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以可持续发展为起点，构建基线
这是 Zenobe 的第一份可持续发展报告，涵盖了我们在英国和爱尔兰、欧洲、澳大利亚、新西兰和美国的全球业务。该公司的征程始于 2017 年，其使命是让清洁能源触手可及。从那时起，Zenobē 就开发了电池在交通运输领域、电动公交车队和网络基础设施中的应用，为可再生能源的整合提供了灵活性。
始终保持对速度的感知 - NXP 半导体
NXP 的 KMI 系列磁阻 (MR) 转速传感器为所有应用提供了解决方案。它们是专为满足汽车系统需求而设计的，是完整的即用型模块，包括传感器、反向偏置磁铁和高级信号调节 IC。这些设备具有最大的设计灵活性，可选择输出信号和单独磁化的反向偏置磁铁。
90nm高端CMOS技术
90nm 系列包括低功耗 CS100A-LL、高性能 CS100 和通用 CS100A-G，让客户能够灵活地选择合适的技术来区分其产品。CS100 的 HV（高 Vth 晶体管）比 CS100A-G 具有更高的性能和更低的功耗。I/O 范围为 1.8V 至 3.3V，SRAM 存储器单元尺寸小于 1.0µm 2 。
WEB 控制 DIN 继电器 III - 数字记录器
在过载、电压降低、断路器熔断和其他电源问题发生之前将其消除。自动按正确顺序启动设备。平衡电源相位和负载系数以节省能源。八个单独控制的重型 T-90 SPDT 继电器为您提供几乎任何工业应用的灵活性。继电器可以连接到大电流接触器以控制大负载。
65nm CMOS技术，CS200 / CS200A < / div>
CS200A技术，尤其是从低裂变（LL）的蜂窝电话到服务器或网络设备的超高速度（UHS）的各种晶体管。客户可以将晶体管混合在芯片中以满足他们的需求。65NM家庭由低功率CS200A和高性能CS200组成，使客户具有选择适当的技术以区分产品的功能。CS200的HVT（高VTH晶体管）可实现更高的性能。
迈向阻抗计量的通用桥梁
摘要 — 本文通过使用 DJIB 比较最佳可用阻抗标准，全面描述了频率高达 80 kHz 的双约瑟夫森阻抗桥 (DJIB)，这些标准 (a) 可直接追溯到量子霍尔效应，(b) 用作国际阻抗比较的一部分，或 (c) 被认为具有可计算的频率依赖性。该系统的核心是双约瑟夫森任意波形合成器 (JAWS) 源，它在高精度阻抗测量中提供了前所未有的灵活性。JAWS 源允许单个桥在复平面上比较具有任意比率和相位角的阻抗。不确定度预算表明，传统 METAS 桥和 DJIB 在千赫范围内具有相当的不确定度。这表明 DJIB 具有灵活性，可以比较任意阻抗、频率范围宽和自动平衡程序，并且不会影响测量不确定性。这些结果表明，这种类型的仪器可以大大简化各种阻抗尺度的实现和维护。此外，DJIB 是一种非常灵敏的工具，可用于研究频率相关的系统误差，这些误差可能出现在阻抗构造中以及频率大于 10 kHz 的 JAWS 源提供的电压中。
基于 MgO/AgNW 纳米复合材料的高透明、稳定的柔性电极，适用于透明加热应用
基于银纳米线 (AgNW) 的透明电极 (TE) 具有良好的物理性能，由于其成本低、灵活性和低毒性，成为透明导电氧化物的有前途的替代品。然而，它们在恶劣条件下存在稳定性问题，而封装可以克服这些限制。本文报道了一种低成本、可扩展的透明电极制造和研究，该透明电极基于喷涂 AgNW 网络，该网络涂有通过大气压空间原子层沉积 (AP-SALD) 在温和沉积温度 (≤ 220°C) 下沉积的 MgO 薄膜。本文首次报道了通过 AP-SALD 制造 MgO 薄膜，并优化了它们在不同基底上的沉积。与传统的原子层沉积 (ALD) 相比，MgO 表现出纯相和保形生长，具有优先 (220) 晶体取向和更高的生长速率。此外，由于 MgO 在 AgNW 上的保形涂层，获得的纳米复合材料表现出约 85% 的高光学透明度和柔韧性，同时在热应力和电应力下保持高稳定性。事实上，这项研究表明，对于厚度仅为几纳米的薄 MgO 涂层，AgNW 网络的稳定性明显增强。最后，制造了一个概念验证透明加热器来融化一块奶酪。
使用离散时间 H 函数减轻柔性飞机的阵风载荷 ...
湍流和阵风会导致施加在飞机结构上的空气动力和力矩发生变化，从而导致乘客不适，并且结构上必须设计能够支撑的动态载荷。通过设计阵风载荷缓解 (GLA) 系统，可以实现两个目标：第一，实现更高的乘客舒适度；第二，减少动态结构载荷，从而可以设计更轻的结构。本文提出了一种设计组合反馈/前馈 GLA 系统的方法。该方法依赖于多普勒激光雷达传感器测量的飞机前方的风廓线，并基于 H ∞ 最优控制技术和离散时间预览控制问题公式。此外，为了允许在这两个目标之间进行设计权衡（以实现设计灵活性）以及允许指定稳健性标准，引入了使用多通道 H ∞ 最优控制技术的问题变体。本文开发的方法旨在应用于大型飞机，例如运输机或公务机。模拟结果表明，所提出的设计方法在考虑测量的风廓线以实现上述两个目标方面是有效的，同时确保了设计灵活性以及控制器的稳健性和最优性。
增材制造前沿
与其预见和准备应对太空任务中可能出现的所有机器故障、事故和其他挑战，不如利用增材制造的灵活性进行“太空制造”（ISM），这似乎是合乎逻辑的。载人航天任务依赖于复杂的设备，其安全运行是一项巨大的挑战。考虑到载人登月和火星任务的绝对距离，从地球运送用于维修和更换丢失设备的备件将需要太多时间。由于设计灵活性高，并且能够直接从计算机辅助模型制造即用型组件，增材制造技术在这种情况下似乎极具吸引力。此外，还需要适当的技术来制造宇航员在月球和火星上长期居住的建筑栖息地以及材料/原料。将设备和材料送入太空的能力不仅非常有限且成本高昂，而且还引发了人们对地球环境问题的担忧。因此，并非所有材料都能从地球运送，人们正在设想利用原地资源的战略，即原地资源利用（ISRU）。对于复杂零件和设备的制造以及大型基础设施，需要开发适当的太空材料加工技术。
机器学习系统中的域知识集成简介
机器学习目前由深度神经网络体系结构（DNN）主导，它具有很高的性能，并且经常产生卓越的性能[14]。这种主导地位导致在各种技术领域中的成功应用程序，包括图像，文本处理和分析，基于特征的数据调查和序列分析到对结构化数据（如图形或一般接近性关系数据）的评估。DNN的质量主要归因于大型模型复杂性[3]。因此，DNN主要用于无监督的表示学习和编码以及监督场景，即回归和分类学习。然而，对深层模型的培训通常需要大量的培训数据集，因此还需要长时间的培训时间。此外，由于模型的复杂性，避免损失函数的局部最小值的挑战是非平凡的[1，5，17]。解决此问题，有利于几种正则化技术[3]。此外，正如[7]中指出的那样，稳定的学习有助于因果推断，从而可以通过其他信息来增强数据库的稳定性。处理那些DI文化的另一种可能性是将有关数据可用的其他知识整合到机器处理的数据处理中