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赖特在家
2020 年 5 月 16 日 - 值得纪念的 125 周年 作者汤姆·莫罗 (Tom Morrow) 从市中心沿着蜿蜒的山丘前往奥克伍德，如今的司机注重保持在狭窄的车道内行驶并且不超出速度限制。5 月 16 日，除了我之外，可能没有其他司机会驾车行驶这条路线，以庆祝奥克伍德街铁路 (OSRR) 电气化 125 周年。我一直喜欢研究交通历史。想象自己是艾萨克·基尔斯塔德 (Isaac Kierstad)，他是第一位乘坐 OSRR 马车从第三大街和主大街前往奥克伍德“五点”的乘客，真是令人着迷。1871 年 12 月，乘坐由马拉的铁轨上的客车对基尔斯塔德来说是一种一流的服务。在鹅卵石或未铺砌的第五大街、布朗街和沃伦街上缓慢而崎岖地爬上山坡前往奥克伍德的那种感觉已经一去不复返了。铁轮与铁轨之间的最小摩擦力显著提高了 Kierstad 的舒适度，更不用说它还缩短了旅行时间。虽然更平稳、更快速的旅程代表了交通运输的进步，但马车仍然对可靠、及时的运输构成了诸多障碍。马只能在一天中的部分时间工作，它们必须经常进食，它们在街道上排泄粪便和数加仑的尿液，而将汽车拉上陡峭的山坡会使它们疲惫、受伤和生病。OSRR 于 1895 年 5 月为“五点”提供电力驱动服务，消除了与动物相关的障碍，为代顿南部提供了可靠的公共交通服务。OSRR 如何发展成为我们现在所知道的 Far Hills 公路将成为我 2020 年 4 月 19 日 Far Hills 演讲系列讲座的主题。我将分享有关合并、铁路延伸、法律交易、房地产开发的故事，以及我在 Far Hills 大道上行驶时想到的所有事情。
客户对农村电动汽车的看法
摘要：采用电动汽车（EV）在缓解环境问题并减少对化石燃料的依赖方面具有重要的希望。但是，了解客户对电动汽车的看法对于成功实施仍然至关重要，尤其是在存在独特的社会经济和基础设施挑战的农村地区。这项研究调查了印度北部对电动汽车的农村居民的看法，旨在揭示影响他们接受或拒绝这种新兴技术的因素。采用混合方法方法，本研究结合了定性访谈和定量调查，以收集全面的见解。定性访谈深入研究了农村居民对电动汽车的细微态度，信念和关注，为定量发现提供了上下文深度。定量调查收集有关人口统计学变量，意识水平，感知的收益，障碍和偏好的数据。初步发现表明，印度北部农村人口的感知各不相同。一些受访者对电动汽车的潜在益处表现出谨慎的乐观和兴趣，而另一些受访者则表达了对负担能力，对基础设施的担忧，基础设施，范围焦虑和农村地形表现的关注。社会文化因素，例如社会规范，同伴影响和对电动汽车作为地位象征的看法，也出现为有影响力的决定因素。第1章的研究：最近我们看到了电动汽车的使用激增。在20世纪初期，时间这项研究通过提供针对北印度农村环境的见解来促进现有文献，从而填补了了解城市中心以外的EV采用动态的显着空白。这些发现的实际意义包括针对性的政策干预，宣传运动，基础设施发展以及旨在解决确定的障碍并增强农村地区电动汽车接受的市场策略。总体而言，这项研究为塑造了印度北部农村地区的客户看法的复杂因素的复杂相互作用提供了宝贵的见解，从而为促进可持续的运输解决方案和促进这些地区的社会经济发展提供了信息。，但是如果我们看电动汽车的历史，那么：它始于19世纪。在1830年代，像罗伯特·安德森（Robert Anderson）和sibrandus strantingh这样的发明者发明了由不可充电电池提供动力的粗电马车，但这些汽车并不是用于实际运输。，但是在19世纪后期，当发明了可充电电池时，就发射了实用的电动汽车，例如威廉·莫里森（William Morrison）在美国的六辆客车。
二手车价格的机器学习算法的比较分析
4印度班加罗尔Surana学院助理教授摘要：2021年之后，生产了超过9000万辆客车，这标志着汽车生产的大幅增长。 这种增长导致了繁荣的二手车市场，该市场已成为一个极具利益的行业。 该市场中最关键，最迷人的研究领域之一是汽车价格预测。 准确的价格预测模型可以极大地使二手车行业的买家，卖方和企业受益。 本文介绍了两个监督机器学习模型的详细比较分析：K-Nearest邻居和支持向量机回归技术，以预测二手车价格。 我们利用了从Kaggle网站采购的二手车的全面数据集来培训和测试我们的模型。 K最近的邻居算法以其在回归任务中的简单性和有效性而闻名。 另一方面，支持向量机回归技术采用不同的方法，找到最适合数据的最佳超平面。 这两种方法都有其优势和劣势，我们在这项研究中探讨了这一点。 我们的结果表明，KNN和SVM模型在预测二手车价格方面都表现良好，但准确性的差异很小。 因此，建议的模型拟合为最佳模型，KNN的精度约为83％，SVM的精度为80％。 结果表明，KNN模型在预测二手车价格方面略高于SVM模型。 关键字：K最近的邻居，机器学习，预测，支持向量机，二手车精度。4印度班加罗尔Surana学院助理教授摘要：2021年之后，生产了超过9000万辆客车，这标志着汽车生产的大幅增长。这种增长导致了繁荣的二手车市场，该市场已成为一个极具利益的行业。该市场中最关键，最迷人的研究领域之一是汽车价格预测。准确的价格预测模型可以极大地使二手车行业的买家，卖方和企业受益。本文介绍了两个监督机器学习模型的详细比较分析：K-Nearest邻居和支持向量机回归技术，以预测二手车价格。我们利用了从Kaggle网站采购的二手车的全面数据集来培训和测试我们的模型。K最近的邻居算法以其在回归任务中的简单性和有效性而闻名。另一方面，支持向量机回归技术采用不同的方法，找到最适合数据的最佳超平面。这两种方法都有其优势和劣势，我们在这项研究中探讨了这一点。我们的结果表明，KNN和SVM模型在预测二手车价格方面都表现良好，但准确性的差异很小。因此，建议的模型拟合为最佳模型，KNN的精度约为83％，SVM的精度为80％。结果表明，KNN模型在预测二手车价格方面略高于SVM模型。关键字：K最近的邻居，机器学习，预测，支持向量机，二手车精度。简介汽车行业在过去十年中经历了令人震惊的改善，仅2021年就在超过7000万辆旅行车的时代就在整个圈子中遍布。这种激增导致了新的汽车市场，但也导致了增长，但还引起了充满活力和不断扩大的助手促进使用的汽车。随着使用的汽车促进蓬勃发展，准确地预期车辆成本已成为对买家和商人感兴趣的重要地方。一般而言，车辆提取的欲望取决于直接的后滑动模型，尽管坐标，但经常为捕获评估数据时的复杂的非线性关联特征。这些模型以善意为基础的模型以及与复杂和宽的数据集相关联时，按照行驶里程，年龄和状况的基本亮点（例如里程，年龄和状况）进行了基本亮点。随后很长时间以来，该领域已经朝着应用机器学习策略的应用迈出了至关重要的举动，这可以通过使用非线性计划和更合适的大规模数据来进行大修的准确性。在这些方法中，k-near最邻居的计算和增强矢量机后滑动已经积累了值得注意的思想。knn毫无轻松和增强性，根据数据中心的区域预测了车辆成本，而SVM专注于识别完美的超平面，最能将数据最佳分为不同的类别，随后通过照顾非线性关联来推进数字的执行。以下是使用的变量：这项研究探讨了K-Nearest邻居的比较执行，并支持向量机器预测使用的汽车成本。利用来自Kaggle商店的信息，我们评估了这些模型在不同的准备和测试方案下的精确性。我们的发现表明，尽管这两种模型都表现出了有希望的出现，但SVM表明了与KNN相比的精确性略有优势。此询问的观点是为了促进汽车部门内有先见之明的建模的持续讨论，强调了进步的机器学习方法的好处，以提高所使用的汽车成本估算的精度。
塑造公众支持更多碳捕获和存储项目的因素
摘要：电垂直起飞和着陆（EVTOL）飞机代表了一种关键的航空技术，以改变未来的运输系统。EVTOL飞机的独特特征包括降低噪声，低污染物的发射，有效的操作成本和灵活的可操作性，同时，这对先进的电力保留技术构成了关键的挑战。因此，由于EVTOL起飞过程中的巨大功率需求，最佳起飞轨迹设计至关重要。传统的设计优化，但是，以迭代方式采用高保真模拟模型，从而产生了计算密集型机制。在这项工作中，我们实施了一个支持替代物的倒数映射优化体系结构，即直接预测设计要求（包括飞行条件和设计约束）的最佳设计。经过训练的逆映射替代物执行实时最佳EVTOL起飞轨迹预测，而无需运行优化；但是，一个培训样本需要在此反映射设置中进行一个设计优化。反向映射的过度训练成本和最佳EVTOL起飞轨迹的特征需要开发回归生成的对抗网络（Reggan）代理。我们建议通过转移学习（TL）技术进一步增强Reggan的预测性能，从而创建一种称为Reggan-TL的方案。在这项工作中，发电机采用设计要求作为输入并产生最佳的起飞轨迹配置文件，而歧视器则在培训集中区分了生成的配置文件和真正的最佳配置文件。尤其是，提议的核根方案利用了由发电机网络和鉴别器网络组成的生成对抗网络（GAN）架构，并具有均一平方误差（MSE）和二进制跨透镜（BC）的组合损失，用于回归任务。综合损失有助于双重方面的发电机培训：MSE损失目标是生成的概况和培训对应物之间的最小差异，而BC损失则驱动了生成的配置文件，以与训练集共享类似模式。我们证明了Reggan-TL在空中客车A 3 Vahana的最佳起飞轨迹设计上的实用性，并将其与代表性替代物的性能进行了比较，包括多输出高斯工艺，条件gan和Vanilla Reggan。结果表明，Reggan-TL仅使用200个训练样本，而最佳参考替代物需要400个样本，达到了99.5％的概括精度阈值。培训费用减少了50％，降低了Reggan-TL实现的概括准确性的标准偏差，证实了其出色的预测性能和广泛的工程应用潜力。
空客创新有效载荷将搭载法拉第一号卫星发射
空客创新有效载荷将搭载法拉第 1 号卫星发射 空客开发的下一代可重新分配任务的软件定义无线电有效载荷将在太空中得到验证 空客的新太空计划“普罗米修斯”将在轨快速验证颠覆性技术@AirbusSpace @Heads_InSpace @dstlmod 史蒂文尼奇，2020 年 7 月 1 日——空客开发的下一代可重新分配任务的软件定义无线电有效载荷普罗米修斯 1 号将于 7 月 3 日从新西兰搭载法拉第 1 号立方体卫星发射。法拉第 1 号任务是 In Space Missions Ltd 在轨演示计划的一部分。普罗米修斯 1 号是一种软件定义的无线电，连接到可以在轨道上重新编程的 400 MHz UHF 天线。它将能够从轨道上调查全球无线电频谱使用情况空中客车公司正与英国国防科学技术实验室 (DSTL) 合作，以促进中小企业、政府和空中客车公司在太空领域的更大合作。空中客车防务与航天公司英国分公司发起了自筹资金的普罗米修斯计划，旨在利用颠覆性技术快速开发灵活创新的有效载荷，为客户提供重要功能。基于空中客车公司与中小企业合作创造新颖功能和验证概念的良好记录，普罗米修斯计划在不到三个月的时间内开发出了法拉第 1 号的有效载荷。空中客车防务与航天英国公司董事总经理理查德·富兰克林表示：“通过与中小企业合作，我们能够利用他们的专业能力和灵活性为客户开发新技术和服务。一旦普罗米修斯 1 号在轨道上得到验证，我们将与中小企业合作伙伴携手，利用它降低未来服务和生命支持解决方案的风险。未来英国政府的国防需求可以通过我们在空中客车公司在 Skynet 5 上率先采用的合作方式得到最好的满足，我们积极与中小企业合作，开发新技术和服务解决方案，在将概念交付给客户之前对其进行验证。”普罗米修斯 1 号将在轨道上验证被动射频传感，使该技术能够被纳入未来可能或可能对主权航天器进行敌对跟踪的任务中。空中客车新空间团队正在倡导普罗米修斯计划，第二个任务已经在开发中，它将是带有射频和光学传感器的立方体卫星，并具有卫星间链路。普罗米修斯 2 号将于 2021 年下半年发射。
联合安全锂离子电池故障检测。......
宾夕法尼亚州埃克斯顿——先进安全解决方案领域的全球领导者 United Safety & Survivability Corporation 自豪地宣布推出其最新创新产品——锂离子电池故障检测传感器。这款突破性产品为各行各业的电动汽车树立了新的安全标准。锂离子电池已成为我们日常生活中不可或缺的一部分——从校车到公共交通，从急救车到建筑设备——电动汽车在全球范围内呈上升趋势。然而，随着锂离子电池的普及，安全问题也随之上升。一旦锂离子电池进入热失控状态，就无法阻止，因此加强监控和早期检测至关重要。United Safety & Survivability Corporation 的锂离子电池故障检测传感器旨在解决这些问题。在故障的早期阶段，电池单元开始产生各种气体，这些气体会积聚并增加电池内部的压力，直到压力释放激活排气。传感器可以检测到释放的气体，从而在潜在故障变得严重之前就检测到它们。虽然该设备可以单独安装，但也可以与 Fogmaker 灭火系统等灭火系统结合使用，以提供全面的检测和抑制系统。 United Safety 首席执行官 Joseph Mirabile 表示：“这款锂离子电池传感器改变了电动汽车安全领域的格局。”随着电动汽车在各个领域的兴起，火灾风险与许多人习惯的有很大不同。当电动汽车内部起火时，我们所能希望的就是给乘客提供最大的疏散时间。能够提供一种能够阻止火灾的产品，更不用说在热失控事件发生之前就阻止火灾，这确实是一件独一无二的事情。将它与我们的 Fogmaker 系统结合起来，我相信这是目前市场上最好的电动汽车检测和抑制套件。” 关于 United Safety & Survivability Corporation United Safety and Survivability Corporation 致力于提供最具创新性和可靠性的安全和生存解决方案，让我们的客户可以信赖它们来保护生命和财产。作为设计和制造世界一流安全性、生存能力和技术解决方案的全球领导者，我们的产品组合涵盖了各种行业和类别，包括商用客车、消防车、救护车、军用车辆、长途客车、轨道车和机车的座椅。我们为军用车辆设计和制造特种士兵生存能力系统，我们的革命性灭火系统用于校车、公共交通、重型机械等。主动空气净化和 AEGIS® 微生物表面处理可消除空气和表面的细菌和病毒，帮助保护公众和操作员。有关 United Safety 的更多信息，请访问 www.usscgroup.com 或 www.ussc.com.au。
大型飞机地面振动测试的现代解决方案
EADS CASA 的军用运输飞机部门 (MTAD) 在先进航空结构的设计和制造方面拥有丰富的经验。这包括碳纤维和金属结构，以及自动化流程（制造和组装）方面的经验。目前，该公司为一系列航空项目开发或生产飞机结构：水平稳定器（A400M、Falcon 7X）、飞行控制面（B-777、B-737、Falcon 7X、A400M、欧洲战斗机）、发动机短舱、纤维铺放技术风扇罩（A340-500/600、A380、A318）、金属结构（A380 机腹整流罩、A318 风扇罩、A320 第 18 部分、A330/340 中央箱等）、前缘（空客）等。MTAD 正在生产旨在满足世界各国空军对加油机/运输机不同需求的解决方案。MTAD 已经认识到广泛的任务需求，并基于两个空客平台提供定制解决方案：久经考验的 A310-300 和 A330-200。MTAD 有能力设计、制造、认证和销售整机。它拥有成功的轻型和中型军用运输机系列，如 C-212（销售超过 400 架）、CN-235（销售超过 300 架）和 C-295（销售超过 60 架）。这些产品是对 EADS 其他产品组合的补充，这也是在塞维利亚的 EADS CASA 工厂建立重型军用运输机 A400M 总装线的原因。鉴于其在 A330 MRTT 和 A400M 认证过程中的飞机结构测试责任，MTAD 与 Alava Ingenieros 和 LMS International 合作，更新了用于地面振动测试 (GVT) 的测量硬件和软件。新系统已部署，测试团队接受了 EADS CASA 的 A310 吊杆演示飞机上演示 GVT 的培训。除了本次测试的结果外，我们还展示了 A330 MRTT 认证测试的其他结果。EADS CASA 的 A310 吊杆演示飞机于 2007 年 1 月 30 日完成了第 12 次试飞，吊杆首次成功展开（图 1a）。2006年3月30日，经过3年的研发，ARBS（空中加油吊杆系统）飞行测试项目第一阶段顺利完成，EADS CASA完成了这一新一代加油吊杆的设计和制造。飞行测试项目旨在验证安装在空中客车平台上的新型吊杆的性能，其中包括打开加油机的工作范围或与F-16进行干/湿接触等。这些测试的初步结果表明：飞机平台和吊杆结构没有任何形式的颤振