XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System环境参数
LiDAR 用于考古研究和研究...
例如中美洲和东南亚，那里的景观既没有很长的文字历史深度，也没有对正在研究的特定空间参数的详细了解。在热带地区，LiDAR 极大地改变了人们对未知景观的看法，有助于记录人类活动和热带城市化的定居点和空间参数。因此，LiDAR 对考古数据的关注点、应用和影响在世界不同地区存在显著差异。在温带地区，LiDAR 通常用于关注历史上已知或已确定的特定特征或区域，而在热带地区，LiDAR 用于了解古代景观中大量未记录的定居点分布。LiDAR 不仅在考古解释方面取得了进展，而且考古学家对它的使用也改变了 LiDAR 的收集和随后分析方式，试图最大限度地解释不同的环境参数。
D2.3 - 未来系统操作模式的定义 - Clereco
在 CLERECO 项目工作包 2 (WP2) 下的工作描述 (DoW) 中。本文档旨在列出嵌入式系统 (ES) 以及通用 (GP) 和高性能计算 (HPC) 系统的典型操作模式。操作模式的分类是根据 ES 和 GP/HPC 系统的典型应用场景/环境进行的，从与这些领域相关的各个工业部门的角度来看。操作模式的定义包括定义各种环境参数的范围，例如温度、压力、振动、电磁噪声、灰尘等。因此，每种操作模式都定义了一组与典型应用场景相关的特定环境参数，既适用于 ES 也适用于 GP/HPC 世界。必须注意的是，此操作模式定义/分类仅在本可交付成果（或 WP2）的背景下有效。因此，在其他 WP/交付物中，操作模式可能指系统（ES 或 GP/HPC）运行的状态，例如启动、待机、故障、安全、关闭等。
耦合仿真和加速退化模型的可靠性评估：应用于电压调节器
本文根据低压差稳压器的行为，演示了如何使用数值模拟数据，基于加速退化测试数据进行可靠性性能评估。该稳压器采用 Cadence Virtuoso 软件和 180 nm AMS CMOS 技术设计，并通过模拟评估其输出电压随温度和输入电压的变化。输出电压退化数据是根据环境参数（输入电压和温度）约束生成的，这使得我们能够利用数值模拟模型和所提出的退化模型定义加速条件下的故障阈值。采用退化路径模型确定指定故障标准（5%）下的伪故障时间。然后，我们推导出加速度定律模型，通过执行最大似然估计法来估计可靠性模型参数，不仅可以分析，还可以预测不同电压和温度应力条件下稳压器的寿命数据分布。
量子计算中的微波
图2。量子基础知识。（a）量子由两个量子状态组成| 0⟩和| 1⟩具有能量差e。（b）当在ω01= e /ℏ时共鸣时，可以在|之间驱动量子状态。 0⟩和| 1⟩，包括|的线性组合0⟩和| 1⟩。（c）在CW谐振驾驶下，Qubit状态发生所谓的Rabi振荡，其中概率| α0| 2和| α1| 2随着时间的及时进化。（d）在频率ω01（噪声温度t b，阻抗z b）偶联质量因子q处耦合到频率质量因子q在时间尺度t 1上导致量子状态转变。如果k b t b≪ω01，这些过渡将由|占主导地位。 1⟩→| 0⟩过程。（e）如果可以通过环境参数λ移动量子频率（例如，磁场），λ中的闪光在ω01中引起浮动，从而在时间尺度Tφ上删除了量子状态。
信一种用于太阳能光伏储能应用的新型优化控制系统架构
摘要 针对光伏储能系统高效充电应用需求，提出一种新型光伏储能应用控制系统架构，根据光伏输出的实时发电数据动态调整系统工作状态，实现在不同环境参数下分层组合运行模式及运行状态变化，并提出相应算法实现高效控制。与常规控制系统架构相比，所开发的电路可实现高效光伏充电及多模式灵活应用。通过实现实验样机并得出测试结果，验证了所提系统的有效性及优越性，为光伏储能系统的应用提供了新的思路和参考。 关键词：光伏储能，控制系统架构，多模式灵活应用，高效充电 分类：功率器件与电路
原位监测揭示了人类多能干细胞培养的细胞环境不稳定性
哺乳动物细胞培养物是生物医学研究中的基石资源，但是已发表的实验的结果通常会遇到可重复性的挑战。这导致着眼于细胞培养条件对细胞反应的影响和实验发现的可重复性。在这里，我们频繁地对溶解的O 2和CO 2进行了光学传感器斑点和CO 2进行原位监测，并在三种广泛使用的人类体细胞和多能干细胞系的标准批次培养物中对细胞增殖和中pH的同时评估。我们整理了来自文献的数据，以证明标准细胞培养物始终表现出环境不稳定性，这表明这可能是影响实验发现的普遍问题。我们的结果表明，在标准批次培养期间，体外细胞培养物始终经历大量的环境参数。这些发现应促进进一步的努力，以增加实验结果与体内生理学的相关性并增强可重复性。
字母是一种新的优化控制系统架构，用于太阳能光伏储能应用
抽象针对太阳能光伏（PV）储能系统的高效率充电应用要求，预先发送了用于太阳能光伏的新型控制系统体系结构。系统根据太阳能光伏输出的实时发电数据动态调整其工作状态，从而在应用不同的环境参数时实现层次结合的操作模式和操作状态变化。另外，提出了辅助算法以实现有效的控制。与传统的控制系统体系结构相比，开发的电路可以实现高效率太阳能充电和多模式浮动应用。实施了实验原型，并得出了测试结果，以验证拟议系统的效果和优越性，该系统为应用光伏储能系统的应用提供了新的思想和参考。关键字：太阳能光伏能量存储，控制系统体系结构，多模式浮动应用，高效率充电分类：电源设备和电路
寒区研究与工程实验室
是一个公认的事实，即地面的状态是由下降的太阳能和IR助焊剂在很大程度上驱动的。模型为预测地面的状态而开发的模型急剧取决于这些通量的初始化。当无法使用测量的太阳能和红外通量时，必须计算它们。我们已经比较了使用不同太阳通量初始化方案进行的热模型计算的接地温度。这些初始化方案使用了在智能武器可操作性增强（SWOE）野外程序中测量的太阳通量值，并从半经验模型（Shapiro的模型），平面平行模型（Modtran）和ARL的AIM（大气照明模块）模型中计算出的太阳通量值。我们研究了表面温度对不同太阳通量初始化方案的响应，而所有其他环境参数均保持恒定。我们发现，对于晴朗的天空，所有方案都产生了几乎相同的表面温度。对于部分多云和多云的天空，只有AIM模型才能模仿测得的太阳通量观察到的空间变异性。云场景仿真模型（CSSM）用于确定云的空间变异性。然后使用AIM使用云分布来产生表面太阳负荷的变化。cssm还具有在短时间内在云场中产生时间变化的能力。因此，可以使用CSSM并旨在在太阳负载中产生时间和空间变化。诸如AIM之类的模型经常承担巨大的计算负担。为了减轻与目标相关的计算负担，我们已经实施了几个新的程序。用于预测地面状态的分布式能量预算模型需要分布式环境参数才能初始化。这些参数中的许多可以从中尺度模型中获得，例如MM5或与IMET等程序相关的数据库。，据我们所知，这些模型或程序都没有提供分布式的太阳能或红外通量，这是能源预算模型的关键初始化参数。诸如与CSSM相关的AIM，或为此而言，任何提供有关大气条件的空间和时间分布信息的模型，都可以用于提供辐射通量的空间和时间分布。
智能建筑中光照强度和生产力的评估——案例研究
摘要。本文重点关注重要元素，即工作站的适当照明条件和主观生产力评估，这些因素与室内环境参数有关，并以凯尔采工业大学智能建筑“Energis”的学生为例，进行了一项实验研究。一组志愿者完成了关于他们在一年中不同时间对演讲厅照明条件的主观感受的问卷调查，并评估了他们当前的生产力。使用高精度微气候计对照度进行了精确的物理测量。将房间用户的陈述与测量结果进行比较，可以得出有关智能建筑中与照明相关的条件以及工作环境对房间用户生产力的影响的结论。这些研究结果为现代智能建筑的照明条件提供了宝贵的信息，这些建筑在世界各地越来越普遍，用于各种用途，例如办公、教育和其他公共建筑，以便可以使用适当的室内条件来优化生产力和效率。
利用实时数据对洪水易发地区进行洪水监测和减灾的智能农业系统
摘要 - 本研究提出了一种解决方案，以改进使用传感器监测相关环境参数的系统，以减轻洪水灾害。传感器用于收集有关农场洪水情况的数据。收集的数据经过分类模型的训练，以启动太阳能水泵，减轻洪水易发地区的洪水事件。该系统帮助农民监测与农业作业和洪水相关的实时环境参数，包括土壤湿度水平、水位和附近为农场供水的运河的水流速度。为了减少洪水损失，该系统协助排出多余的水，防止农作物长时间被淹没。这些设备设计为使用太阳能电力，因此该系统实际上用于难以安装电线的户外。实验结果表明，部署的传感器传感数据是准确的。生成的预测模型在无洪水、轻度洪水和严重洪水的情况下分别给出了 1.0、0.97 和 0.93 F-1 分数的高性能。