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第二卷，第一册 OTV 概念定义与评估
3.3.6.4 有效载荷热调节 ...................................... 25 太空基 OTV ...................................................... 27 3.4.1 空间站运行和支持约束 ...................................... 27 3.4.1.1 机组人员支持 ........................................ 27 3.4.1.2 功耗 ...................................................... 27 3.4.1.3 质量考虑 ................................................ 27 3.4.1.4 地面通信 ................................................ 27 3.4.1.5 舱外活动/自动维护和保养 ........................ 27 3.4.2 OMV 对 OTV 的支持 ........................................ 27 3.4.2.1 发射 ...................................................... 27 3.4.2.2 回收 ...................................................... 27 3.4.2.3 推进剂补给 ................................................ 28 3.4.2.4 推进剂排空 ................................................ 28 3.4.2.5 OMV 接口 ...................................... 28 3.4.2.6 OMV 在轨服务 ...................................... 28 3.4.3 返回 OTV 轨道包络 ...................................... 28 3.4.3.1 STS 包络 ...................................... 28 3.4.3.2 空间站轨道包络 ...................................... 28 OTV 设计 ...................................................... 31 3.5.1 性能裕度 ................................................ 31 3.5.2 设计裕度 ................................................ 32 3.5.3 可靠性 ................................................ 32 3.5.4 冗余 ................................................ 32 3.5.5 人员评级 ................................................ 32 3.5.6 子系统设计标准 ........................................ 32 3.5.6.1 结构 ................................................ 32 3.5.8.1.1 疲劳......................................... 32 3.5.6.1.2 设计安全系数 ...................................... 33 3.5.6.1.3 验证试验 .............................................. 33 3.5.6.1.4 极限安全系数应用 ........................ 33 3.5.6.1.5 组合载荷 ...... ................................. 34 3.5.6.1.6 极限载荷 ...................................... 34 3.5.6.1.7 允许的机械性能 ........................ 35 3.5.6.1.8 气动弹性 ...................................... 35 3.5.6.1.9 地面处理约束 ...................................... 35 3.5.6.1.10 蒙皮壁板屈曲 ...................................... 35 3.5.6.1.11 应力腐蚀 ...................................... 35 3.5.6.1.12 抗损伤 ...................................... 35 3.5.5.1.13 错位和公差 ...................................... 35 3.5.6.1.14 断裂控制.., ...................................... 36 3.5.6.2 气动制动子系统设计标准 ............................. 36 3.5.6.3 推进 ...................................... 36 3.5.6.3.1 主推进系统 ................................ 36 3.5.6.3.1.1 火箭发动机 ................................ 36 3.5.6.3.1.2 主推进系统推进剂储存和输送系统 ........................ 36
卡伦·加洛（Karen Gallo）标题：有关的公民组织或代理...
其次，新生儿对环境有害，因为它们直接应用于植物周围的土壤，以便随着它们的生长而吸收。实际上只有约3.5％的农药被植物吸收，其余的杀虫剂被土壤吸收。美国地质调查局的一项研究发现，全国各地有一半以上的溪流中的新污染。neonics会影响神经系统，并被发现会损害产前暴露的儿童的大脑和心脏发育。疾病控制与预防中心（CDC）进行的一项研究发现了50％的人口，儿童浓度最高。这确实令人震惊。我们必须找到更好的方法。
tors_training on Concept Notes_kiribati 2025
nb：合同价格是固定的，基于产出的，这是超过6周的任何扩展名。与顾问成立后，将就到期日的到期日进行进一步的讨论和协议。性别和社会包容性：为了促进KJIP对性别平等的承诺，承包商将致力于整合所有可交付成果的性别和社会包容性。报告承包商将密切工作，并向OB和NAP全球网络秘书处（IISD）的代表报告。资格
AI驱动的无人驾驶汽车的多学科概念设计
本文基于人工智能驱动的分析模型，为无人机的多学科概念设计框架提供了一个多学科的概念设计框架。这种方法利用了驱动的分析模型，其中包括空气动力学，结构质量和雷达横截面预测，以将定量数据带到初始设计阶段，从而从各种优化的概念设计中选择了最合适的配置。由于设计优化周期，为以后的设计活动提供了更准确的翼，尾部和机身等关键组件的初始尺寸。同时，生成的结构可以通过设计迭代中的反馈循环实现更合适的设计点选择。因此，除了降低设计成本外，这种方法在整个设计过程中还具有很大的时间优势。
储能系统的概念建模
SaltX 技术。SaltX 是一家瑞典公司，开发了一种在盐中化学储存能量的技术。该技术使用纳米涂层盐来储存能量。通过分离盐和水分子，该系统为“热电池”充电。当盐不带电时，它是盐和水的混合物。反应堆将盐加热到 500°C，水蒸发，反应堆为干盐充电（SaltX Technology Holding AB，2018 年）。盐可以在室温下储存很长时间，从一小时到六个月不等。当需要用电时，冷凝器将水加入盐中，将其排出，在化学反应中释放出温度高达 450°C 的蒸汽。蒸汽的势能转化为动能，为蒸汽涡轮机提供动力，从而产生电能。该系统允许长期储能，其中能量含量在整个存储期间保持不变。该技术每吨盐可提供 500-600 kWh 的容量。
摩洛哥-Ma -Ouarzazate浓缩太阳能
组件1。融资Noor I的初始投资（评估项目成本：12.35亿美元；完成时：8.53亿美元。）该组成部分包括清洁技术基金（CTF）的9700万美元贷款，重点是开发和建设摩洛哥市Ouarzazate市东北10公里的500 MW Noor-Ouarzazate Complex的第一个160 MW阶段。noor I是通过PPP实施的，并由私人拥有的ACWA Power Ouarzazate（APO）建造，该私人使用世界银行采购规则竞争性地选择。该工厂具有三个小时的热量储能系统，以便能够提供可调节能源，尤其是在夜晚的高峰时段，当电力对国家电力系统最有价值时。组件2。成本缓解机制（评估的项目成本：2亿美元；完成时：50万美元）。This component consisted of US$200 million loan from the International Bank for Reconstruction and Development (IBRD) to support the acquisition of kilowatt-hours produced by the project company by partially covering the difference in the price at which MASEN (Moroccan Agency for Solar Energy), would buy the electricity generated by the plant and the price at which MASEN would sell such electricity to the utility, ONEE (Office National de l ' Electricit é et de l '饮用。）该设施是为了达到GOM信用额度的目的，在必要时，在经济和财政条件保证时，就可以在必要时诉诸于该优惠融资。组件2作为2015年5月重组的一部分被取消，同时在Noor-Ouarzazate太阳能复杂项目（P131256）下同时获得了新的IBRD贷款的有效性。提供的新贷款并继续提供与已取消的贷款相同的支持，但有望具有更有利的条款，使Masen可以更好地计时其支出时间，以满足其对整个Noor-Ouarzazate CSP（集中太阳能）复合体的财务需求（NOOR I，II，II和III）。
通过控制和设计共选
软机器人利用合规的材料以灵活的方式与复杂和不确定的环境相互作用，从而可以操纵脆弱的物体并与生物的安全相互作用。它们的适应性推动了医学和制造等领域的创新。设计软机器人即使对于经验丰富的设计师，由于其非线性材料，多物理耦合，多个身体与环境之间的复杂相互作用及其许多自由度，即使对于经验丰富的设计师来说也很具有挑战性。这解释了为什么软机器人技术中的第一批设计受到自然的启发，模仿了诸如蠕虫或章鱼之类的软动物。软体能够符合硬对象并重新配置DI FF任务，然后将控制的重要部分委派给身体。与刚性机器人不同，体现的智能仍然是软机器人技术中的新兴话题。但是，很明显，可以很好地适应其环境的代理商可以快速学习智能行为。本文摆脱了传统的训练控制和敏捷性的关注，旨在通过将人工智能与软机器人设计联系起来来应对控制挑战。软机器人技术领域在建模，控制和设计方面提出了许多挑战。Inria Lille的除霜团队已经开发了几种有限元方法（FEM）的工具来应对这些挑战，从而可以准确地模拟软机器人。这些工具已用于低级控制，并在制造前评估了软机器人设计。此探索需要解决一些挑战。在这项工作中，应用了各种基于FEM的仿真和数值优化工具来探索软机器人的计算设计。设计空间必须非常大，才能探索相关的设计，但也受到了足够的限制，以使优化问题可以解决。开发相关的数学适应性功能对于准确评估软机器人设计的性能和效果至关重要。鉴于计算设计算法的重要数据要求和准确模拟的计算费用，我们旨在通过选择平衡计算时间和准确性的模型或使用学习技术来加速FEM模拟来加快模拟的速度。本论文探讨了软机器人的计算设计，重点是对数值结果的模拟到真实性。解决了两个参数软操作器的设计优化，一个具有嵌入式传感器，另一个具有自动接触功能。随着控制任务，环境和设计空间变得更加复杂，计算负担增加。这激发了从FEM模拟中学到的替代模型的发展，以表征软机器人的设计和控制。通过各种情况证明了该模型的适用性，特别是对气动操纵器的嵌入式控制和软操作器的计算设计。此外，这项工作的一个关键目标是开发工具以选择软机器人设计和控制。
1光场的基本概念
在光学介质中，电荷保守性要求在某个位置诱导的光场诱导的电荷密度增加，始终伴随着另一个位置的减少，导致无净宏观诱导的电荷密度。因此，宏观光学场的ρIND¼0和ρ总¼ρext。相比之下，在光学介质中可以存在诱导的J IND6¼0的宏观电流密度。在不含外部源的光学介质中，JExt¼0和ρ总计¼ρeven¼0，但是J总¼J结合了Jcond¼jcond¼jind6¼0：j bound和j bond cond is t is j bound和j cond is t is t to to to optical field均应诱导电流。边界电子极化电流j结合是一个位移电流，始终包含在∂d=∂t项中，但在（1.5）中的J项中不包含。传导电流J Cond也是诱导的电流，但它是由介质中的自由电荷载体携带的。在不存在外部电流和外部电荷的情况下，麦克斯韦方程的形式取决于如何处理传导电流。通常有两种选择。
EUTAIC | 业界对《人工智能法案》实施的担忧
虽然我们总体上支持多方利益相关者的方法，使行业能够参与起草过程，但《人工智能法案》次级立法（例如指南和通用人工智能 (GPAI) 行为准则）的审议速度过快，限制了利益相关者提供有意义意见的能力。这种方法不成比例地使大型、资源丰富的公司受益，而将较小的欧洲创新者排除在外。欧洲公司必须有机会参与直接影响其投资和创新能力的标准制定过程。鉴于这些准则和指南草案的技术性和详细性，利益相关者需要合理且相称的时间来做出回应。例如，我们建议将 GPAI 行为准则 V2 的反馈截止日期延长至 2025 年 1 月下旬。此外，根据需要更新每轮磋商的暂定时间表将有助于企业有效地分配资源。最后，我们鼓励委员会进一步加强人工智能办公室，提高其有效管理这些流程的能力。