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避免的成本计算器以及为什么重要
现场太阳能（也称为太阳能自发，屋顶太阳能或幕后太阳能）是一种经济高效的方式，可以使加利福尼亚的能源系统现代化，以使其更具弹性，负担得起和环境可持续性。它可以帮助房主，小型企业，学校，教堂和其他社区机构减少其能源账单，并获得远离垄断公用事业的独立性。此外，尤其是在与电池存储或微电网中使用时，现场太阳能是我们社区最佳防御措施，以防止升高电力成本和不可预测的电力停电。
精确可调的，可抑制的真核转录控制器以实现遗传发现
基因的抽象条件表达和表型的观察仍然是生物学发现的核心。当前方法可启用开/关或不确定的分级基因表达。，我们开发了一个“脾气好”的控制器WTC 846，用于精确可调，分级，生长条件在酿酒酵母中基因的独立表达。受控的基因是由核酸脑抑制的强烈半合成启动子表达的，这也抑制了其自身的合成。基础表达被第二秒消除，“零”阻遏物。自动层环降低细胞对细胞的变化，同时通过化学诱导剂对蛋白质表达进行精确调整。WTC 846 allelic strains in which the controller replaced the native promoters recapitulated known null phenotypes ( CDC42, TPI1 ), exhibited novel overexpression phenotypes ( IPL1 ), showed protein dosage-dependent growth rates and morphological phenotypes ( CDC28, TOR2, PMA1 and the hitherto uncharacterized PBR1 ), and enabled cell cycle同步（CDC20）。WTC 846定义了一个“表达夹”，可以通过实验者在细胞蛋白丰度范围内调整蛋白质剂量，而设定点周围的变化有限。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
研究大脑控制的气动执行器以帮助车辆紧急制动
abled驱动器和残疾驱动程序之间的区别将消失。基于脑电图（EEG）信号的驱动器 - 车辆界面（DVI）将这些信号转换为与驱动相关的命令[5]。天津南卡大学的中国工程师已经开发了一个可以读取大脑信号并相应控制汽车的系统。 在论文[6]中，被认为是开发出对脑部残疾人非常有帮助的脑驱动汽车。 汽车可用于人工智能的异步机理。 几篇论文[7-8]考虑了开发基于脑电图的脑控制的汽车，该汽车可以被身体残疾人使用。 同时考虑了不同神经相互作用模式的各种大脑状态。 大脑模式的特征是不同的脑波频率，例如 β波在12至30 Hz之间与浓度有关，而8至12 Hz之间的α波与放松和精神平静的状态有关[9]。 头部肌肉的收缩也与独特的波模式有关，隔离这些模式是一种检测驾驶员情绪状态的方法[10]。 驾驶员的情绪状态直接影响紧急制动期间的反应时间。 根据文献数据，在紧急制动过程中分析了射击驱动器的压力和反应时间[11]。 Manning [12]在制动时，平均峰值为750 N，没有统计差天津南卡大学的中国工程师已经开发了一个可以读取大脑信号并相应控制汽车的系统。在论文[6]中，被认为是开发出对脑部残疾人非常有帮助的脑驱动汽车。汽车可用于人工智能的异步机理。几篇论文[7-8]考虑了开发基于脑电图的脑控制的汽车，该汽车可以被身体残疾人使用。同时考虑了不同神经相互作用模式的各种大脑状态。大脑模式的特征是不同的脑波频率，例如β波在12至30 Hz之间与浓度有关，而8至12 Hz之间的α波与放松和精神平静的状态有关[9]。头部肌肉的收缩也与独特的波模式有关，隔离这些模式是一种检测驾驶员情绪状态的方法[10]。驾驶员的情绪状态直接影响紧急制动期间的反应时间。根据文献数据，在紧急制动过程中分析了射击驱动器的压力和反应时间[11]。Manning [12]在制动时，平均峰值为750 N，没有统计差
绿色氢成本降低：扩展电源器以满足1.5C气候目标
操作中的效率和灵活性：电源在低负载下代表了巨大的效率损失，从经济角度来看，限制了系统的灵活性。具有多个堆栈和电源单元的模块化工厂设计可以解决此问题。压缩也可以代表灵活性的瓶颈，因为它可能无法像堆栈一样快地更改其生产率。解决此问题的一种替代方法是一种集成的植物设计，具有足够的能力，可以通过优化和集成的电力和氢气来应对生产变化。绿色氢的生产可以为电力系统提供显着的灵活性，如果该服务的价值得到了足够的认可和有报酬。氢在灵活性方面将发挥关键作用，因为它没有任何重要的替代来源可以与之竞争，这将是可再生能源的季节性存储。尽管这是巨大的效率损失，但它是在极大地依赖可变资源（例如太阳能和风能）的电力系统中100％可再生产生的必要基石。
设计非 PLL 并网逆变器以实现平稳的微电网过渡运行：预印本
摘要 — 本文开发了一种电网形成 (GFM) 逆变器控制器，该逆变器既可以用作 GFM 也可以用作电网馈电源，通过使用一种新颖的同步方法，可以改善微电网在电网切换期间的运行。此外，该控制器避免使用锁相环 (PLL)，逆变器能够通过自生电压和频率与电网同步。这可以防止逆变器在其输出中复制任何电网电压扰动 - 这是许多使用 PLL 的电网连接逆变器的主要缺点。为了实现快速同步，在逆变器启动和微电网重新连接操作期间都采用了主动同步控制，并提出了一种协调逆变器与微电网控制器和电网互连断路器同步的方法。多个微电网过渡操作和非计划孤岛事件的仿真结果表明，所开发的非 PLL 并网 GFM 逆变器控制器和同步方法能够有效地将逆变器和微电网与电网同步，避免微电网过渡操作期间的相位跳跃，并且与传统配置相比能够改善微电网孤岛瞬态。
实施无线分布式振动器以增强视障儿童的身体活动能力
视障儿童的学习和身心辅导很重要，但由于缺乏视觉感官的辅助，若没有适当的强化，体能活动会逐渐退化，可能需要他人的照顾，内心的恐惧和敏感的心理因素阻碍了生活能力的发展。加强视障儿童的体能活动，可提高其能力，减少心理障碍，有利于与他人和睦相处。本研究开发的分布式振动可以增强儿童的体能锻炼，通过音乐节奏，降低儿童的心理阻力，并通过分布式振动引发其身体动作，对视障儿童的体能活动产生影响。选取七名幼儿园适龄儿童参加为期16周的辅导，根据评估表、教学记录、家长或学生访谈记录得分。结果表明，振动和音乐有助于发展幼儿的运动技能。经过两次辅导后，玩家随着音乐和触觉信号的响起，参与的兴趣增加了。 P 演员能够用手和脚正确识别与振动和手势相对应的肢体。辅助技术对视障儿童的身体活动产生了积极影响。
光纤介质转换器以太网10/100/1000Mbps
• PN-EN 55011:2012 - Industrial, scientific and medical equipment - Radio-frequency disturbance characteristics - Limits and methods of measurement • PN-EN 55022:2010/AC:2011 - Information technology equipment - Radio disturbance characteristics - Limits and methods of measurement • PN-EN 55024:2011/A1:2015-08 – Electromagnetic compatibility (EMC) - Information technology equipment immunity特征 - 测量的限制和方法•PN-EN 60950-1：2007/A2：2014-05-信息技术设备 - 安全 - 安全 - 第1部分：一般要求•EMC 2004/108/WE - 电磁兼容性指令•LVD•LVD 2006/95/95/WE - 低压指令•PN-PN-EN 60825-1-10825-1：2014-14-14-14-14：2014：2014：2014 e：2014 e：：：：：2014 e：：：：：2014 e：：：2014：：：：：：：：：：2014： IEC 61000-4-2电磁兼容性（EMC） - 第4-2部分：测试和测量技术 - 静电排放免疫测试•IEC 61000-4-3电磁兼容性（EMC） - 第4-3部分 - 第4-3部分：测试和测量技术 - 启用，电气征用，电动机61000-电动机66-电源，IEC 41 000 - IEC 6 000 - IEC 6 000 - IEC 6 000 - IEC-61000- iec-66 (EMC) – Part 4-4: Testing and measurement techniques – Electrical fast transient/burst immunity test • IEC 61000-4-5 Electromagnetic compatibility (EMC) – Part 4-5: Testing and measurement techniques – Surge immunity test • IEC 61000-4-6 Electromagnetic compatibility (EMC) – Part 4-6: Testing and measurement techniques – Immunity to conducted由射频磁场引起的干扰•IEC 61000-4-8电磁兼容性（EMC） - 第4-8部分：测试和测量技术 - 功率频率磁场免疫测试
调整 IBM System x 服务器以提高性能 - 联想出版社
第 1 章 本书简介 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...
扩展 NCTUns 模拟器以支持移动网络
扩展 NCTUns 模拟器以支持移动网络 Juliano V. Quaglio、Tetsu Gunji、Celso M. Hirata 航空技术学院 Praça Marechal Eduardo Gomes 50 12228-900 巴西圣保罗 juliano.quaglio@gmail.com、tgunji@uol.com.br、hirata@ita.br 摘要 NCTUns 是一个基于 Linux 的网络模拟器/仿真器，它具有许多功能，例如无需修改即可执行真实世界的应用程序，以及使用真实 TCP/IP 网络堆栈对各种网络设备进行建模的功能。但是 NCTUns 仅支持移动主机的模拟/仿真，而不支持移动网络。因此，使用传统的 NCTUns，无法模拟更复杂的场景，包括具有移动网络的 C4I2SR 系统，例如，具有与外部网络（地面控制中心）通信的内部嵌入式网络的飞机。受此限制的启发，我们提出并描述了 NCTUns 的扩展，以便允许对需要两个 NCTUns 实例的系统进行建模和仿真。该扩展允许使用分布式计算机模拟具有视频流并由移动网络组成的 C4I2SR 系统场景。该方法可以提高对建模的信心。