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愿景,深度学习以及机器人和其他技术学,可能有助于减轻对更可持续的农业系统的需求。但是,传统的工业机器人不是为典型农业生态系统的复杂环境而设计的。农业领域中最关键的害虫控制问题之一是杂草控制,这是目前是一项劳动力的任务。因此,自动化杂草控制系统的需求很大。蔬菜场中的机器人内部杂草控制需要机器视觉,作物定位,决策和代理系统。缺乏可靠的技术来检测,定位和分类杂草和作物植物是开发针对特种蔬菜等特种耕作的完全自动化和全面的杂草管理系统的主要技术障碍。在杂草密度中等至高杂草密度的杂草田中,现有的机器人除草机变得混乱,因为它们无法解释过去的几十年,研究人员一直在尝试各种方法来实时区分杂草的杂草 - 杂草 - 杂草浓度。Lee等。 (1999)提出并开发了一个实时机器视觉系统,该系统以3 fps的速度区分了番茄植物和杂草,代表114毫米101毫米的种子线面积,允许杂草控制系统以1.20 kmh 1的速度传播。 番茄植物在75.8%的时间内正确识别,低于所需的准确性。 Lamm等。 (2002)开发了一种基于Lee El al的棉花的精确杂草映射的系统。 Slautter等。Lee等。(1999)提出并开发了一个实时机器视觉系统,该系统以3 fps的速度区分了番茄植物和杂草,代表114毫米101毫米的种子线面积,允许杂草控制系统以1.20 kmh 1的速度传播。番茄植物在75.8%的时间内正确识别,低于所需的准确性。Lamm等。(2002)开发了一种基于Lee El al的棉花的精确杂草映射的系统。Slautter等。的(1999)原型,并达到了88%的歧视精度。(2008)开发了一种多光谱的机器视觉识别系统,以对杂草的生菜作物分类,并获得90.3%的精度。Haff等。 (2011年)后来提出了一个基于X射线的作物检测系统,该系统达到了90.7%的tomatoplantsatthetthervavel speedof1.6kmh 1的检测准确性。 zhangetal。 (2012)提出了一种高光谱成像系统,以实时识别作物植物并将其与杂草区分开。 该系统在区分杂草的作物方面达到了95.8%的准确性。 有许多关于AI,机器学习,深度学习技术的研究工作,以对杂草进行分类(Bah等,2018; Osorio等,2020)。 Osorio等。 (2020)使用多光谱摄像机在生菜场和应用的SVM(支撑矢量机),Yolov3(您只看一次V3)和掩盖r e cnn(基于区域的综合神经网络)中的图像,以在杂草和作物之间进行分类,并在79%,89%,89%,89%,89%,89%,89%,89%,89%的差异Haff等。(2011年)后来提出了一个基于X射线的作物检测系统,该系统达到了90.7%的tomatoplantsatthetthervavel speedof1.6kmh 1的检测准确性。zhangetal。(2012)提出了一种高光谱成像系统,以实时识别作物植物并将其与杂草区分开。该系统在区分杂草的作物方面达到了95.8%的准确性。有许多关于AI,机器学习,深度学习技术的研究工作,以对杂草进行分类(Bah等,2018; Osorio等,2020)。Osorio等。(2020)使用多光谱摄像机在生菜场和应用的SVM(支撑矢量机),Yolov3(您只看一次V3)和掩盖r e cnn(基于区域的综合神经网络)中的图像,以在杂草和作物之间进行分类,并在79%,89%,89%,89%,89%,89%,89%,89%,89%的差异
摘要:在许多新兴技术中,电池电动汽车(BEV)已成为对严格排放法规的突出和高度支持的解决方案。尽管受欢迎程度越来越大,但可能会危害其进一步传播的主要挑战是缺乏充电基础设施,电池寿命降级以及实际和有望的全电动驾驶范围之间的差异。本文的主要重点是制定综合能量和热舒适管理(IETM)策略。此策略可最佳地管理供暖,通风和空调(HVAC)单元所需的电能,这是电池负荷上最受影响的辅助设备,以最大程度地减少电池寿命在任何特定的驱动循环中的降解,同时确保实际的机舱温度徘徊在允许的公寓内悬停在参考机舱温度中允许的公寓温度限制内,并且驾驶员的驾驶员启动了驱动器,并始终启动。这项工作结合了健康(SOH)估计模型,高保真舱室热力学模型以及HVAC模型的市售BEV的前向示例模拟模型,以展示提出的增强电池寿命的IETM IETM策略的效果和功效。IETM的瞬时优化问题是通过利用目标函数凸度的黄金搜索方法来解决的。在不同的驾驶场景下进行的模拟结果表明,提议的物品控制器带来的改进可以将电池健康降解最大化高达4.5%,能源消耗量最高2.8%,同时将机舱温度偏差保持在允许的范围内,从而在允许的限制范围内与参考温度保持一致。
如今,纺织业正在构成其东西。一方面,客户可以在个性化移动应用程序上提供多样化的产品,并立即交付和回报。另一方面,由于纺织工艺中的自动化和计算机化的增加,生产比以往任何时候都更有效率。但是,当前的供应链管理系统仍然遇到了几个严重的问题,例如篡改产品,可追溯性差,延迟以及缺乏实时信息共享。今天,一种称为区块链的新技术,这是分散信息技术的开创性创新,它可以解决上述挑战,因为其重要特征(例如分散,透明度和不变性)。在这个方向上,本文提出了一个基于区块链的纺织供应链可追溯性的新框架,该框架可以为所有具有透明度和信息共享的供应链成员提供信息平台。为纺织业创建一个可追溯且透明的供应链,将帮助客户对他们购买的产品及其支持的公司做出明智的选择。对于纺织供应链中的利益相关者,具有可追溯性和实时信息共享可以建立更好的关系,提高效率,并降低产品召回,伪造和不道德的劳动的风险和成本。但是,由于区块链技术仍处于早期阶段,因此它具有一些固有的缺陷,当我们面对现实世界中的质量数据时,可伸缩性成为主要而紧迫的缺陷。因此,我们提出了一种新方法,该方法包括两种是区块链和大数据的技术之间的集成,以大规模填充分散的系统。回答的主要研究问题之一是,如何利用和应用大数据授权的区块链如何通过全球供应链更准确地管理可追溯性和信息共享。在这项研究中,我们研究了可追溯性系统概念和信息共享的必要性,然后介绍区块链整合的大数据框架及其开发过程。最后,评估了该命题的绩效,并提出了可以通过进一步研究来解决这种可追溯性系统的挑战。
生物传感器是包含生物识别元件的分析设备,可捕获分析物和换能器,以将识别相互作用转换为可测量的信号。生物学识别元件可以是核酸(DNA和RNA),适体,肽,酶,抗体和微生物。生物识别元件的生化特性使生物传感器高度敏感和高度选择性对于检测分析物,在测试样品中存在其他生物活性分子或物种的情况下,最小干扰。传感器将生物识别事件转换为可测量的信号,该信号可能是电化学的(安培计量法,电位计和损伤法),光学的(例如等化性,发光和比色),压电,微力机械等。生物传感器提供了许多有吸引力的优势,包括高灵敏度和特异性,快速响应,相对紧凑的大小以及用户友好且具有成本效益的操作,从而允许时间分析。因此,生物传感器在许多应用领域都有非常有希望的未来,包括疾病和健康监测的早期诊断。
摘要 — 光学互连是片上通信中铜基布线的有前途的替代品。集成 IV 族纳米光子学的最新进展应该能够解决与速度、能耗和成本相关的一系列挑战。单片集成锗 pin 光电探测器位于绝缘体上硅 (SOI) 波导上,是这一蓬勃发展的研究领域中不可或缺的设备。在这里,我们全面研究了异质结构 pin 光电探测器的光电特性。所有光电探测器均采用工业级半导体制造工艺在 200 毫米 SOI 基板上制造。在 1 V 的低偏置电压下,pin 光电探测器的暗电流为 5 nA 至 100 nA,暗电流密度为 0.404 A/cm 2 至 0.808 A/cm 2,响应度在 0.17 A/W 至 1.16 A/W 范围内,截止频率为 7 GHz 至 35 GHz。这些成就使它们有望用于以 40 Gbps 运行的节能光链路,器件能量耗散仅为每位几 fJ。
本文是几个研讨会和会议的结果:第一个HSC 2024的“矛盾目标 - 本地解决方案”。本文描述了实施可持续发展目标的现有挑战 - 尤其是在处理矛盾的目标方面。应对冲突情况,本文仔细研究了Nexus方法。然后,这种理论推导将填充在城市中空间竞争的具体例子。汉堡和达累斯萨拉姆的项目和倡议用于展示如何使用Nexus方法模型的程序来解决冲突。此外,还提出了成功的项目,这些项目已识别和使用了地方性可持续发展目标之间的协同作用。本文旨在集中于市政当局和城市在执行2030年议程和应对矛盾目标的作用。
国际计算机应用和信息技术研究杂志(IJRCAIT)第8卷,第1期,Jan-Feb 2025,pp。2989-3005,文章ID:IJRCAIT_08_01_216在线可在https://iaeme.com/home.com/home/issue/ijrcait?volume=8&issue=1 ISSN印刷:2348-0009和ISSN在线:2347-5099 Impact因素(2347-5099 Impact Factiation(基于Google):14.56(基于Google)(14.56) 0497-2547; doi:https://doi.org/10.34218/ijrcait_08_01_216©iaeme Publication
主动平台警报(包括PFA和智能警报):处理器,电压调节器,内存,内部存储(SAS/SASA HDDS和SSD,NVME SSD,M.2存储,闪存存储适配器),风扇,电源,电源,电源,RAID控制器,服务器控制器,服务器环境和亚部件温度。警报可以通过XClarity控制器浮出水面,例如Lenovo XClarity Administrator和VMware Vcenter等经理。这些主动的警报可让您在可能的故障之前采取适当的操作,从而增加服务器正常运行时间和应用程序可用性。
摘要 — 本研究旨在确定由风力发电厂、电解厂、压缩机、储罐和氢燃料燃气轮机发电厂组成的供电系统的规模,以提供低碳电力。该系统具有可调度供电系统的优势,是实现电网灵活性所必需的。对于这种电对电系统,规模确定的目标是找到系统所有组件的最小功能尺寸。规模确定是针对 2021 年德国的情况进行的。考虑了两种系统规划:一种是需求仅由燃气轮机满足,风力发电厂专用于绿色氢气生产;另一种是风力发电厂生产氢气并满足需求,而燃气轮机完成平衡。我们还评估了系统的资本和运营成本,以及其用水量和土地足迹。计算得出的规模结果表明,使用综合方法进行规划以利用风力发电厂和燃气轮机之间的协同作用不仅可以降低成本、节省空间和节约用水,还可以避免系统规模过大。
