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摘要 最近,我们的互操作性研究策略取得了重大成果,通过 (1) 采用 ISO 认可的核心组件技术规范 (CCTS) 元模型作为新数据交换建模框架的基础,以及 (2) 开发 Score,这是一种创新的开源、基于 CCTS 的数据交换标准建模和生命周期管理工具。这一策略可以说非常有前景,从行业对我们研究成果的接受就可以看出。此外,还有其他可能的功能可以促进企业系统的更大互操作性。但是,要使 CCTS 或类似的基于元模型的建模框架和新启用的工具发挥全面影响,需要应对新的挑战。本文讨论了基于数据交换标准的系统集成所面临的这些挑战,确定了当前最先进的解决方案和局限性。本文还提出了未来的研究方向和策略,以通过构建已经成功和被接受的技术以及新兴技术来实现高级功能。关键词 1 数据交换标准,元模型,建模框架,敏捷性,稳健性,互操作性,网络化企业。
在过去的几十年里,加速器被开发和优化为探索亚核粒子研究能量前沿的工具。然而,最近,加速器优化的另一个方面变得更加重要,即高度可靠的操作,以产生大量的粒子碰撞(“粒子工厂”)或光子(光源),为庞大而多样化的用户群体服务。可靠性方面对于光源尤其重要。光源拥有由数千名用户组成的庞大用户群体,这些用户组织成小型独立研究团队,每个研究团队仅使用一小部分光束时间。即使由于频繁的故障和中断导致的轻微运营效率低下也可能导致某些研究团队分配的光束时间完全损失,从而严重扰乱他们的科学计划。出于这些原因,人们越来越重视高度可靠的操作。可靠性通常定义为在预定时间段内提供给用户的光束时间的相对总量。95% 的可靠性被认为是现代光源的可容忍下限。经常报告 98% 左右的可靠性值,这并不是不寻常的成就。这意味着,对于计划的每年 5000 小时的光束时间,由于故障,用户操作可能只会损失 250 小时或更少。假设从故障中完全恢复平均需要两个小时,中断之间的时间必须平均大于 40 小时(假设每天 24 小时和每周 7 天运行)。同步辐射科学已经变得非常复杂,光束的传输不再是可靠性的充分标准。用户需要具有计划的光束能量和几乎恒定的强度、高空间稳定性和所有光束参数在操作模式改变后具有高再现性的光束,例如通过改变波荡器磁铁的场强来改变光子能量。加速器由大量有源组件组成,其中许多组件具有高功耗,必须同时运行才能使光束运行。它们通过复杂的数字控制连接和协调,精确计时通常是正常运行的条件。对于拥有 100,000 个此类组件的设施,任何组件可能仅在运行 4 × 10 6 小时后才会失效。
自70年代早期作品以来,机器人路径计划的问题一直是无数调查的重点,尽管文献中有大量结果,但仍然是一个引起极大兴趣的话题。In virtually all robotic applications it is required to somehow define a feasible and safe path, and such a problem can be cast and solved in many ways, given the several possible combination of robots - industrial robots, Autonomous Guided Vehicles (AGVs), Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), underwater vehicles - and scenarios - a production line, a warehouse, an hazardous mountain - and therefore a large number of approaches and解决方案已经并且正在调查。本章的目的是概述此类广泛的文献,首先简要回顾了路径计划中使用的一些经典和通用的方法,然后通过专注于与行业,医疗机器人和机器人焊接的AGV相关的某些特定于应用的问题。此选择是由这三个应用程序中路径计划问题的显着相关性所激发的。然后,分析了一种极大的工业兴趣(例如机器人喷漆)的单一应用。描述了其特定功能,并考虑了任务建模和路径计划的几种技术。进行了这些技术之间的详细比较,以突出每种技术的利弊,并提供一种方法来选择最适合特定机器人喷漆应用的方法。
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研究文章| Nodose神经节发育的发展/可塑性/修复分子表征揭示了小鼠中的新型Phox2b+神经胶质祖细胞https://doi.org/10.1523/jneurosci.1441-23.2024收到:2023年7月29日收到:2024年7月29日接受:2024年5月2024年5月202日,2024年5月202日,<2024 Copyright <2024
“陆军的下一代Tropo系统可以在没有卫星的情况下实现超越视线的能力,并且可以在山上衍射信号,”陆军计划执行办公室司令部,Control,Communications-Tactical(PEO C3T)。“它使用对流层散射能力,它从地球大气中弹起信号,以提供超出能力的高容量,而无需使用昂贵且有限的卫星资源。它还使用大气中的颗粒作为微波无线电信号的反射器。Tropo减少了军队对卫星的过度依赖,同时通过减少昂贵的商业卫星通话时间租赁来节省大量成本。”
摘要:在现实世界中的非结构化环境中部署时经过实验室训练的机器人策略通常会遭受性能下降。这发生在遇到通常在结构化实验室环境中收集的培训数据中的数据。为了克服这一挑战并在这种情况下不断地应对机器人,我们引入了CO逐渐介绍Mo Bile操纵或迷彩的巨大效果。Camo是一种机器人学习系统,它通过直接从这些现实世界环境中收集数据并异步将它们编译到服务器上以进行进一步调整,从而建立在现有的导航和操纵基础模型之上。通过其移动基础,Camo能够将许多不同的场景和现实世界的扰动纳入其不断增加的数据集中,使自己更好地适应了在非结构化环境中的困难。通过利用其操纵策略扩散头的多模式能力和随机性质,Camo可以通过自主收集的类似但看不见的任务来加强良好的操纵行为。以及船上的激光雷达传感器,以制定故障安全机制和人力干预数据,以进一步导航,随着时间的流逝,人类参与的减少,迷彩能够在现实世界中不断改进。
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