XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System稳定系统
车辆光电 - Hensoldt
陀螺仪稳定系统如果没有稳定的潜望镜，主战坦克和装甲车辆在行驶过程中将很难发现目标。我们的高级版本使乘员组能够快速判断车辆周围环境并在移动中检测和攻击目标。它们采用基于陀螺仪的稳定机制，可以补偿运动和振动，从而在铺砌道路上甚至崎岖地形上以各种速度保持图像稳定。集成的热像仪可在白天、夜晚和恶劣天气条件下提供清晰的观察能力。机载激光器和连接的指挥和控制信息系统。
向专家学习
高级技术培训课程从空气制动培训结束的地方开始*。本课程涵盖高级安全系统和软件的操作和故障排除。主题包括防抱死制动系统 (ABS)、Bendix® ESP® 全稳定系统、Bendix® Wingman® Advanced™ – 碰撞缓解技术、AutoVue® – 车道偏离警告系统、我们的旗舰产品 Bendix® Wingman® Fusion™ 驾驶员辅助系统系列、SmarTire® 和 SmarTire Trailer-Link™ 轮胎压力监测系统 (TPMS) 等。课程时间包括 Bendix® 空气盘式制动器和电气诊断的深入、动手维护。制动和稳定性技术的进步使这成为高级技术人员的必修培训。
无人自主海上航行器的运动、操纵、定位和稳定综合模型
自主水下机器人执行运动和操纵任务，这肯定需要高精度定位。当前研究的主要目的是制定一个精确的位置稳定系统 PPSS，以确保机器人的位置稳定和正确的方向。PPSS 系统应独立于主驱动器运行。主驱动系统负责良好的导航。PPSS 系统具有单独的电动执行马达。电动驱动器允许机器人在浸没条件下工作并无人值守充电。本文介绍了 PPSS 系统的功能结构、整体算法的一些操作元素、用 Matlab 软件编写的仿真模型和示例仿真结果。通过仿真模型研究机器人在计划的航行过程中的运动
探险：人犬脑电图研究，英国剑桥
与非人类受试者合作带来了独特的挑战。蓝牙系统经常失去连接，延迟数据收集，这让我意识到实验的规划阶段和实际数据收集是非常不同的。当我们设计实验时，总会有一些我们无法预测的困难，这就是为什么灵活性和创造性也是心理学研究中不可或缺的技能。将 EEG 电极稳定在狗身上也成为一个重大问题，因为电极经常会因为狗的运动而脱落。经过多次尝试，我们能够使用皮带和宠物绷带开发出一种对狗既有效又安全的稳定系统。虽然最初的狗 EEG 系统不包括这些步骤，但我能够学习如何适应并创建独特的解决方案来解决我们研究中的问题。
智能电网的优势及最新进展
智能电网是公认的用于改善电力系统稳定性和损耗的技术。它鼓励提高电力供应的可靠性、效率和有效控制。然而，它是最近出版物的热门话题，研究人员对此的理解仍然有限。这篇评论工作旨在为初级研究人员提供见解和支持，因为这个主题需要多学科的背景知识。传统的电力传输系统和配电网络难以提供弹性性能和可靠的服务和实时数据。此外，智能电网是一种有前途的网络机动，一旦发生任何干扰，它就会利用分布式可再生能源发电机来稳定系统，而传统网络缺乏与可再生能源发电机或微电网集成的灵活性。这项综合工作旨在以连贯的方式映射以前的贡献，包括为对智能电网发展感兴趣的读者提供的规格、功能和基础知识。
多重人格、改变状态和...
意识的一种新技术模型是计算机生成的虚拟现实。通过佩戴包含彩色电视机和耳机的护目镜，计算机可以控制人的主要感官输入，将其与传感器跟踪的实际身体运动相协调，为“旅行者”提供可以与虚拟物体交互的虚拟身体。不止一个人可以进入同一个虚拟现实并与那里的其他旅行者互动。有了心理认同，虚拟现实可以很快成为几乎完全的现实。讨论了建筑等应用的发展。当代神经学和心理学表明，我们已经生活在一个或多个由神经和心理过程产生的内部虚拟现实中。这些内部虚拟现实的稳定模式、稳定系统构成了意识状态、我们的普通人格和多重人格。计算机生成的虚拟现实为开发诊断、归纳、心理治疗和训练技术提供了有趣的可能性，这些技术可以扩展和补充现有的技术。
绿色电力岛计划
混合岛计划旨在通过混合发电与柴油发电机、蓄电池和电网稳定系统相结合，实现稳定的电力供应，以补偿可再生能源因天气而产生的波动，同时根据太平洋岛国设定的目标加速可再生能源的采用。该计划的概念是创建一个框架，允许在一个国家或地区内维护和管理混合发电系统。为实现这一目标，该计划结合了太阳能、水力发电和其他可再生能源发电设施，并通过金融合作以及该计划提供的人员培训和组织结构等技术合作开发这些设施，并在太平洋岛国推广，这些设施对可持续发展产生了影响。这些合作形式是绿色电力岛计划的基础。其中一项举措是“太平洋岛国混合发电系统引入项目”发挥的重要作用，这是一个区域项目，不仅针对单个国家，而且针对整个地区。这提高了柴油和太阳能发电系统的运行和管理能力。
并网光伏与混合储能系统的电源管理方案
摘要 — 可再生能源 (RES) 在配电系统中的渗透对现有电力系统的可靠和安全运行构成了挑战。可持续能源的零星特性以及随机负载变化极大地影响了系统的电能质量和稳定性。因此，需要具有高能量和高功率处理能力的存储系统在微电网中共存。本文针对与超级电容器和电池混合存储相结合的并网光伏系统设计了一种高效的能量管理结构。组合的超级电容器和电池存储系统可控制平均和瞬时功率变化，从而快速控制直流母线电压，即稳定系统并有助于实现光伏功率平滑。通过检查电池的充电状态 (SOC) 来实现电网和电池之间的平均功率分配，并提出了一种有效且高效的能量管理方案。此外，使用超级电容器可在发电功率和负载需求出现意外差异时减轻电池系统的电流压力。模拟研究证实了所提出的能源管理方案的性能和功效。
调整多稳定结构的属性...
多稳定元素通常用于设计可构造和自适应结构，因为它们可以响应变化的负载，同时允许自锁定能力，从而实现大型且可逆的形状变化。但是，现有的多稳定结构具有取决于其初始设计的属性，并且不能量身定制后制作。在这里，提出了一种新型的设计方法，该方法将多稳定结构与双向形状的记忆聚合物相结合。通过利用双轴应变条件下的单向和双向形状记忆效应，结构可以重新编程其3D形状，熊载荷和自我活性。结果表明，可以按照用户的需要调整结构的形状和态度，并且可以在命令上抑制或激活多稳定性。与常规的多稳定系统相比，多稳定性的控制可阻止结构的不希望捕捉，并具有更高的负载能力。提出的方法可能会增加现有多稳定概念功能的可能性，从而可能实现高度适应性的机械结构的潜力，这些机械结构可以在单声道和多稳定性之间可逆地切换，并且可以响应温度变化而经历形状变化。
公告项目和研讨会
技术进步，尤其是计算能力的持续增加以及高性能硬件的发展导致机器学习（ML）和增强学习（RL）的意义越来越大。人工智能（AI）的快速进步正在为各个领域的创新应用开放新的可能性 - 从机器人技术和自主控制到复杂过程的优化。该项目的目标是研究强化学习控制不稳定系统的潜力。将开发和训练一种无模型的RL算法，以有效地稳定系统。除了配置神经网络外，还将考虑各种RL算法和代理类型来确定最佳控制策略。将进行模拟和现实世界实验，以验证这些方法的实际适用性。该项目的一个关键方面是将基于RL的控制方法与经典控制理论的既定技术进行比较，例如线性二次调节器（LQR）和模型预测控制（MPC）。最终评估将基于相关的关键绩效指标（KPI），包括通过模拟和实验进行机电一体化实验室中的真实测试设置进行评估，包括收敛速度，控制质量，稳定性和概括能力。