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DST-IIT 坎普尔综合清洁能源材料...
随着可再生能源生产越来越受关注，硅基太阳能光伏技术作为一种潜在的可持续能源生产方法正受到越来越多的关注。然而，硅基太阳能电池制造是一种非常耗能且复杂的技术，这使得太阳能电池组件成本高昂。钙钛矿在硅技术上占据上风，因为它采用溶液处理方法，效率可与硅电池相媲美，同时使用成本效益高且简便的合成和制造技术。钙钛矿的环境稳定性是商业化的最大障碍，DST-IIT 坎普尔综合清洁能源材料加速平台材料中心将制定新战略，以提高钙钛矿太阳能电池商业化的稳定性和性能。印度尤其具有将太阳能技术与智能能源管理系统相结合的巨大潜力，这将减少传统能源的使用。因此，该中心的目标之一是设计和开发用于太阳能热系统的性能材料，以及用于节能建筑的隔热砖和智能窗户。这种具有成本效益且适销对路的建筑集成技术可以促进印度工业进入相应市场，符合印度中央政府的“印度制造”、“印度创新”和“自力更生印度”倡议。
通过到达方向验证 ADS-B 定位...
在过去的几十年中，空中交通量显著增加。空中交通管制 (ATC) 需要仔细协调高交通负荷，以满足严格的安全要求。为了提供高质量的 ATC，其运营商依赖于雷达传感器收集的信息。经典的主监视雷达 (PSR) 方法需要大量昂贵且耗能的地面站。为了减少主雷达站的数量，ATC 组织评估了非依赖性使用二次监视雷达 (SSR) 应答器进行飞机定位。自动相关监视广播 (ADS-B) 基于 SSR 模式 S 协议。与常规 SSR 系统不同，SSR 系统主要根据地面站的事先请求广播无线电报，而 ADS-B 使用基于 Aloha 协议随机触发的自发应答器广播。ADS-B 不仅提供高度和身份信息，还传输机载导航系统收集的运载飞机位置信息。此外，还提供地速、航向和许多其他信息。随着配备 ADS-B 的飞机数量不断增加（目前配备 S 模式的飞机中有 65% [1]），该系统在为 ATC 显示器提供信息方面越来越有吸引力。根据实地研究 [2]，大多数 ADS-B 应答器都在广播可靠的定位信息，其中位置的均方根误差 (RMSE)
SamurAI：具有事件驱动唤醒和嵌入式 ML 加速功能的多功能物联网节点
摘要 — 现在，物联网应用需要增强识别和自适应等功能。虽然物联网节点功耗是这些应用的主要关注点，但由于通过无线网络连续传输传感器或图像数据，基于云的处理变得难以为继。因此，应在物联网节点中集成优化的 ML 功能和数据传输。此外，物联网应用在零星数据记录和耗能数据处理（例如图像分类）之间左右为难。因此，节点的多功能性是解决这种多样化能源和处理需求的关键。本文介绍了 SamurAI，这是一种多功能物联网节点，它通过利用两个片上子系统来弥补处理和能源方面的差距：低功耗、无时钟、事件驱动的始终响应 (AR) 部分和节能的按需 (OD) 部分。 AR 包含一个 1.7MOPS 事件驱动的异步唤醒控制器 (WuC)，唤醒时间为 207ns，针对零星计算进行了优化，而 OD 结合了深度睡眠 RISC-V CPU 和 1.3TOPS/W 机器学习 (ML)，可执行高达 36GOPS 的更复杂任务。这种架构分区实现了同类最佳的多功能性指标，例如峰值性能与空闲功率比。在应用分类场景中，它展示了系统功率增益，与基于云的处理相比高达 3.5 倍，从而延长了电池寿命。
可重构大规模神经形态系统的分层网络连接和分区
我们提出了一种高效且可扩展的分区方法，用于将具有局部密集和全局稀疏连接的大规模神经网络模型映射到可重构的神经形态硬件上。计算效率的可扩展性，即实际计算所花费的时间，在超大型网络中仍然是一个巨大的挑战。大多数分区算法还难以解决网络工作负载的可扩展性问题，即寻找全局最优分区并有效地映射到硬件上。由于通信被视为此类分布式处理中最耗能和最耗时的部分，因此分区框架针对计算平衡、内存高效的并行处理进行了优化，目标是低延迟执行和密集的突触存储，并尽量减少跨各个计算核心的路由。我们展示了高度可扩展且高效的分区，用于连接感知和分层地址事件路由资源优化的映射，与随机平衡分配相比，递归地显着减少了总通信量。我们展示了我们在具有不同稀疏度和扇出度的合成网络、小世界网络、前馈网络和果蝇大脑半脑连接组重建方面的成果。我们的方法和实际结果的结合表明，这是一条有希望扩展到超大规模网络和可扩展硬件感知分区的途径。
使用间接太阳能烘干机对香蕉切片的干燥参数进行预后分析的高级机器学习开发
在这项研究中，使用了极端梯度提升（XGBoost）和光梯度提升（LightGBM）al-gorithms用间接太阳能干燥机的香蕉切片的干燥特性进行模型。建立了自变量（温度，水分，产品类型，水流量和产品质量）与因变量（能源消耗和降低）之间的关系。用于耗能，XGBoost在训练过程中以0.9957的r 2为0.9957，在测试过程中表现出优异的表现，在训练期间的最小MSE为0.0034，在训练期间为0.0008，在测试阶段表明高预测性获得率和低错误率。相反，LGBM显示较低的R 2值（0.9061训练，0.8809测试）和较高的MSE在训练过程中的MSE为0.0747，在测试过程中0.0337显示了0.0337，反映了较差的表现。同样，对于收缩预测，XGBOOST优于LGBM，较高的R 2（0.9887训练，0.9975测试）和较低的MSE（0.2527培训，0.4878测试）证明了LGBM。统计数据表明，XGBoost定期胜过LightGBM。基于游戏理论的Shapley功能表明，温度和产品类型是能源消耗模型的最具影响力的特征。这些发现说明了XGBoost和LightGBM模型在食品干燥操作中的实际适用性，以优化干燥调节，提高产品质量并降低能耗。
强生公司力争在 2000 年前实施最佳实践
强生公司是全球最全面的医疗保健产品制造商。强生公司采用分散管理理念，全球 188 家运营公司独立运营。尽管强生公司不是一家能源密集型公司，但我们自 1972 年以来就有一个协调的能源计划。然而，在 20 世纪 90 年代，由于能源使用和污染之间的联系，公司重新关注能源问题，并制定了一些非常积极的节能目标，这些目标将于 2000 年底完成。为了帮助运营公司实现这些目标，我们制定了一套全面的最佳实践。它们涵盖了所有设施的耗能设备和维护实践。参考资料包括强生公司全球各地的设施完成的项目、美国政府多个自愿计划的最佳实践以及顾问和工程公司的建议。最终产品现在正在全球范围内用于衡量我们的进展。为了确保这些最佳实践既融入新建筑，也融入我们现有的设施，我们开发了“新设施设计标准”，其格式便于建筑/工程公司使用。我们最初在两个改造试点和两座新建筑中验证了最佳实践。它们都实现了显著的节能效果。截至 1999 年 4 月，我们已在美国和波多黎各的 96 家工厂完成了 62% 的最佳实践~
用于储存工业余热的钻孔热能存储系统：性能评估和建模
钻孔储热系统利用附近的多个钻孔将能量直接储存在地下，热载体（通常是水）在钻孔中循环。到目前为止，以输送热量为目的的钻孔储热主要用于储存太阳能热能。然后，钻孔储热被纳入太阳能供暖系统，用于为单个住宅区供暖，以减少太阳辐射和供暖需求之间的季节性不匹配，并增加供暖系统中太阳能的比例。对于这种钻孔热存储应用，存储的能量可以通过太阳能集热器表面的大小来控制。然而，对于工业钻孔储热应用，可储存的能量取决于设施中可用的多余热量。此外，一个行业通常有几种耗能过程，由于操作随时间变化以及产生热量的不同质量，需要对哪些过程应集成到热回收系统中以及如何设计钻孔储热本身进行选择。此外，计算工业设施中可供储存的热量时，需要对储存过程中要包括的各个热流进行测量数据，这意味着，对于工业钻孔储热应用，这必须比用于太阳能储存的钻孔储热更加具体地进行，对于太阳能储存的钻孔储热，大多数位置都可以直接获得用于此计算的历史太阳辐射数据。
使用合成训练数据的低复杂度雷达手势识别
摘要：无线电探测和测距（雷达）技术的发展使得手势识别成为可能。在基于热图的手势识别中，特征图像尺寸很大，需要复杂的神经网络来提取信息。机器学习方法通常需要大量数据，而用雷达收集手势非常耗时耗能。因此，提出了一种基于调频连续波（FMCW）雷达和合成手势特征生成器的低计算复杂度手势识别算法。在低计算复杂度算法中，对雷达原始数据实施二维快速傅里叶变换以生成距离-多普勒矩阵。之后，应用背景建模来分离动态物体和静态背景。然后选择距离-多普勒矩阵中幅度最高的箱来定位目标并获得其距离和速度。可以利用天线维度上此位置的箱来使用傅里叶波束控制计算目标的角度。在合成生成器中，使用Blender软件生成不同的手势和轨迹，然后直接从轨迹中提取目标的距离、速度和角度。实验结果表明，当以合成数据作为训练集，以真实数据作为测试集时，模型在测试集上的平均识别准确率可达89.13%。这表明合成数据的生成在预训练阶段可以做出有意义的贡献。
Microsoft Word - PM_Extension Delta Hybrid Series_EN.doc
AERZEN 旋转叶片压缩机经过优化，新增了尺寸。在气动应用或市政和工业废水处理中，工艺空气的生成非常耗能。当操作员为其工艺使用合适的压缩机时，他们可以节省能源。因此，广泛的 Delta Hybrid 旋转叶片压缩机系列得到了进一步开发、优化，并增加了三种尺寸。自 2010 年成功推出以来，Delta Hybrid 旋转叶片压缩机系列不断扩展。Delta Hybrid 共有 18 种尺寸，现在的体积流量为 110 m³/h 至 9.000 m³/h，驱动功率为 5.5 kW 至 400 kW。新款 Delta Hybrid D76S 的最大体积流量为 4,580 m³/h，驱动功率为 160 kW，弥补了高功率范围的差距。在低体积流量范围内，另外两种尺寸完善了产品组合，使该系列更加精细。除了新款 D19S（最大输出 1140 m³/h 和 45 kW）外，新款 D29S（最大输出 1740 m³/h 和 75 kW）也加入了产品系列。D76S、D29S 和 D19S 在标准压力范围内运行。D76H 和 D76E 型号的压力范围增加到 1.5 bar，真空范围增加到 -700 mbar。工厂制造商和运营商不仅可以从现在更精细的调整和由此产生的更好的性价比中受益，整个系列也得到了进一步开发和优化。这样，可以进一步发挥效率潜力
聚对苯二甲酸乙二醇酯颗粒尺寸减小可提高酶解聚速率但不提高总转化程度
摘要：聚对苯二甲酸乙二醇酯 (PET) 的酶解聚已成为一种潜在的 PET 回收方法，但通常会进行大量的热机械预处理以降低 PET 的结晶度和粒度，这种方法成本高昂且耗能。在当前的研究中，我们使用具有三种不同粒度分布的高结晶度 PET (HC-PET) 和低结晶度冷冻研磨 PET (CM-PET) 来研究 PET 粒度和结晶度对叶堆肥角质酶变体 (LCC-ICCG) 性能的影响。我们发现 LCC-ICCG 水解 PET，导致对苯二甲酸的积累，有趣的是，还会释放出大量的单(2-羟乙基)对苯二甲酸酯。PET 粒度减小会增加 HC-PET 的最大反应速率，而 CM-PET 的最大水解速率在不同粒度下没有显著差异。然而，对于这两种基质，我们表明颗粒尺寸减小对整体转化程度影响不大。具体来说，CM-PET 薄膜在 48 小时内转化为 99 ± 0.2% 的质量损失，而 HC-PET 粉末在 144 小时内仅达到 23.5 ± 0.0% 的转化率。总体而言，这些结果表明，PET 的非晶化是使用 LCC-ICCG 酶进行酶促 PET 回收的必要预处理步骤，但颗粒尺寸减小可能不是必需的。关键词：塑料回收、角质酶、界面生物催化、动力学、结晶度、粒度■简介