在本文中,我们将讨论在图形用户界面中认知科学研究的用法。在界面设计领域,基于实际认知科学研究缺乏准则。我们打算通过关注林业和林业经营者(尤其是他们的视觉认知工作负载)如何影响他们的学习过程,注意力跨度和决策来探索这一领域。我们将检查操作接口,其中最终生产取决于操作员的工作效率和与计算机接口的协作。使用认知科学研究中的信息,我们将设计图形用户界面作为现有树收割机界面的替代方法。通过旨在减少操作员的认知任务负荷,本文探讨了将认知科学研究纳入人类计算机界面(HCI)设计的可能性。
内布拉斯加州是农业技术应用方面的领先者之一,这推动了该州转向雇用熟练使用技术和数据分析的工人。一个显著的例子是使用 GPS 导航的拖拉机和收割机,这减少了重复性和体力要求高的任务中对体力劳动的需求。自动化机械可以高效地种植、监测和收获农作物,从而减少所需的田间工人数量。根据美国农业部 2023 年农场计算机使用和所有权报告,55% 的内布拉斯加州生产商正在采用某种形式的精准农业,例如 GPS、无人机和电子标签。因此,农场劳动力变得更小,更专业化。
当今大多数产品都具有多个功能,但是这些功能是通过在系统中整合不同的单功能设备和/或材料来实现的。在一种单个材料中同时具有多个功能具有许多潜在的优势,例如一种可以存储能量,具有自感应或自我修复能力或任何其他身体功能的结构材料。这将带来质量和资源节省,使能源更高,因此更可持续。本文介绍了如何使用碳纤维的电气和电化学性质在高性能载荷中同时使用碳纤维来进行碳纤维的微型审查。通过该碳纤维复合材料还可以存储像锂离子电池一样的能量,用作应变传感器,具有电气控制的致动和形状,并用作能量收割机。
摘要 - 无孔的能量收获设备是一类新的嵌入式系统,可从存储在环境友好的电容器中的环境能量运行,并保证持久的持久,无维护的操作。由于紧密的能量构成,这些设备经常采用电压转换器和专用的集成电路(ICS),以最大程度地传输能量收割机,存储电容器和负载之间。正如我们在本文中所显示的那样,这种转换器电路的选择和配置很重要,但是非平凡,因为它们的性能高度取决于能量收集条件。因此,我们提供了五个现成的能源收集IC的模型,并将它们集成到无电池系统的开源模拟器中:这使从业人员和研究人员可以方便地探索设计权衡并预测可实现的性能。此外,我们使用这些模型对不同转换器体系结构进行系统比较,并得出具体建议。
抽象可再生能源收集是当今科学家和研究人员的最吸引人之一。到目前为止,已经采取了许多从海浪中获得能量的策略。由于海洋的不可预测性质,在真正的海洋环境中设计和安装大多数这些能量收割机是很复杂的。任何波能量收集器的有效利用和可持续性都依赖于其在不可预测的偶尔波浪中的多功能性,最大能量提取的环境能力以及击中经济障碍。本文分享了有关波能转换器的类型,其工作,比较和设计波能转换器时要考虑的参数的讨论。它还共享了有关波动能量转换器设计及其转换可能性的各种论文收集的信息。关键字:波能转换器,海浪,波能,设计,比较。
摘要:收割机自动记录的数据是一种很有前途的、可能非常有用的科学分析信息来源。大多数研究人员已将 StanForD 文件用于此目的,但这些文件很难获取,需要进行一些预处理。本研究利用了类似数据的新来源:JDLink,这是一项由机器制造商运营的基于云的服务,可实时存储来自传感器的数据。此类数据量巨大,难以理解和有效处理。数据挖掘技术有助于在此类数据库中发现趋势和模式。使用经典回归(线性和对数)、聚类分析(树状图和 k 均值)和主成分分析 (PCA) 分析了在波兰东北部工作的两台中型收割机的记录。线性回归表明,树木的平均大小是对每立方米燃料消耗和生产率影响最大的变量,而每小时燃料消耗也取决于低速行驶距离或高发动机负荷时间份额等因素。聚类和 PCA 的结果更难解释。树状图显示了最不相似的变量:每天采伐的总体积、每天的总燃料消耗和高转速 (RPM) 的工作时间份额。K 均值聚类使我们能够识别特定变量聚类更突出的时期。尽管 PCA 结果解释了近 90% 的方差,但机器之间的结果尚无定论,因此需要在后续研究中进行仔细审查。生产率值(平均约 10 m 3 /h)和燃料消耗率(平均 13.21 L/h,1.335 L/m 3)与其他作者在可比条件下报告的结果相似。本研究获得的一些新指标包括,例如,低速行驶距离(每天约 7 公里)或发动机在低、中或高负荷下运行的时间比例(分别为 34%、39% 和 7%)。本研究的假设是使用不从外部来源补充的数据,并且尽可能少地进行处理,这将分析方法限制在无监督学习上。在后续研究中扩展数据库将有助于监督学习技术在建模和预测中的应用。
摘要:收割机自动记录的数据是一种很有前途的、可能非常有用的科学分析信息来源。大多数研究人员已将 StanForD 文件用于此目的,但这些文件很难获取,需要进行一些预处理。本研究利用了类似数据的新来源:JDLink,这是一项由机器制造商运营的基于云的服务,可实时存储来自传感器的数据。此类数据量巨大,难以理解和有效处理。数据挖掘技术有助于在此类数据库中发现趋势和模式。使用经典回归(线性和对数)、聚类分析(树状图和 k 均值)和主成分分析 (PCA) 分析了在波兰东北部工作的两台中型收割机的记录。线性回归表明,树木的平均大小是对每立方米燃料消耗和生产率影响最大的变量,而每小时燃料消耗也取决于低速行驶距离或高发动机负荷时间份额等因素。聚类和 PCA 的结果更难解释。树状图显示了最不相似的变量:每天采伐的总体积、每天的总燃料消耗和高转速 (RPM) 的工作时间份额。K 均值聚类使我们能够识别特定变量聚类更突出的时期。尽管 PCA 结果解释了近 90% 的方差,但机器之间的结果尚无定论,因此需要在后续研究中进行仔细审查。生产率值(平均约 10 m 3 /h)和燃料消耗率(平均 13.21 L/h,1.335 L/m 3)与其他作者在可比条件下报告的结果相似。本研究获得的一些新指标包括,例如,低速行驶距离(每天约 7 公里)或发动机在低、中或高负荷下运行的时间比例(分别为 34%、39% 和 7%)。本研究的假设是使用不从外部来源补充的数据,并且尽可能少地进行处理,这将分析方法限制在无监督学习上。在后续研究中扩展数据库将有助于监督学习技术在建模和预测中的应用。
气候变化开始影响新斯科舍省渔业,预计影响将增加。新斯科舍省是加拿大海鲜的第一出口商,美国龙虾(American Lobster)是最经济上最杰出的渔业,价值超过10亿美元。了解这种渔业的气候变化脆弱性是指导计划适应的重要步骤。气候变化脆弱性评估是一个国际认可的过程,它结合了生物物理和社会经济指标以估计相对脆弱性。数据通常分为三个指数:暴露,它描述了定义区域内的气候变化应力源的大小;敏感性,它考虑了系统或部门对压力源的反应;和自适应能力,它描述了适应能力以降低暴露和敏感性的能力。确定要包括哪些指标以及如何在评估中说明它们,这是数据类型,可用性,解决方案,规模和重要性的函数。评估通常同时考虑当前和预测的影响。为了更好地扩展我们对新斯科舍省龙虾渔业的气候变化威胁的理解,对气候变化的脆弱性评估进行了实施,并分区了两种用于与新斯科舍省接壤的龙虾捕鱼区(LFA)的模型。第一个模型“龙虾脆弱性”评估了相对于高排放场景(RCP 8.5)的海洋模型(RCP 8.5),评估了龙虾温度阈值,对于2055年,相对于上库存参考(USR)值(USR)值(cpue)的捕获量(CPUE)。第二个模型,“龙虾收获”,包括收割机的脆弱性,收获活动和捕鱼基础设施。包括暴露的指标,由于天气恶劣和捕捞损失的趋势感知,捕鱼日损失。敏感性指标包括捕鱼基础设施,渔业管理灵活性,财务弹性;自适应能力指标包括渔业灵活性,个人灵活性以及对气候风险的看法。“龙虾收获”模型中大多数度量的数据是通过对新斯科舍省水域捕鱼的289名龙虾收割机的面对面采访来收集的。LFA 25、28和35的反应不足,因此在“龙虾收获”模型中未评估这些响应。两种模型均合并以估计省龙虾渔业的气候变化脆弱性。在“龙虾脆弱性”模型下,预计在2055个月内的平均底部和表面温度保留在最佳温度阈值之内,除了LFA 25和LFA 26A外,少年可能会暴露于亚地区温度下。所有LFA的库存状况都被认为是健康的,许多LFA的CPUE是USR的两倍。这导致了该省LFAS龙虾的脆弱性低下。在“龙虾收获”模型下,由于天气恶劣而造成的捕鱼日在34和33的南部最大,几乎有3个符合条件的钓鱼日丢失了,并且认为这种趋势正在增加。LFA位于布雷顿开普省的LFA和诺森伯兰海峡的26A损失的天数不到10%。这导致了整个省的广泛曝光分数。灵敏度和适应能力指数的多样性较小。虽然西南部和布雷顿角部分的码头修复有一些优先区域,但龙虾收集灵敏度指标在LFA中表现出中度或中等较高的脆弱性。同样,自适应能力指标表明全省中等脆弱性,但LFA 34具有适度的脆弱性。尽管有一些通用的度量趋势,但单个LFA中的龙虾收割机之间的反应也有很大差异。
储能设备需要频繁的电池充电或更换。尽管便携式能源存储一直在为移动信息时代提供巨大的成功,但它本身将无法为物联网的新时代提供动力。另外,它是为分布式物联网网络的每个电子传感节点提供功率的有前途的解决方案,并从其工作环境中获得了分布式能量。2然而,包括风,太阳能,振动和机械的分布式可再生能源通常不稳定,并且可能随时间,天气和位置而变化。因此,必须集成能源搭配和能源存储设备。一方面,可以节省能量收割机产生的不稳定电力,并积累以在一定时期内提供稳定的电源;另一方面,如果储能设备被能源收获者完全补偿,则可能不需要充电或更换。自充电电力系统(SCPS)是指与能源收集和能源存储设备集成的电源设备。3
已经提出了不同的基于Wi-Fi的无线应用程序,从日常活动识别到生命体征监测。尽管具有显着的感知精度,但高能量的吸引力和对定制硬件修改的需求阻碍了现有传感解决方案的广泛部署。在本文中,我们提出了基于射频(RF)能量收集的节能无线传感解决方案Rehsense。不是依靠渴望耗电的Wi-Fi接收器,而是利用RF能量收割机作为传感器,并利用从环境Wi-Fi信号收获的电压信号来同时进行上下文感测和能量收获。我们使用商业货架(COTS)RF Energy Harvester设计和实施Rehsense。对三个细粒无线传感任务的广泛评估(即,呼吸监测,人类活动识别和手势识别)表明,Rehsense可以通过传统的基于Wi-Fi-fi-fi-fi-fi-dive的溶液实现可比的感测精度,同时适应不同的感应环境,从而减少传感的功耗。7%,最多收获4。RF能量的5 MW电源。RF能量的5 MW电源。