XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System浮动
RFP_浮动海上风能开发.docx
与州政府机构代表反复沟通，以确定这些优先事项并制定具体的研究目标。资助项目直接针对这些研究目标中的一个或多个。SSINP 资助指南可在 COAST 网站上找到，其中阐明了资助计划的基本目的，概述了计划限制（例如资格要求和奖励条件），描述了资金的管理方式，并描述了申请所需的组成部分。在考虑您申请该计划时，请务必仔细阅读资助指南。资助指南以引用的方式纳入本征求建议书 (RFP)。加州海洋资助学院计划 (CASG) 是本 RFP 的资助合作伙伴。CASG 是一个由联邦政府资助的大学附属组织，通过研究资助、奖学金、推广计划以及通信和外展为整个加州的应用海洋和沿海科学提供支持。CASG 的使命是提供所需的信息、工具、培训和关系，以帮助加州保护我们的沿海和海洋环境并实现可持续繁荣。海上风能背景
EDF 可再生能源公司迈向商业规模浮动风电场的途径
EDFR 能为其日本合作伙伴带来什么 从建设/运营和维护中吸取的经验和教训 从 PGL 的开发和建设阶段吸取的经验 技术专业知识，评估和选择最合适的技术组合（风力发电机组、浮子、锚定……） 在示范浮动风电项目上进行合作 运营和维护优化
浮动能源社区的动态电价和灵活性营销 Schoonschip
弗劳恩霍夫应用研究促进协会总部位于德国，是全球领先的应用研究组织。该协会专注于面向未来的关键技术，并将研究成果应用于商业和工业，在创新过程中发挥着核心作用。作为创新发展和科学卓越的指南和推动力，该协会帮助塑造我们的社会和未来。该组织成立于 1949 年，目前在德国运营 76 个研究所和研究机构。超过 30,000 名员工，其中大多数接受过自然科学或工程学培训，每年的研究经费达 29 亿欧元。合同研究占这一总额的 25 亿欧元。
浮动光伏强烈降低水温
浮动光伏（FPV），安装在淡水生态系统（例如湖泊）中的浮动结构上的太阳能电池板代表了一种旨在脱碳能源领域的可再生技术。但是，仍然缺乏对其环境影响的强大经验评估。，我们使用了在生态系统水平上复制的前对照 - 对照障碍的设计（n = 6个湖泊：三个具有FPV的湖泊，而不是三个非FPV湖）来确定FPV在三年内对水温的全球影响，并允许从自然变异性中隔离FPV效应。总体而言，我们发现FPV的存在强烈降低了年水温（平均为1.2℃）。FPV诱导的水温降低随空气温度显着增加，并且在季节之间有所不同，并且在春季和夏季的一年中最温暖的日子内观察到更强的降低（最多3℃）。此外，在未覆盖的湖泊区域，水温的降低也会发生。在气候变暖的背景下，夏季的水温降低可以使淡水生物有益，但是这些好处可能会因其他负面影响（例如溶解氧气的降低和C周期中的修饰，包括温室气体的发射）来抵消。因此，仍然需要评估FPV对淡水生物多样性和生态系统功能的级联影响。
分析SST，叶绿素-A和营养浮动
一种被称为“乳白色海”的现象，这一事件首次出现在爪哇南部的海洋中，具有生物发光能力的海洋微生物。本研究旨在分析事件期间的环境状况。本研究使用了几个开放的门户数据，特别是2018年7月30日，2019年6月30日和2019年7月4日。结果显示了海面温度（SST）与叶绿素a的浓度之间的相关性。8月1日，叶绿素a的最大浓度在0.1-1.5mg/ m -3之间，随后由于SST的降低而下降和8月4日的下降。在爪哇南海发现了几种涡流和上升流。但是，海岸线部分仅在2019年7月31日至2019年8月2日可见，并于2019年8月3日褪色。印度洋东部的海洋电流系统代表了叶绿素A分布和营养成分的关键因素。养分浓度，尤其是硝酸盐，在乳白色海上事件中波动，范围为0.01-0.02mmol/m³，显示有限的变化。在这段时间内，海面温度（SST）和叶绿素a的浓度与乳白色海面积周围的纳米浮游生物的丰度相关，牛奶海域范围为0至1mg/m³。乳白色现象主要是由SST降低和叶绿素A和纳米团体的浓度增加驱动的，并具有涡流和上升的催化剂。
TRANSPIRE：节能的TRANSprecision 浮动...
摘要 —近年来，粗粒度可重构架构 (CGRA) 加速器越来越多地部署在物联网 (IoT) 终端节点中。现代 CGRA 必须支持并有效加速整数和浮点 (FP) 运算。在本文中，我们提出了一种超低功耗可调精度 CGRA 架构模板，称为 TRANSprecision 浮点可编程架构 (TRANSPIRE)，及其支持整数和 FP 运算的相关编译流。TRANSPIRE 采用跨精度计算和多个单指令多数据 (SIMD) 来加速 FP 操作，同时提高能源效率。实验结果表明，TRANSPIRE 实现了最大 10.06 × 的性能提升并且消耗 12 .相对于基于 RISC-V 的 CPU，其能耗降低了 91 倍，并且具有支持 SIMD 样式矢量化和 FP 数据类型的增强型 ISA，同时执行近传感器计算和嵌入式机器学习的应用程序，面积开销仅为 1.25 倍。
USV-YOLO：用于检测环保无人容器表面浮动物体的算法
摘要 - 水资源是人类的基础。表面浮游物体的精确检测是环境保护无人机进行河流清洁操作的主要先决条件。针对当前目标检测算法在复杂场景和低特征识别能力下对水面上的小目标的不良适应性，本文提出了水表面流动物体检测算法USV-yolo，这实现了在内陆河流复杂条件下充电对象的准确识别和检测。最初，设计了一种新颖的C2F频道模块。它优化了特征信息的利用，并通过顺序融合和串联从瓶颈层发出的特征信息来提高检测浮动物体的准确性；其次，该设计介绍了GS-EVC模块，该模块通过合并GSCONV和SHUF-flof flof flof flof flof flof flof flof flof flof flof flopl oterations介绍了表面炉的原始特征信息的利用，增强了远程特征信息之间的依赖性，并增强了特征识别能力；最终，骨干网络中的标准卷积被全尺寸动态ODCONV代替。其中的加权注意机制可以适应复杂目标的特征提取，从而进一步提高了网络的检测精度。实验是在开源数据集（浮动waste-i和flow-img）上进行的，实验结果表明，本文中的USV-Yolo算法提高了平均检测精度，地图50和MAP 50-95，分别提高了4.3％和6.1％，比原始网络更好，这是其他经典的目标。
mikroC AI for ARM（浮动许可证）
mikroC AI for ARM 浮动许可证不绑定到单个计算机/用户。您不必为每个使用它的人购买编译器许可证。您拥有的许可证数量仅定义可以同时使用多少个编译器副本。适用于 Windows、Linux 或 MacOS 计算机。