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都灵理工学院机构库
无线和移动通信技术的进步促进了移动医疗 (m-health) 系统的发展，以寻找获取、处理、传输和保护医疗数据的新方法。移动医疗系统提供了应对日益增多的需要持续监测的老年人和慢性病患者所需的可扩展性。然而，设计和运行带有体域传感器网络 (BASN) 的此类系统面临双重挑战。首先，传感器节点的能量、计算和存储资源有限。其次，需要保证应用级服务质量 (QoS)。在本文中，我们整合了无线网络组件和应用层特性，为移动医疗系统提供可持续、节能和高质量的服务。特别是，我们提出了一种能量成本扭曲 (ECD) 解决方案，它利用网络内处理和医疗数据自适应的优势来优化传输能耗和使用网络服务的成本。此外，我们提出了一种分布式跨层解决方案，适用于网络规模可变的异构无线移动医疗系统。我们的方案利用拉格朗日对偶理论，在能源消耗、网络成本和生命体征失真之间找到有效的平衡，以实现对延迟敏感的医疗数据传输。仿真结果表明，与基于均等带宽分配的解决方案相比，所提出的方案实现了能源效率和 QoS 要求之间的最佳平衡，同时在目标函数（即 ECD 效用函数）中节省了 15%。
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任何计算设备的物理实现，要想真正利用量子理论 [1] 提供的额外能力，都是极其困难的。原则上，我们应该能够在具有明确定义状态空间的系统上执行长相干量子操控（门控）、精确量子态合成以及检测。从一开始，人们就认识到，最大的障碍来自于任何现实量子系统不可避免的开放性。与外部（即非计算）自由度的耦合破坏了量子演化的幺正结构，而这正是量子计算 (QC) 的关键因素。这就是众所周知的退相干问题 [2]。通过量子纠错所追求的主动稳定可以部分克服这一困难，这无疑是理论 QC 的成功 [3]。然而，由于需要低退相干率，目前量子处理器的实验实现方案都是基于量子光学以及原子和分子系统 [1]。事实上，这些领域极其先进的技术已经可以实现简单量子计算机中所需的操作。然而，人们普遍认为，量子信息的未来应用（如果有的话）很难在这样的系统中实现，因为这些系统不允许大规模集成现有的微电子技术。相反，尽管“快速”退相干时间存在严重困难，但固态量子计算机实现似乎是从超快光电子学 [4] 以及纳米结构制造和表征 [5] 的最新进展中获益的唯一途径。为此，主要目标是设计具有“长”退相干时间（与典型的门控时间尺度相比）的量子结构和编码策略。第一个定义明确的基于半导体的量子通信方案 [6] 依赖于量子点 (QD) 中的自旋动力学；它利用了自旋自由度相对于电荷激发的低退相干性。然而，所提出的操纵
苏黎世联邦理工学院无能网格 - 研究成果
我们研究部署地热能储存的多能源系统的最佳运行，以应对供暖和制冷需求的季节性变化。我们通过开发一个优化模型来实现这一点，该模型通过考虑物理系统的非线性，以及捕捉能源转换、储存和消耗的短期和长期动态，在最先进的基础上进行了改进。该算法旨在最大限度地减少系统的二氧化碳排放量，同时满足给定终端用户的供暖和制冷需求，并确定系统的最佳运行，即通过网络循环的水的质量流速和温度，考虑到地热田温度随时间的变化。该优化模型是参考现实世界的应用而开发的，即安装在瑞士苏黎世联邦理工学院的无能电网。在这里，基于化石燃料的集中供暖和制冷供应由一个动态地下网络连接，地热田作为能源和储存，并满足需要供暖和制冷能源的终端用户的需求。与使用基于集中供热和制冷的传统系统相比，所提出的优化算法可将大学校园的二氧化碳排放量减少高达 87%。这比当前运营策略实现的 72% 减排效果更好。此外，对系统的分析可以得出设计指南并解释系统运行背后的原理。该研究强调了结合每日和季节性储能对于实现低碳能源系统的重要性。
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如今，可再生能源 (RES) 在生产大量电力和减少二氧化碳及其他温室气体排放方面发挥着重要作用。最重要的 RES 之一是光伏 (PV) 技术：事实上，它需要的安装和维护成本较低，并且由于结构的模块化和有限的安装空间，最适合城市一体化 [1]。在此背景下，近零能耗建筑 (nZEB) 的概念得到了充分构建。欧盟委员会通过 2010/31/EU 指令 [2] 引入了这一术语，并在国家层面定义了增加 nZEB 数量的适当措施。特别是，在 nZEB 中，能源消耗必须主要由位于现场或附近的 RES 覆盖。此外，欧盟成员国确保到 2020 年 12 月 31 日，所有新建建筑都将成为 nZEB。首先，大学应该积极参与 nZEB 框架，因为它们具有相关的社会经济影响 [3-4]。事实上，一些大学已经朝着这个方向发展，重点研究可能的改造以降低现有学术建筑的能耗 [5-7]。莱里达大学（西班牙）、欧柏林学院（美国俄亥俄州）和澳大利亚联邦科学与工业研究组织能源中心（纽卡斯尔，澳大利亚）都已实现现有建筑的样本。[8] 中报告了其他 nZEB 学校和用于学术目的的可持续建筑的例子。[9] 分析了瑞典住宅建筑的自给自足率，重点关注用于此目的的最佳电池技术。相反，[10] 讨论了配备电池储能系统的德国商业建筑的自消耗和自给自足。[11] 和 [12] 几项基于国内 nZEB 的研究，重点研究了取决于电池大小的自给自足率。
CARE-电子应用研究中心-印度理工学院德里分校
射频和微波（微波电路、子系统、天线等）、微电子学（量子和纳米器件、微传感器和 MEMS、高达 THz 的新型器件等）信号处理（语音处理、声学、机器学习、波形设计、阵列信号处理等）。“射频设计和技术”硕士项目的学生将获得这三个领域的基础知识，然后继续专攻其中之一。该硕士项目的特色是“实践”培训，包括硬件实验室工作以及应用型软件的技能开发。最后一年的项目占有很高的比重，许多学生所做的项目最终会发表高质量的出版物，也会做与产品开发相关的项目。从该项目毕业的学生已经准备好着手开发最先进的电子系统。
实习飞行软件、计算机视觉和人工智能 瑞士苏黎世 公司：Daedalean 是一家总部位于苏黎世的初创公司，由前谷歌和 SpaceX 工程师创立，他们希望在未来十年内彻底改变城市航空旅行。我们结合计算机视觉、深度学习和机器人技术，为飞机开发最高级别的自主性（5 级），特别是您可能在媒体上看到的电动垂直起降飞机。如果您加入我们的实习，您将有机会与经验丰富的工程师一起工作，他们来自 CERN、NVIDIA、伦敦帝国理工学院或……自治系统实验室本身。您将构建塑造我们未来的尖端技术。最重要的是，我们还提供在瑞士阿尔卑斯山试飞期间与我们的飞行员一起飞行的机会。项目：不同的团队都提供机会。我们希望更多地了解您，以及我们如何让您的实习成为双方宝贵的经历。告诉我们您一直在做什么，以及您想在我们的团队中从事什么工作。它与深度学习有关吗？状态估计？运动规划？计算机视觉？或者其他什么？向我们展示您的热情所在。如果我们可以在您想要从事的领域提供指导和有趣的机会，我们将一起敲定细节。资格：强大的动手 C++ 经过验证的解决问题的能力如何申请：将您的简历/履历发送至 careers@daedalean.ai 。电话
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