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World File Search System系统集成
会议论文集 智能系统集成 2021 年 4 月 27 日至 29 日
过去几年，深度神经网络 (DNN) 已成为人工智能的主导子领域。机器学习 (ML) 框架（如 TensorFlow [10]）有助于在高抽象级别上设计更强大的神经网络，从而实现新的架构和网络拓扑。FPGA 甚至 ASIC 被证明是加速 DNN 推理的有前途的后端设备，可提供良好的吞吐量和延迟，同时通过多种优化技术解决硬件资源有限的挑战。然而，手工设计这些设计是一项非常耗时的任务，因为 DNN 模型及其工作负载会不断变化，即使对于即将到来的高级综合 (HLS) 领域也是如此。为了弥补生产力方面的差距，已经引入了许多框架，从高级网络描述开始，自动为 FPGA 板 [3-5] 和 ASIC [3] 生成优化的硬件实现。已发布的结果表明，这些框架在性能、延迟和能效方面能够超越最先进的加速器，甚至超越基于 GPU 和 TPU 的解决方案 [3]。本文首先简要概述了最近提出的一小部分框架解决方案，并深入了解了它们的方法。这些框架中的每一个都根据其方法和优化技术定义了一个单独的设计空间。它们大多数自动化设计空间探索 (DSE) 的支柱是专门的预测工具或分析模型，用于估计参数选择将如何影响早期设计阶段的整体性能、能耗或后期硬件系统的面积。提出的结果表明，与实际硬件实现相比，这些预测可以实现可靠的准确性 [3,5]，从而有效地选择最佳设计候选方案。在设计周期的早期获取这些信息至关重要
可编程实验室电源直接从制造商那里直接从您的标准解决方案，系统集成和客户SPE
设置电压并读取，创建和上传脚本，运行序列，配置Pro Tection模式，设置限制，控制主/从操作以及管理多个DE VICE，包括精确的光伏（PV）仿真，允许用户基于Solar Celles的行为，以建模太阳能电池的行为（VOC，ISC，ISC，VOC，ISC，VMPP，IMPP，IMPP）。这使其非常适合在可再生能源领域进行测试和模拟。
Ichigo 的 PROPERA AI 酒店收益管理系统与 ALMEX 的酒店物业管理系统进行系统集成
PROPERA 是 Ichigo 开发的酒店收入管理系统，该系统使用人工智能 (AI) 来驱动动态定价算法，计算酒店客房的最佳价格，从而最大限度地提高酒店运营商的收入。PROPERA 基于人工智能的动态定价可以通过机器学习分析过去的数据并提前 365 天计算出最佳酒店客房价格，从而应对市场变化。
DoDI 5000.95，“国防采购中的人机系统集成”，2022 年 4 月 1 日生效
第 3 部分：HSI 程序 ................................................................................................................................ 6 3.1. 一般规定 ................................................................................................................................ 6 3.2. HSI 规划 ................................................................................................................................ 6 3.3. 人为因素工程 (HFE) 领域 ............................................................................................. 7 3.4. 人员领域 ............................................................................................................................. 8 3.5. 居住性领域 ............................................................................................................................. 9 3.6. 人力领域 ............................................................................................................................. 9 3.7. 培训领域 ............................................................................................................................. 10 3.8. 安全和职业健康 (SOH) 领域 ............................................................................................. 11 3.9. 部队防护和生存能力 (FP&S) 领域 ............................................................................................. 11
通过微电网实现企业间交换、分布式可再生能源发电和电池储能系统集成，实现能源共生
政策制定者和企业家都意识到，减少能源浪费和利用不足是真正促进绿色转型的必要条件。然而，中小企业通常会遇到技术和巨大的资金限制。他们无法同时盈利、降低能源敏感性和减少排放。工业区既是财富的来源，也是温室气体 (GHG) 排放的来源。生态工业园区 (EIP) 提供了一种合适的策略来缓解各种组织之间的共生交换。来自大型能源自主公司的剩余电力将成为更脆弱的公司的新投入。这种类型的区域具有挑战性，它可以提供一个未开发的合作、投资可再生能源和结成联盟的机会。为了更好地利用工业区未充分利用的能源，必须探索能源共生 (ES)，即基于能源的工业共生视角。本研究提出了一个原创的混合整数线性规划 (MILP) 优化模型，旨在识别可能的企业间交换，并在一年模拟期内引入基于微电网的分布式可再生能源发电机 (DREG) 和电池储能系统 (BESS) 支持。该模型同时针对经济和生态目标。本文比较了两个案例研究，一个有电池支持，一个没有。使用案例研究测试了优化模型，发现通过促进工业区中小企业之间的共生交换，可以提高能源效率（节省 43.46% 的能源成本）并减少温室气体排放（减少 84.59% 的温室气体）。加入 BESS 支持进一步增强了该模型利用绿色能源和回收能源的能力。这些发现对于寻求转向更可持续能源实践的政策制定者、企业家和中小企业具有重要意义。未来的工作可以探索 MILP 优化模型在其他情况下的适用性以及将该模型扩展到更大工业区的潜力。
亚音单一AFT引擎（SUSAN）系统集成分析与未来飞机尺寸工具（FAST）
NASA提出了亚音速单尾电动发动机概念（SUSAN），以满足对电气化飞机设计的不断增长的需求，这有可能将CO 2排放量减少50％并限制航空的环境影响。苏珊的推进系统由一台涡轮扇发动机和16个分布式电动推进器组成。它被设计为一种商业运输，可容纳180名乘客有效载荷，载有2,500海里，同时以0.785的马赫和37,000英尺的速度巡航Susan的设计包括多种高级技术，例如具有边界层摄入，分布式电气推进系统的单个AFT发动机，以及几个州立电动电动子系统。本文整合了在单个建模和仿真环境中为苏珊开发的各种技术和方法。Susan是使用密歇根大学开发的未来飞机尺寸工具（快速）建模的。使用飞机规格和从文献中收集的设计任务概况，快速评估Susan及其集成技术的系统级别的可行性和性能。引入了其他推进系统和BLI模型，以将Susan的先进技术纳入其设计中。由此产生的Susan型号的MTOW为189,394 lbm，OEW为117,460 lbm，设计任务为30,701 lbm的预测块燃料燃烧。Susan模型的高升力比为20.49，鼓励进一步研究这些高级技术如何降低对控制表面尺寸的依赖并提高飞机总体上的效率。快速预测AFT发动机0.4372 lbm/（LBF·HR）的巡航TSFC，其中包括BLI技术的效果。
航空航天能力手册 - 克兰菲尔德大学
数字航空特定应用领域的独立研究项目具有加速技术进步的优势，但它们往往不考虑系统集成挑战，而这些挑战往往会阻碍其实际的市场应用。该领域需要以系统集成方法为核心的研究和技术开发——无论系统涉及技术控制和数据交换、运营管理还是商业环境本身。通过采用系统集成重点，数字航空具有巨大的潜力来支持未来航空运输的发展。
旋翼机断电缓解：技术和培训
4.6.1.1 能力 4-25 4.6.1.2 优势 4-25 4.6.1.3 局限性 4-26 4.6.1.4 系统成熟度 4-26 4.6.1.5 系统集成问题 4-26 4.6.1.6 所需子系统 4-26 4.6.1.7 人为因素 4-26 4.6.2 直升机操作主动侧杆的触觉提示 4-26 4.6.2.1 能力 4-27 4.6.2.2 优势 4-28 4.6.2.3 局限性 4-28 4.6.2.4 系统成熟度 4-28 4.6.2.5 系统集成问题 4-28 4.6.2.6 所需子系统 4-28 4.6.2.7人为因素 4-28 4.6.3 Dimensional Audio 4-28 4.6.3.1 能力 4-28 4.6.3.2 优势 4-29 4.6.3.3 局限性 4-29 4.6.3.4 系统成熟度 4-29 4.6.3.5 系统集成问题 4-29 4.6.3.6 所需子系统 4-29 4.3.6.7 人为因素 4-29 4.6.4 平视显示器 4-29 4.6.4.1 能力 4-29 4.6.4.2 优势 4-30 4.6.4.3 局限性 4-30 4.6.4.4 系统成熟度 4-30 4.6.4.5 系统集成问题 4-30 4.6.4.6 所需子系统4.6.4.7 人为因素 4-31 4.6.5 头盔瞄准具和显示器 (HMSD) 4-31 4.6.5.1 能力 4-31 4.6.5.2 优势 4-31 4.6.5.3 局限性 4-31 4.6.5.4 系统成熟度 4-31 4.6.5.5 系统集成问题 4-31 4.6.5.6 所需子系统 4-31 4.6.5.7 人为因素 4-32 4.6.6 能力和局限性总结 4-32
安全要求的立方体设计
项目成员和学生经验：任务分析系统设计系统开发组件采购组件开发系统集成系统集成板软件 /算法开发地面验证地面环境测试地面环境测试安全审查，安全审查卫星交付和启动地面站安装地面安装
缅因州交通部：DBE 企业列表
Edward J. Odom, IV 建筑管理、电力和通信传输线、电缆拼接、电气或光纤、计算机和网络电缆安装、电子控制安装和服务、电子控制系统安装、光缆（传输线除外）安装、报刊经销商和报摊、新闻经销商、卫星电信经销商、计算机系统设计服务、计算机系统集成分析和设计服务、计算机系统集成