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DASH C系列储氢模块
GRZ Technologies 的愿景是让世界由可再生能源驱动——无论白天还是黑夜，无论夏天还是冬天。为了实现这一目标，我们必须用安全、经济高效且可持续的能源解决方案取代化石能源系统，而氢气是其中重要的能源载体。引入新的环保能源系统是一项全球挑战。跨国家和跨大洲的合作至关重要。因此，GRZ 与全球各地的组织合作，共同应对这些全球挑战。我们的合作伙伴包括现代汽车公司、菲舍尔集团、AMPO、萨班哲、Susten、Auto AG、Gaznat 和梅塞尔天然气等。
使用水喷雾进行AD和ADAS测试的可重复可见性降解
摘要 - 汽车行业已将基于传感器技术的自动车辆和主动安全功能确定为提高安全性，可持续性，加速性和效率的催化剂。随着技术的进步，这些系统的应用正在不断扩展。除了这些进步之外，必须开发方法来评估和测试以相关且可重复的方式评估和测试ADAS系统性能以及可靠性。这项工作概述了开发和评估生成道路喷雾的测试方法的主要挑战，这是细水颗粒的湍流混合物，可降低由潮湿表面上驾驶的车辆引起的可见性。设计和生产了硬件原型和附属评估过程，以实现测试方法。评估过程包括一种自动软件工具，以量化原型降低可见性的能力以及一种自动化传感器校准的方法，以在不同位置和时间收集数据。关键发现之一是消除测试环境中外部干扰的挑战。光和风条件等因素通过喷雾显着影响可见性。工作得出的结论是，控制这些因素对于实现测试可重复性至关重要。我们在受控环境中成功重新创建了道路喷雾剂，以多达80％的步骤削弱了传感器的感知能力，反复在±5-15％以内。索引术语 - 种植，水微粒，ADA，AD，自动化，可见性降解，传感器，对比度，感知，不利天气
ADA，AV和车辆动力学测试服务-DRI
我们的团队拥有丰富的经验，可以进行各种类型的安全相关车辆动力学测试，包括美国NCAP Fishhook操纵和FMVSS 126电子稳定控制测试。我们还专注于进行拖车拖曳评估，包括根据SAE J2807，SAE J2664和SAE J266进行的SAE J2807，SAE J2807和SAE J266。除了我们在翻转稳定性和拖车动态测试方面的专业知识之外，我们还可以执行自定义的车辆动态评估。我们为评估各种动态情况评估车辆反应的测试的一些示例包括：
DDASR：域距离自适应超分辨率重建 MR 脑图像
摘要 — 临床环境对高细节和快速磁共振成像 (MRI) 序列的需求很高，因为成像信息不足会导致诊断困难。MR 图像超分辨率 (SR) 是一种很有前途的解决此问题的方法，但由于获取成对的低分辨率和高分辨率 (LR 和 HR) 图像的实际困难，其性能受到限制。大多数现有方法通过下采样 HR 图像来生成这些对，这个过程通常无法捕获复杂的退化和特定于域的变化。在本研究中，我们提出了一个域距离自适应 SR 框架 (DDASR)，其中包括两个阶段：域距离自适应下采样网络 (DSN) 和基于 GAN 的超分辨率网络 (SRN)。DSN 在下采样过程中结合了未配对 LR 图像的特征，从而能够生成域自适应的 LR 图像。此外，我们提出了一种具有增强注意力 U-Net 和多层感知损失的新型 GAN。所提出的方法产生了视觉上令人信服的纹理，并成功恢复了来自 ADNI1 数据集的过时 MRI 数据，在感知和定量评估中均优于最先进的 SR 方法。代码可在 https://github.com/Yaolab-fantastic/DDASR 上找到。
DDASR：域距离自适应的 MR 脑图像超分辨率重建
摘要 — 临床环境对高细节和快速的磁共振成像 (MRI) 序列有很高的要求，因为成像信息不足会导致诊断困难。MR 图像超分辨率 (SR) 是解决此问题的一种有前途的方法，但由于获取成对的低分辨率和高分辨率 (LR 和 HR) 图像的实际困难，其性能受到限制。大多数现有方法通过下采样 HR 图像来生成这些对，而这个过程通常无法捕捉到复杂的退化和特定于域的变化。在本研究中，我们提出了一个域距离自适应 SR 框架 (DDASR)，其中包括两个阶段：域距离自适应下采样网络 (DSN) 和基于 GAN 的超分辨率网络 (SRN)。DSN 在下采样过程中结合了未配对 LR 图像的特征，从而能够生成域自适应的 LR 图像。此外，我们提出了一种具有增强注意力 U-Net 和多层感知损失的新型 GAN。所提出的方法可产生视觉上令人信服的纹理，并成功恢复 ADNI1 数据集中过时的 MRI 数据，在感知和定量评估方面均优于最先进的 SR 方法。代码可在 https://github.com/Yaolab-fantastic/DDASR 上找到。
物理报告 - dasa-mea-sii-iccr- ...
li（8）在支付余额lnstitute费用后不报告的候选人，如果适用于附件的b，在离线报告时间表中，witl丢失了他们的分配席位，只有他们将负责。lt是候选人完成最终分配学院中所有录取手续的责任。（9）B.技术。节目将从2024年8月19日以离线模式开始。定向计划和课程的时间表和时间表将在LNStitute网站上找到。（10）附件B中提到的LNSTITUTE费用退款规则应适用于通过物理报告接受LNSTITUTE的候选人。希望撤回入学的候选人将根据退款规定退还。（11）旅馆费（Mess and Misc。相关）将在物理报告时为旅馆住宿支付。（12）候选人必须定期访问LNStitute网站（www.nitkkr.ac.in）以获取最新更新。（13）候选人可以通过电子邮件发送与物理任何人有关的查询：dasa@nitkkr.ac.in或联系：
分区及重划规划 (DASZ) 申请表
预约（推荐方式）：我们建议您与分区规划官员预约时间讨论您的申请。若要安排会议，请拨打许可证直线电话 204-986-5140 或发送电子邮件至 ppd- permitappointments@winnipeg.ca。通过邮寄、快递或投递：您可以将申请材料邮寄、快递或投递至分区规划和许可证办公室（Unit 31 – 30 Fort Street, Winnipeg, MB, R3C 4X7）。免费客户停车场位于 Garry Street 的 Assiniboine Avenue 旁的地面停车场，并提供指定客户停车位（见客户停车场地图）。请向分区规划和许可证办公室前台职员登记您的车牌号。通过电子邮件：您可以将申请文件的数字副本提交至 ppd-zdo@winnipeg.ca。请注意，分区规划官员将要求提供纸质副本以处理申请。提交申请之前，请务必联系区域/地区规划师，确认他们是否支持您的提案。请查看 winnipeg.ca/PlanningAssignments 上的规划任务图，以确定您所在区域的规划师。
APTIV的Gen 6 ADAS平台用于软件定义的车辆
平台的核心是软件，在传感器或域控制器中运行。传感器融合软件从多个传感器（雷达，摄像头和激光镜头）中获取输入，并将它们集成以更好地识别车辆周围的物体，从而区分行人，骑自行车的人，车辆和其他物体。APTIV的传感器融合方法利用域控制器中的集中化来融合数据，从而减少了延迟。我们的实时嵌入神经网络可以在毫秒内对数十个对象进行分类。通过将低级检测融合，该软件可以识别通常不可见的对象。这提高了检测小，模糊或静态目标的可靠性。它还可以帮助系统准确识别和跟踪多个目标，例如通常在密集的城市环境中遇到的目标。
DASA入学2024
ARC Architecture 4559 8873 ARC1 Architecture (CIWG) 686 2227 BTE Biotechnology 668966 783662 BTE1 Biotechnology (CIWG) 189135 189135 CHE Chemical Engineering 289738 426230 CHE1 Chemical Engineering (CIWG) 180778 234168 CIV Civil Engineering 560087 560087 CIV1土木工程（CIWG）307201 443980 CSE计算机科学与工程13237 90448 CSE1计算机科学与工程（CIWG）38101 48693 ECE ECE ECE ECE Elector and Electronics and Electronics Electronics and Electronics Electron和Electoring 92966 162872 ECEE1 ELECERINEN97777787 ELECTRONICER（CIWG）ELECERENIC EREMERIOL（CIWG）EREMERELING（CIWG）EREMEREMERIOL（CIWG）和电子工程175518 366123 EEE1电气和电子工程（CIWG）77306 141297 EPH工程物理学52165 940125 EPH1 EPH1工程物理学（CIWG） 208166 MTE1材料科学与工程（CIWG）277102 277102 Pro生产工程666594 666594 Pro1生产工程（CIWG）316039 398533