些工艺进行高通量 3D 微加工的关键挑战！和吞吐量限制。虽然其中一些挑战可以通过新颖的精密工程方法克服，但还有其他几个挑战需要对材料系统、工艺参数和关键部件有深入的了解。本文确定了这些挑战并提出了消除这些挑战的潜在方法，目标是在高吞吐量下制造真正的 3D 部件。!!!
kairos：具有异构云资源的建筑成本效益的机器学习推理系统
在线推论已成为许多业务的关键服务产品，该服务部署在云平台中以满足客户需求。尽管具有收入产生能力，但这些服务仍需要在紧张的服务质量（QoS）和成本预算方面运作。本文介绍了Kairos，这是一个新颖的运行时框架，在满足QoS目标和成本预算的同时，最大化查询吞吐量。kairos设计和实施新技术，以在没有在线探索开销的情况下构建异质计算硬件池，并在运行时最佳地分发推理查询。我们使用行业级机器学习（ML）模型的评估表明，尽管有优于竞争方案的有利实现，可忽略他们的探索台面，但kairos的最佳最佳同质解决方案的吞吐量最高可超过70％。