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FUSUS 信息报告：RS2024-158 执行...
2024 年 1 月 23 日星期二，RS2024-158 将提交纳什维尔大都会委员会、公共卫生与安全委员会和预算与财务小组委员会审议，此前由于冬季天气原因，审议推迟了一周。RS2024-158 旨在续签纳什维尔大都会警察局 (MNPD) 与执法监视技术公司 FUSUS 的合同，而去年的 RS2023-2380 已于 2023 年 8 月 15 日在预算与财务委员会和公共卫生与安全小组委员会中被无限期推迟。RS2024-158 修改了原始 FUSUS 合同，将原始合同价值从 175,000 美元更改为 350,000 美元，并将合同期限从 12 个月延长至 24 个月。虽然修改 FUSUS 合同的决议已提交大都会委员会审议，但原始 FUSUS 合同尚未提交。尽管属于监控技术的范畴，MNPD 仍然与 FUSUS 签订了价值 175,000 美元的单一来源合同，这个价格低于需要大都会委员会批准的 250,000 美元的基准。
第 29 届国际原子能机构聚变能会议
因此，FEC 2023 的范围旨在反映新时代在聚变能源研究、技术开发和工业部署准备方面的优先事项。会议旨在作为一个平台，分享受这些新优先事项影响的国家和国际聚变计划的研究和开发成果，从而帮助确定全球在聚变理论、实验、技术、工程、材料、先进概念、安全、社会经济和工业部署准备方面的进展。此外，会议还将根据净能量产生聚变装置和聚变发电厂的总体要求来设定这些结果，从而帮助确定前进的方向。
通用原子公司聚变试验工厂
引领实用聚变能源之路 自原子时代来临以来，通用原子公司一直站在聚变科学和技术创新的前沿。通过与政府和工业界的长期合作，通用原子公司为全球的研究项目提供服务和专有聚变技术 - 从集成等离子体控制系统到独一无二的诊断仪器。如今，通用原子公司正在运用其在运营、研究和开发方面数十年的专业知识，在 2030 年代打造一个可靠且具有成本竞争力的聚变试验工厂。
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聚变能源系统的监管框架
背景：2019 年，国会通过《核能创新与现代化法案》（NEIMA；公法 115-439），指示 NRC 开发监管基础设施，以支持先进核反应堆（包括核裂变反应堆和聚变反应堆）的开发和商业化。NEIMA 要求 NRC 在 2027 年 12 月 31 日之前“完成一项规则制定，以建立一个技术包容的监管框架，供商业先进核反应堆申请人选择使用”。监管框架的制定旨在为聚变技术开发商提供清晰度和可预测性。为了响应 NEIMA 和聚变技术的持续发展，委员会在 2020 年指示 NRC 工作人员“通过制定供委员会考虑许可和监管聚变能系统的方案，考虑在我们的监管结构中适当处理聚变反应堆设计。”作为回应（ML20288A251；2020 年 11 月 2 日），NRC 工作人员表示，它将评估聚变技术带来的潜在风险和可能的监管方法，这些方法与正在进行的先进核裂变反应堆规则制定无关，将创建 10 CFR 第 53 部分“面向商业核电站的风险知情、技术包容性监管框架”。
一种基于SAR与光学图像数据融合的目标检测方法 孙慕涵, 周银清, 徐华平
tib.eu › viewer › content › targetFileName=...MSDF（多传感器数据融合）的概念和技术利用了...计算负担非常大，因此目标算法。
拒绝的原因
摘要和回应：申请人要求1：在接受调查时，有74.8％的当地居民对该提案进行了支持或中立：ECAP指控在2023年1月21日和22日在21 and 21 Nd进行了门到门调查，有103名居民参加。“ ECAP Staythorpe Bess还在2023年1月21日和22日与周围的居民进行了挨家挨户的外展活动。103名居民参加了调查，并回答了有关电池能量存储系统的问题，鉴于当地人口密度较低，良好的采用水平。” AKS的回应：当地居民定期开会，以审查Staythorpe Bess的建议，主动“ Bess SearThorpe Action Group”和许多具有常规更新的WhatsApp小组。我们尚未发现参加此调查的任何居民，更不用说支持了。少数居民已经确认他们已接触并拒绝了调查，没有回应。在5月16日的最新教区议会会议上，提出了这一要求，并再次确认没有议员或参加居民参加。因此，使用与原始ECAP文件相同的格式和问题，对所有当地居民进行了独立调查并分发给所有当地居民（仅限于AKS教区）。*附加了调查报告，摘要结果如下：
用于实时位置相关缺陷的多模态传感器融合
实时缺陷检测对于激光定向能量沉积 (L-DED) 增材制造 (AM) 至关重要。传统的现场监测方法利用单个传感器（即声学、视觉或热传感器）来捕获复杂的过程动态行为，这不足以实现高精度和稳健性的缺陷检测。本文提出了一种新颖的多模态传感器融合方法，用于实时位置相关的机器人 L-DED 过程中的缺陷检测。多模态融合源包括捕捉激光-材料相互作用声音的麦克风传感器和捕捉同轴熔池图像的可见光谱 CCD 相机。提出了一种混合卷积神经网络 (CNN) 来融合声学和视觉数据。本研究的主要创新之处在于不再需要传统的手动特征提取程序，原始熔池图像和声学信号直接由混合 CNN 模型融合，该模型无需热传感模式即可实现最高的缺陷预测准确率 (98.5%)。此外，与以前基于区域的质量预测不同，所提出的混合 CNN 可以检测到缺陷发生的开始。缺陷预测结果与现场获取的机器人工具中心点 (TCP) 数据同步并注册，从而实现局部缺陷识别。所提出的多模态传感器融合方法为现场缺陷检测提供了一种可靠的解决方案。